基于平均哈希的消防通道占用监测方法、装置、电子装置和存储介质
文献发布时间:2023-06-19 11:26:00
技术领域
本申请涉及计算机视觉领域,特别是涉及一种基于平均哈希的消防通道占用监测方法、装置、电子装置和存储介质。
背景技术
随着图像识别技术在越来越多的场景下使用,其中应用最为成熟的有出入口车牌闸道的车牌识别、人脸门禁等应用场景。而消防通道属于一个小区的生命通道,是被困人员疏散的重要通道,例如楼梯口、过道等都有消防指示灯地方,具有不可低估的作用。但是消防通道会被一些违停车辆、垃圾杂物等物品所占据造成堵塞,是重大安全隐患,单靠人为干预和指示牌提示存在时效性无法及时发现堵塞并且及时处理。现有的解决方法基本以人工负责看守和清理消防通道,不能及时进行堵塞物清理,有部分摄像头具备类似功能,但是精确度不高。
目前针对相关技术中消防通道占用监测的问题,尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种基于平均哈希的消防通道占用监测方法、装置、电子装置和存储介质,以至少解决相关技术中消防通道占用监测的问题。
第一方面,本申请实施例提供了一种基于平均哈希的消防通道占用监测方法,包括:
步骤1:建立未堵塞基准数据,具体包括:
a.采集未堵塞情况下消防通道一天的图像作为基准图片,按每10分钟一次的采样频率进行采样;
b.利用哈希算法将所述基准图片进行哈希转化,生成一组基准数据数组A;
步骤2:获取监控数据,具体包括:
a.采集实际使用情况下消防通道的图像作为监测图片,按每10分钟一次的采样频率进行采样;
b.利用哈希算法将所述监测图片进行哈希转化,生成一组监测数据数组B;
步骤3:将所述基准数据数组A和所述监测数据数组B对比,计算汉明距离D(A,B),设定消防通道占道预警阈值为T,判断汉明距离D(A,B)与T的大小关系,若D(A,B)>T,则说明消防通道被占用。
在其中一个实施例中,采集未堵塞情况下消防通道一天的图像作为基准图片包括:在保证所述消防通道未堵塞的情况下,使用摄像头对消防通道在24小时内进行10分钟一次的频率采样,获得144张采样图。
在其中一个实施例中,所述利用哈希算法将所述基准图片进行哈希转化包括:
将所述基准图片缩小到8x8的尺寸;
将缩小后的基准图片,转为64级灰度;
计算所述64级灰度的所有64个像素的灰度平均值;
将每个像素的灰度,与所述灰度平均值进行比较,若每个像素的灰度大于或等于平均值,记为1,小于平均值,记为0;
将上一步的比较结果组合构成64位的基准数据数组A。
在其中一个实施例中,在所述步骤3后,所述方法还包括:将判断消防通道占用的结果上传至云端并推送管理人员。
第二方面,本申请实施例提供了一种基于平均哈希的消防通道占用监测装置,包括:
数据采集模块,用于采集未堵塞情况下消防通道一天的图像作为基准图片,采集实际使用情况下消防通道的图像作为监测图片,按每10分钟一次的采样频率进行采样;
转化模块,用于利用哈希算法将基准图片和监测图片进行哈希转化,生成一组基准数据数组A和监测数据数组B;
对比模块,用于将所述基准数据数组A和所述监测数据数组B对比,计算汉明距离D(A,B),设定消防通道占道预警阈值为T,判断汉明距离D(A,B)与T的大小关系,若D(A,B)>T,则说明消防通道被占用。
第三方面,本申请实施例提供了一种电子装置,包括存储器和处理器,其特征在于,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的基于平均哈希的消防通道占用监测方法。
第四方面,本申请实施例提供了一种存储介质,所述存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时执行如上述第一方面所述的基于平均哈希的消防通道占用监测方法。
相比于相关技术,本申请实施例提供的基于平均哈希的消防通道占用监测方法,通过获取消防通道图像数据,转化为哈希数组进行对比判断,解决了相关技术中消防通道占用监测的问题,实现了对消防通道的实时监控。
本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出,以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1是根据本申请实施例的基于平均哈希的消防通道占用监测方法流程图;
图2是根据本申请优选实施例一的基于平均哈希的消防通道占用监测方法流程图;
图3是根据本申请实施例的基于平均哈希的消防通道占用监测装置结构图;
图4为根据本申请实施例的基于平均哈希的消防通道占用监测设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行描述和说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例,对于本领域的普通技术人员而言,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外,还可以理解的是,虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的,然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言,在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计,制造或者生产等变更只是常规的技术手段,不应当理解为本申请公开的内容不充分。
在本申请中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是,本申请所描述的实施例在不冲突的情况下,可以与其它实施例相结合。
除非另作定义,本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制,可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含;例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可以还包括没有列出的步骤或单元,或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接,而是可以包括电气的连接,不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,“A和/或B”可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象,不代表针对对象的特定排序。
本实施例提供了一种基于平均哈希的消防通道占用监测方法。图1是根据本申请实施例的一种基于平均哈希的消防通道占用监测方法的流程图,如图1所示,该流程包括如下步骤:
步骤1:建立未堵塞基准数据,具体包括:
a.采集未堵塞情况下消防通道一天的图像作为基准图片,按每10分钟一次的采样频率进行采样。
b.利用哈希算法将基准图片进行哈希转化,生成一组基准数据数组A。
步骤2:获取监控数据,具体包括:
a.采集实际使用情况下消防通道的图像作为监测图片,按每10分钟一次的采样频率进行采样。
b.利用哈希算法将监测图片进行哈希转化,生成一组监测数据数组B。
步骤3:将基准数据数组A和监测数据数组B对比,计算汉明距离D(A,B),设定消防通道占道预警阈值为T,判断汉明距离D(A,B)与T的大小关系,若D(A,B)>T,则说明消防通道被占用。
在本实施例中,获取监控数据是通过需要监控的消防通道内安装监控摄像头,按一定频率对消防通道进行拍摄采样,获得一定数量的图像数据。
在本实施例中,在判断汉明距离D(A,B)与T的大小关系后,如果连续10次采用均满足占用情况,即D(A,B)>T,即可判定为通道占用发生,否则清除计数次数重新计数。由于在实际应用中可能会有行人经过或光线照射等原因导致汉明距离D(A,B)>T的情况发生,如果一次汉明距离D(A,B)>T的情况发生即判定为消防通道被堵塞,则可能发生误判。因此需要设置连续判定成功的阈值,减小判定的误差率。
在其中一个实施例中,采集未堵塞情况下消防通道一天的图像作为基准图片包括:在保证消防通道未堵塞的情况下,使用摄像头对消防通道在24小时内进行10分钟一次的频率采样,获得144张采样图。其中,采样频率可以根据使用人员的需要进行修改,采样频率越高,则获得的样本容量越多,采样间隔越小,获得的判断结果也更精确,但是将加大数据传输压力,不利于系统减负。因此选择合适的采样频率有利于减少误差率,同时节约带宽资源。
在其中一个实施例中,在步骤3后,方法还包括:将判断消防通道占用的结果上传至云端并推送管理人员。其中,管理人员能够在云端收到消防通道的图像和视频信息,通知值班人员对堵塞消防通道的障碍物进行清理。
本实施例还提供了一种基于平均哈希的消防通道占用监测方法。图2是根据本申请优选实施例一的基于平均哈希的消防通道占用监测方法流程图,如图2所示,该流程包括如下步骤:
步骤S201,将基准图片缩小到8x8的尺寸.
步骤S202,将缩小后的基准图片,转为64级灰度。
步骤S203,计算64级灰度的所有64个像素的灰度平均值。
步骤S204,将每个像素的灰度,与灰度平均值进行比较,若每个像素的灰度大于或等于平均值,记为1,小于平均值,记为0。
步骤S205,将上一步的比较结果组合构成64位的基准数据数组A。
在本实施例中,最后得到两组数组A、B后,计算两组64位数据的汉明距离,即对比数据不同的位数,不同位数越少,表明图片的相似度越大。其中,平均值哈希算法计算速度快,不受图片尺寸大小的影响,能够有效提高判断的准确性和稳定性。
通过上述步骤,实现了通过摄像头对消防通道的图像数据进行保存,利用哈希算法对图像进行处理后获得数据数组,根据数据数组判断是否发生了消防通道阻塞的情况,节约了成本,减少了人力资源的消耗。
下面通过优选实施例对本申请实施例进行描述和说明。
本实施例还提供了一种基于平均哈希的消防通道占用监测装置,该装置用于实现上述实施例及优选实施方式,已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的,术语“模块”、“单元”、“子单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现,但是硬件,或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图4是根据本申请实施例的基于平均哈希的消防通道占用监测装置的结构框图,如图4所示,该装置包括:数据采集模块31,用于采集未堵塞情况下消防通道一天的图像作为基准图片,采集实际使用情况下消防通道的图像作为监测图片,按每10分钟一次的采样频率进行采样;转化模块32,用于利用哈希算法将基准图片和监测图片进行哈希转化,生成一组基准数据数组A和监测数据数组B;对比模块33,用于将基准数据数组A和监测数据数组B对比,计算汉明距离D(A,B),设定消防通道占道预警阈值为T,判断汉明距离D(A,B)与T的大小关系,若D(A,B)>T,则说明消防通道被占用。
需要说明的是,上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块,既可以通过软件来实现,也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言,上述各个模块可以位于同一处理器中;或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
另外,结合图1描述的本申请实施例基于平均哈希的消防通道占用监测方法可以由基于平均哈希的消防通道占用监测设备来实现。图4为根据本申请实施例的基于平均哈希的消防通道占用监测设备的硬件结构示意图。
基于平均哈希的消防通道占用监测设备可以包括处理器41以及存储有计算机程序指令的存储器42。
具体地,上述处理器41可以包括中央处理器(CPU),或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit,简称为ASIC),或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
其中,存储器44可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制,存储器44可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive,简称为HDD)、软盘驱动器、固态驱动器(SolidState Drive,简称为SSD)、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal SerialBus,简称为USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下,存储器44可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下,存储器44可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中,存储器44是非易失性(Non-Volatile)存储器。在特定实施例中,存储器44包括只读存储器(Read-Only Memory,简称为ROM)和随机存取存储器(RandomAccess Memory,简称为RAM)。在合适的情况下,该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(Programmable Read-Only Memory,简称为PROM)、可擦除PROM(Erasable ProgrammableRead-Only Memory,简称为EPROM)、电可擦除PROM(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory,简称为EEPROM)、电可改写ROM(Electrically Alterable Read-OnlyMemory,简称为EAROM)或闪存(FLASH)或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下,该RAM可以是静态随机存取存储器(Static Random-Access Memory,简称为SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory,简称为DRAM),其中,DRAM可以是快速页模式动态随机存取存储器(Fast Page Mode Dynamic Random Access Memory,简称为FPMDRAM)、扩展数据输出动态随机存取存储器(Extended Date Out Dynamic RandomAccess Memory,简称为EDODRAM)、同步动态随机存取内存(Synchronous Dynamic Random-Access Memory,简称SDRAM)等。
存储器44可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件,以及处理器42所执行的可能的计算机程序指令。
处理器41通过读取并执行存储器42中存储的计算机程序指令,以实现上述实施例中的任意一种基于平均哈希的消防通道占用监测方法。
在其中一些实施例中,基于平均哈希的消防通道占用监测设备还可包括通信接口43和总线40。其中,如图4所示,处理器41、存储器42、通信接口43通过总线40连接并完成相互间的通信。
通信接口43用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。通信接口43还可以实现与其他部件例如:外接设备、图像/数据采集设备、数据库、外部存储以及图像/数据处理工作站等之间进行数据通信。
总线40包括硬件、软件或两者,将基于平均哈希的消防通道占用监测设备的部件彼此耦接在一起。总线40包括但不限于以下至少之一:数据总线(Data Bus)、地址总线(Address Bus)、控制总线(Control Bus)、扩展总线(Expansion Bus)、局部总线(LocalBus)。举例来说而非限制,总线40可包括图形加速接口(Accelerated Graphics Port,简称为AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(Extended Industry StandardArchitecture,简称为EISA)总线、前端总线(Front Side Bus,简称为FSB)、超传输(HyperTransport,简称为HT)互连、工业标准架构(Industry Standard Architecture,简称为ISA)总线、无线带宽(InfiniBand)互连、低引脚数(Low Pin Count,简称为LPC)总线、存储器总线、微信道架构(Micro Channel Architecture,简称为MCA)总线、外围组件互连(Peripheral Component Interconnect,简称为PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(Serial Advanced Technology Attachment,简称为SATA)总线、视频电子标准协会局部(Video Electronics Standards Association Local Bus,简称为VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下,总线40可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线,但本申请考虑任何合适的总线或互连。
该基于平均哈希的消防通道占用监测设备可以基于获取到的基于平均哈希的消防通道占用监测,执行本申请实施例中的基于平均哈希的消防通道占用监测方法,从而实现结合图1描述的基于平均哈希的消防通道占用监测方法。
另外,结合上述实施例中的基于平均哈希的消防通道占用监测方法,本申请实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令;该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种基于平均哈希的消防通道占用监测方法。
相比于现有技术,本申请具有以下优点:
1.本申请利用哈希值比对的方法,通过将消防通道的图像进行哈希平均值处理,监测消防通道是否被堵塞。
2.本申请在不同的应用场景下,可以选择不同的采样频率,具备广泛适用性。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
- 基于平均哈希的消防通道占用监测方法、装置、电子装置和存储介质
- 一种基于人工智能技术的消防通道占用识别方法和装置