用于识别违建的方法、设备和存储介质

技术领域

本发明涉及视频监控技术领域，尤其涉及一种用于识别违建的方法、设备和存储介质。

背景技术

城市违建的存在给城市的规划、建设和发展带来了诸多危害。主要包括：缺乏统一的规划设计，破坏城市布局整体性，阻碍城市规划进程，增大城市规划与建设成本；建设质量没有保障，存在火灾等严重安全隐患和公共卫生隐患，甚至破坏或阻碍电网、通讯网络等公共设施的检修与维护；影响了相邻建筑物之间的通风、采光，造成居住环境的恶化，增加安全隐患等。

目前城市规划有关部门主要通过人工巡查以实现对违建的识别监管。上述人工巡查的效率低。

发明内容

本发明提供一种用于识别违建的方法、设备和存储介质，以提高对违建的识别效率。

第一方面，本发明提供一种用于识别违建的方法，包括：

获得监控区域的监控图像；

根据所述监控图像，确定所述监控区域存在的违建类型。

第二方面，本发明实施例提供一种用于识别违建的装置，包括：

获取模块，用于获得监控区域的监控图像；

处理模块，用于根据所述监控图像，确定所述监控区域存在的违建类型。

第三方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法。

第四方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行第一方面中任一项所述的方法。

本发明实施例提供的违建的识别方法、设备和存储介质，获得监控区域的监控图像；根据所述监控图像，确定所述监控区域存在的违建类型，上述方案通过获得的监控图像确定是否存在违建，并确定了违建类型，能及时发现违建，并提高了对违建的识别效率。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1为本发明一实施例提供的应用场景图；

图2是本发明提供的违建的识别方法一实施例的流程示意图；

图3是本发明提供的方法另一实施例的流程示意图；

图4是本发明提供的方法又一实施例的流程示意图；

图5是本发明提供的方法又一实施例的流程示意图；

图6是本发明提供的违建的识别装置实施例的结构示意图；

图7是本发明提供的电子设备实施例的结构示意图。

通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

本发明的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“包括”和“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，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地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。

首先对本发明所涉及的应用场景进行介绍：

违建：指在城市(或其他区域)规划区内，未取得建设工程规划许可证或违反建筑工程规划许可证的规定建设的，违规进行占地新建、扩建和改建的建筑物。

目标检测算法：图像识别算法中的一种，使用机器学习算法识别出图像(或视频)中的物体，并确定出目标物体的位置。

本发明实施例提供的用于识别违建的方法，应用于对违建进行识别的场景中，例如对楼顶违建的识别和监控。

违建侵占了社会公共资源和城市空间，楼顶违建具有建设速度快，搭建容易，拆除困难，不及时处置易造成效仿蔓延趋势等特点；而且违建拆除具有拆除成本高昂，违建当事人损失较大，顶层拆除施工风险大，强制执行阻力大等难度。违建不仅破坏了城市的良好形象，也对市场经济秩序和社会管理带来了一定的危害，是城市管理中急需解决的重大难题。

本发明实施例的方法实现的初衷是：在尽可能较少的人力物力投入下，实现对楼顶违建识别定位和监管。最终目的：对存在的违建及时发现、及时处置，实时监管，避免出现拆后二次违建。

图1为本发明一实施例提供的应用场景图，如图1所示，该应用场景中包括图像采集装置10、服务器11、监控设备12和终端设备13；该监控设备12可以为监控人员的计算机等电子设备，终端设备13可以为监管人员(某监控区域的负责人)的手机、平板电脑等电子设备。

其中，图像采集装置10、监控设备12、终端设备13分别和服务器11之间可以通过网络连接，例如3G、4G、5G、无线保真(Wireless Fidelity，WIFI)或有线等通信网络。

其中，通过图像采集装置10的图像采集部件(例如摄像头，该摄像头可以设置在监控区域的上方，例如图1中包括多个监控区域，监控区域1、2、3和4)采集监控区域的监控图像，服务器11可以获取图像采集装置采集的监控图像，识别存在的违建的违建类型和位置信息，并向监控设备12发出报警信息，监控人员审核报警信息，对报警信息进行确认，并向服务器发送确认指示，服务器在收到确认指示后向对应的区域负责人的终端设备13发送违建信息，例如包括违建的违建类型和位置信息，区域负责人现场核实情况。

本发明提供的方法可由服务器执行；或者由图像采集装置10如处理器执行相应的软件代码实现，也可由该图像采集装置10在执行相应的软件代码的同时，通过和服务器11进行数据交互来实现，如服务器执行部分操作，来控制图像采集装置10执行方法。

下面以具体的实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。

图2是本发明提供的用于识别违建的方法一实施例的流程示意图。本实施例中以服务器作为执行主体进行说明。如图2所示，本实施例提供的方法，包括：

步骤201、获得监控区域的监控图像；

步骤202、根据监控图像，确定监控区域存在的违建类型。

在一实施例中，在监控区域附近部署高空图像采集部件，例如摄像头，该图像采集部件可以设置在能够全方位转动的云台上，该图像采集部件还可以调整镜头焦距，若镜头覆盖范围内具有多个待监控的建筑物，则可以将不同的建筑物所在的区域设置成监控区域。一个摄像头的覆盖范围内，可以包括多个监控区域(如图1所示)，该摄像头可以轮巡所有监控区域，针对每个监控区域抓拍图像，即采集每个监控区域的监控图像。

服务器获取到监控区域的至少一张监控图像后，可以根据这些监控图像对该监控区域内是否存在违建进行识别，并确定存在的违建的违建类型。

在一种实现方式中，还可以确定存在的违建的位置信息，位置信息例如包括：违建所在小区名称、所在楼栋等相关信息。

本发明实施例中针对违建的建设程度不同，可以将违建类型划分为已建成的违建和正在施工的违建两个大的类别。针对已建成的违建，例如可以通过使用的违建材料来直接进行识别，如简易彩板房、玻璃房、楼顶砖混加层等，可以通过目标检测算法检测得到。针对正在施工的违建，可以通过施工人员和施工场景来识别，其中，施工场景可以是包含建筑工具、建筑材料(例如砖头、沙子、钢筋等)等可以标识施工场景的标志物。

可选的，服务器将包括存在的违建的违建类型和位置信息等信息作为报警信息，发送给监控设备，其中还可以将包括违建的监控图像发送给监控设备，以使监控人员对报警信息进行人工审核确认，若监控图像中的确存在违建，则可以通过监控设备向服务器发送确认指示，进行持续监控；若是误报，则向服务器发送放弃处理的指示。

可选的，在本发明的一实施例中，该方法还可以包括：

若接收到监控设备发送的确认指示，则对违建的违建类型和位置信息进行记录，并将违建的违建类型和位置信息发送给终端设备，以对违建进行监管。

在一实施例中，在接收到监控设备发送的确认指示后，可以建立电子管控档案记录违建的相关信息，并将违建的违建类型和位置信息等下发到该区域负责人的终端设备(例如该终端设备的应用程序APP)上。

区域负责人到现场核实情况，若确认是违建则限期拆除；可选的，在限期内利用深度学习算法(例如图像比对算法)，定期对违建进行抓拍并和第一次发现时的监控图像进行比对，及时发现变化并发出预警，监控违建是否拆除，并对拆除过程抓图取证；为避免违建拆除后发生二次违建，高空摄像头继续对该监控区域进行监管，直到该区域合理利用为止。

其中，避免多次重复报警，在发出报警信息之前，还可以进行如下操作：

确定在预设时间范围内，是否发出报警信息；

若否，则执行向监控设备发出报警信息的步骤。

在一实施例中，确定在预设时间范围内，是否发出相同的报警信息，或者是否针对相同位置的违建发出报警信息，若是，则不进行报警，若否，则向监控设备发出报警信息。

本实施例的方法，获得监控区域的监控图像；根据监控图像，确定监控区域存在的违建类型，上述方案通过获得的监控图像确定是否存在违建，并确定了违建的违建类型，能及时发现违建，并提高了对违建的识别效率。

在上述实施例的基础上，可选的，步骤202可以通过如下方式实现：

确定监控图像中存在判定影响因素；判定影响因素用于判定监控区域存在违建；

根据判定影响因素，确定监控区域存在的违建类型。

判定影响因素例如包括以下至少一项：施工人员、施工标志物、违建材料。例如可以通过使用的违建材料来直接进行识别，如简易彩板房、玻璃房、楼顶砖混加层等，或还可以通过施工人员和施工标志物来识别，其中，施工标志物例如包括建筑工具、建筑材料(例如砖头、沙子、钢筋等)等可以标识施工场景的标志物。

在一种可选的实施方式中，确定监控图像中存在判定影响因素，可以通过如下几种方式实现：

确定监控图像中存在施工人员；或，

确定监控图像中存在施工标志物；或

确定监控图像中存在违建材料。

在上述实施例的基础上，可选的，步骤“确定监控图像中存在施工人员”可以通过如下方式实现：

针对每一张监控图像，确定监控图像中任一个预设区域存在的人员数量；

若人员数量满足第一预设条件，则确定预设区域存在施工人员。

在一实施例中，为过滤掉偶尔在楼顶短暂逗留的非施工人员，在对监控图像中识别出人物后，可以执行如下步骤(即对预设区域是否存在施工人员进行进一步确认)：

对人员数量满足第一预设条件的监控图像进行计数；

若计数的结果满足第二预设条件，则确定预设区域中存在施工人员。

在一实施例中，可以通过如下流程实现上述方案：

若该监控区域的多张监控图像的任一张监控图像的预设区域中分析出有两个及以上人物存在，则计数值加1，该计数值的初始值为零；对每一张监控图像的预设区域，均确定是否存在至少两个人物，若存在至少两个人物则满足第一预设条件。

比较计数值与预设值的大小，若大于或等于预设值(此时满足第二预设条件)，则确定至少两个人物为施工人员，且所在的预设区域存在违建，且违建类型为正在施工的违建。若小于预设值，则确定不存在违建。

上述实施方式中，针对正在施工的违建，由于临时施工人员没有安全帽，工作服等特征，与普通人的差异很小，通过上述方式能有效滤除短暂出现的普通人，提高了报警准确率。

示例性的，如图3所示，将待监控的楼顶区域设置为监控区域，针对某一个监控区域(假设包含一个预设区域)，若抓拍的该监控区域的多张监控图像的任一张监控图像中分析出有两个及以上人物存在，则计数值加1，该计数值的初始值为零；

比较计数值与预设值的大小，若小于预设值，则继续遍历获取到的多张监控图像中的下一张监控图像，确定下一张监控图像中是否有两个及以上人物存在，直至计数值大于或等于预设值或多张监控图像遍历完毕；

若大于或等于预设值(例如为3)，则确定至少两个人物所在区域存在违建，且违建的违建类型为正在施工的违建。

若多张监控图像遍历完毕，计数值仍然小于预设值，则说明监控区域不存在施工人员，即不存在包含施工人员的正在施工的违建，则将计数值清零，不进行报警；若确定至少两个人物所在区域存在违建，则发出报警。

可选的，为了避免误判，在确定满足第二预设条件后，还可以执行以下操作：

判断任意两张拍摄时间相邻的目标监控图像的拍摄时间间隔是否相同，目标监控图像为人员数量满足第一预设条件的监控图像；

若时间间隔相同，则确定预设区域中存在施工人员。

在一实施例中，在确定监控图像的预设区域中存在至少两个人物后，可以将该监控图像进行缓存，即最终可以获取到存在至少两个人物的多张监控图像，在确定计数值大于或等于预设值后，如图3所示，进一步对缓存的存在至少两个人物的多张监控图像进行分析，确定该些存在至少两个人物的多张监控图像是否是连续多次抓拍的图像，例如存在至少两个人物的监控图像为3张，确定该3张图像是否是连续3次抓拍的图像，即对3张监控图像按照拍摄时间排序，并判断排序后的任意两张相邻的监控图像的拍摄时间间隔是否相同。其中，摄像头轮巡所有监控区域一轮的时间是固定的，对其中某一个监控区域而言，连续两次的拍摄时间间隔是固定的；通过分析两两相邻的监控图像的拍摄时间间隔大小来判断是不是连续抓拍。

若拍摄时间间隔相同，即多张存在至少两个人物的监控图像是连续多次抓拍的图像，则确定存在施工人员，即至少两个人物所在区域存在违建，并发出报警，报警信息例如包括施工人员信息、位置建筑物的违建类型、位置信息、存在至少两个人物的监控图像等。确定至少两个人物所在区域存在违建后，清空缓存的存在至少两个人物的监控图像，并将计数值清0。

可选的，确定存在违建后，还可以根据监控区域的至少一张监控图像，关联得到违建的实际地理位置信息。

其中，位置信息例如包括违建的位置坐标，可以根据设置监控区域时监控区域的实际地理位置信息，关联得到违建所在小区名称、所在楼栋等相关信息。

其中，识别监控图像中是否存在至少两个人物也可以通过目标检测算法实现。

在上述实施例的基础上，可选的，步骤“根据判定影响因素，确定监控区域存在的违建类型”，可以通过如下几种方式实现：

根据施工人员，确定施工人员所在的预设区域存在正在施工的违建；或，

根据施工标志物，确定施工标志物所在的区域存在正在施工的违建；或，

根据违建材料，确定违建材料所在区域存在已建成的违建。

其中，施工标志物例如包括以下至少一项：建筑工具、建筑材料；违建材料例如如简易彩板房、玻璃房、楼顶砖混加层等。

在一实施例中，可以通过图像识别算法(例如目标检测算法)对监控图像进行识别，识别出该监控图像中是否包含施工标志物，例如包括建筑工具(铁铲、电钻等)、建筑材料(例如砖头、沙子、钢筋等)等。

例如可以基于深度学习算法建立目标检测算法模型，通过该目标检测算法模型识别施工标志物或违建材料或施工人员，进而确定出存在的违建类型为正在施工的违建或已建成的违建。

其中，该目标检测算法模型可以通过训练数据预先训练得到，训练数据可以包括图像、该图像中包括的施工标志物，以及该施工标志物所在的区域，或该图像中包括的违建材料，以及该违建材料所在的区域。

在一种实现方式中，可以基于深度学习算法的目标检测算法模型，对输入的监控图像，例如通过卷积神经网络结构VGG-16提取图像特征。在此过程中，形成不同大小、包含不同信息的特征图；然后选取其中一部分特征图作特征融合，对监控图像中的目标物体作分类，并识别出目标物体的位置坐标信息。总之，将监控图像输入训练得到的目标检测算法模型，能够输出存在违建的违建类型，违建类型例如包括：彩板房、玻璃房、砖混加层等已建成的违建。违建的位置信息可以通过识别的位置坐标信息以及设置监控区域时监控区域的位置信息，关联得到违建所在小区名称、所在楼栋等相关信息。例如该监控区域覆盖某小区的三个楼，该违建所在的楼为其中一个。预先可以采集训练数据，对目标检测算法模型进行训练，训练数据可以包括图像、图像中违建的违建类型、位置信息等。

本实施例的方法利用神经网络模型自组织和自学习的特点，自动学习并提取输入监控图像的图像特征，不需要人为设计特征算子。能够直接识别采集的监控图像中是否存在用户关注的违建类型。自动过滤掉不存在违建的抓拍图像，能有效减少工作人员审核图像的工作量，提升监控效率。

在本发明的一实施例中，如图4所示，正在施工的违建识别及监管流程如下：

步骤401、部署高空摄像头，设置监控区域；

在一实施例中，在关注区域附近部署高空摄像头，并将摄像头的镜头覆盖范围内的多个区域设置成监控区域，该些监控区域可能存在违建。

步骤402、轮巡监控区域，抓拍图像。轮巡所有监控区域，在每个监控区域抓拍图像。

步骤403、利用智能图像识别算法，识别存在的违建类型，并确定位置信息；

在一实施例中，对于某个监控区域抓拍的监控图像，可以利用深度学习算法中目标检测算法等识别出违建类型(例如包括施工人员的正在施工的违建，或包括施工标识的正在施工的违建)，计算违建在监控图像中的位置坐标，进而得到违建的位置信息，例如包括所在小区、所在楼栋等。

步骤404、该监控区域是否存在违建行为；根据步骤503的识别结果可以确定是否存在违建行为，若是，则继续执行步骤505，若否则返回执行步骤502；

步骤405、在预设时间范围内，该监控区域是否针对相同违建行为报警；若是，则缓存抓拍图像，并返回执行步骤502；若否则执行步骤506。

步骤406、向监控设备发送存在违建行为的图像和位置信息；

在一实施例中，向监控设备发送报警信息，报警信息中可以包括存在违建行为的监控图像和位置信息，位置信息例如包括违建所在小区名称，所在楼栋等相关信息。

步骤407、审核是否确实存在违建行为；

在一实施例中，监控人员对报警信息进行人工审核，若监控图像中的确存在违建行为，则点击确认违规(发送确认指示)，纳入后台管控；若是误报，点击确认正常，放弃处理。

若审核确实存在违建，则执行步骤408、返回确认指示，并将该违建行为的信息录入电子档案；该步骤408中将该违建行为的信息录入电子档案可以是图1中服务器执行和/或监控设备执行；

步骤409、下发信息到区域负责人的终端设备；该步骤408可以是图1中服务器执行和/或监控设备执行；

在一实施例中，建立电子档案记录违建的相关信息，将信息下发到该区域负责人的终端设备，例如终端设备的APP上。

步骤410、现场核实是否是违建；

步骤411、执行实时管控措施，反馈处置情况；

区域负责人到现场核实情况，对确认的违建限期拆除；在限定时间段内，为减少监控人员的审核工作量，持续对该监控区域正常抓拍存图备查但不报警，直到现场核实结束；

若现场核实为非违建行为，则对该报警作移除处理；若确认正在违建，则纳入实时管控名单；

实时管控措施包含撤离施工人员，清除施工材料，限期恢复原貌等措施，将现场处置情况和存在违建行为的相关区域信息录入电子档案备查。

步骤412、拆除后继续抓拍监管。

为避免违建拆除后的区域发生二次违建，高空摄像头继续对该监控区域进行监管，直到该区域合理利用为止。

在本发明的一实施例中，如图5所示，已建成违建的识别及监管流程如下：

步骤501、部署高空摄像头，设置监控区域；

在一实施例中，在关注区域附近部署高空摄像头，并将摄像头的镜头覆盖范围内的多个区域设置成监控区域，该些监控区域可能存在违建。

步骤502、轮巡监控区域，抓拍图像。轮巡所有监控区域，在每个监控区域抓拍图像。

步骤503、利用智能图像识别算法，识别存在的违建类型，并确定位置信息；

在一实施例中，对于某个监控区域抓拍的监控图像，可以利用深度学习算法中目标检测算法等识别出违建类型，计算违建在图像中的位置坐标，进而得到违章建筑的位置信息，例如包括所在小区、所在楼栋等。

步骤504、该监控区域是否存在违建；根据步骤503的识别结果可以确定是否存在违建，若是，则继续执行步骤505，若否则返回执行步骤502；

步骤505、在预设时间范围内，该监控区域针对相同的违建是否报警；若是，则缓存抓拍图像，并返回执行步骤502；若否则执行步骤506。

步骤506、向监控设备发送存在违建的图像和位置信息；

在一实施例中，向监控设备发送报警信息，报警信息中可以包括存在违建的图像和位置信息，位置信息例如包括违建所在小区名称，所在楼栋等相关信息。

步骤507、审核是否确实存在违建；

在一实施例中，监控人员对报警信息进行人工审核，若监控图像中的确存在违建，则点击确认违规(发送确认指示)，纳入后台管控；若是误报，点击确认正常，放弃处理。

若审核确实存在违建，则执行步骤508、录入电子档案，纳入管控；该步骤508中可以是图1中服务器执行和/或监控设备执行

步骤509、下发信息到区域负责人的终端设备；

在一实施例中，建立电子档案记录违建的相关信息，将信息下发到该区域负责人的终端设备，例如终端设备的APP上。

步骤510、现场核实是否是违建；

步骤511、限期拆除，通过图像比对确定是否发生变化；

区域负责人到现场核实情况，对确认的违建限期拆除；在限期内利用深度学习算法的图像比对算法，定期对违建进行抓拍并和之前的违建的图像进行比对，及时发现变化并发出预警，监控违建是否拆除，并对拆除过程抓图取证。

步骤512、拆除后继续抓拍监管。

为避免违建拆除后的区域发生二次违建，高空摄像头继续对该监控区域进行监管，直到该区域合理利用为止。

上述实施例的方法，通过对监控区域的图像进行识别，发现违建并报警，并经过监控人员审核报警、区域负责人现场确认，实现对违建及时发现，及时处理。将违建分为已建成的违建和正在施工的违建两个大类，对不同的类应用不同监管和处置方法。主要不同体现在：正在施工的违建确认后，采取实时管控措施立即停止违建行为；已建成的违建确认后，锁定现状，防止违建扩大。

在上述实施例的基础上，可选的，为了持续对监控区域进行监控，监控图像为至少两张，本实施例的方法还可以包括：

将至少两张监控图像进行比对，确定违建的变化情况。

在一实施例中，基于深度学习的图像比对算法模型，对输入的至少两张监控图像提取图像特征，例如基于该图像比对算法模型中不同神经网络单元分别提取至少两监控图像的图像特征，形成对应的特征向量。然后对至少两张监控图像的特征向量作相似度对比，若相似度小于设定的阈值，则认为监控图像是不相同的，监控区域的违建有状态变化，例如正在拆除、扩建等变化情况。对发生的变化可以再进一步确认是扩大违建还是拆除违建。

本实施例中，针对已建成的违建或正在施工的违建识别后的监管，主要是利用深度学习算法的图像比对算法及时发现建筑物是否发生变化，并对拆除过程抓图取证。

图6为本发明提供的用于识别违建的装置实施例的结构图，如图6所示，该用于识别违建的装置包括：

获取模块601，用于获得监控区域的监控图像；

处理模块602，用于根据所述监控图像，确定所述监控区域存在的违建类型。

在一种可能的实现方式中，处理模块602，具体用于：

确定所述监控图像中存在判定影响因素；所述判定影响因素用于判定所述监控区域存在违建；

根据所述判定影响因素，确定所述监控区域存在的违建类型。

在一种可能的实现方式中，处理模块602，具体用于：

确定所述监控图像中存在施工人员；或，

确定所述监控图像中存在施工标志物；或

确定所述监控图像中存在违建材料。

在一种可能的实现方式中，处理模块602，具体用于：

针对每一张所述监控图像，确定所述监控图像中任一个预设区域存在的人员数量；

若所述人员数量满足第一预设条件，则确定所述预设区域存在施工人员。

在一种可能的实现方式中，处理模块602，具体用于：

对所述人员数量满足第一预设条件的监控图像进行计数；

若所述计数的结果满足第二预设条件，则确定所述预设区域中存在施工人员。

在一种可能的实现方式中，处理模块602，具体用于：

判断任意两张拍摄时间相邻的目标监控图像的拍摄时间间隔是否相同，所述目标监控图像为所述人员数量满足第一预设条件的监控图像；

若所述时间间隔相同，则确定所述预设区域中存在施工人员。

在一种可能的实现方式中，处理模块602，具体用于：

根据所述施工人员，确定所述施工人员所在的预设区域存在正在施工的违建；或，

根据所述施工标志物，确定所述施工标志物所在的区域存在正在施工的违建；或，

根据所述违建材料，确定所述违建材料所在区域存在已建成的违建。

在一种可能的实现方式中，处理模块602，还用于：

将所述至少两张监控图像进行比对，确定所述违建的变化情况。

本实施例的装置，可以用于执行前述方法实施例中对应的方法，其具体实施过程可以参见前述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

图7为本发明提供的电子设备实施例的结构图，如图7所示，该电子设备包括：

处理器701，以及，用于存储处理器701的可执行指令的存储器702。

可选的，还可以包括：通信接口703，用于实现与其他设备的通信。

上述部件可以通过一条或多条总线进行通信。

其中，处理器701配置为经由执行所述可执行指令来执行：

获得监控区域的监控图像；

根据所述监控图像，确定所述监控区域存在的违建的违建类型。

在一种可能的实现方式中，处理器701配置为：确定所述违建的位置信息。

在一种可能的实现方式中，处理器701配置为：

确定所述监控图像中存在判定影响因素；所述判定影响因素用于判定所述监控区域存在违建；

根据所述判定影响因素，确定所述监控区域存在的违建类型。

在一种可能的实现方式中，处理器701配置为：

确定所述监控图像中存在施工人员；或，

确定所述监控图像中存在施工标志物；或

确定所述监控图像中存在违建材料。

在一种可能的实现方式中，处理器701配置为：

针对每一张所述监控图像，确定所述监控图像中任一个预设区域存在的人员数量；

若所述人员数量满足第一预设条件，则确定所述预设区域存在施工人员。

在一种可能的实现方式中，处理器701配置为：

对所述人员数量满足第一预设条件的监控图像进行计数；

若所述计数的结果满足第二预设条件，则确定所述预设区域中存在施工人员。

在一种可能的实现方式中，处理器701配置为：

判断任意两张拍摄时间相邻的目标监控图像的拍摄时间间隔是否相同，所述目标监控图像为所述人员数量满足第一预设条件的监控图像；

若所述时间间隔相同，则确定所述预设区域中存在施工人员。

在一种可能的实现方式中，处理器701配置为：

根据所述施工人员，确定所述施工人员所在的预设区域存在正在施工的违建；或，

根据所述施工标志物，确定所述施工标志物所在的区域存在正在施工的违建；或，

根据所述违建材料，确定所述违建材料所在区域存在已建成的违建。

在一种可能的实现方式中，处理器701配置为：

将所述至少两张监控图像进行比对，确定所述违建的变化情况。

本实施例的设备，可以用于执行前述方法实施例中对应的方法，其具体实施过程可以参见前述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

其中，该电子设备可以为前述的服务器、图像采集装置等设备。

本发明实施例中还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述方法实施例中对应的方法，其具体实施过程可以参见前述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本发明旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求书来限制。