一种根据视频图像分析视频内容情况的判断方法技术

本发明专利技术公开了一种根据视频图像分析视频内容情况的判断方法，通过监控视频材料搜集多个监控场所的图像，并将多个所述监控场所的图像对接平台进行AI算法训练，判断每个所述监控场所的监控情况。本发明专利技术通过监控视频材料搜集多个监控场所的图像，并将多个监控场所的图像对接平台进行AI算法训练，判断每个监控场所的监控情况，若监控场所内的设备不正常运行、监控场所内的设备生产饱和度不高和监控场所内的设备异常情况，可以做出预警，告知相应的人员进行处理，且判断监控情况精准，减少企业在生产过程中出现一些安全隐患。生产过程中出现一些安全隐患。生产过程中出现一些安全隐患。

【技术实现步骤摘要】
一种根据视频图像分析视频内容情况的判断方法


[0001]本专利技术属于视频图像分析
，特别涉及一种根据视频图像分析视频内容情况的判断方法。

技术介绍

[0002]目前，现有的监控设备均是通过监控人员人为进行判断的，例如，监控人员监控的一个摄像头的内容，通过主观意识和画面内容进行判断拍摄的场所是否出现问题，监控人员人为判断效果较差且判断不精确，这样会使得企业在生产过程中若出现一定问题，若监控人员没有判断出来已经出现的问题，会造成一定的安全隐患。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术提供了一种可以解决上述问题的根据视频图像分析视频内容情况的判断方法。
[0004]一种根据视频图像分析视频内容情况的判断方法，通过监控视频材料搜集多个监控场所的图像，并将多个所述监控场所的图像对接平台进行AI算法训练，判断每个所述监控场所的监控情况。
[0005]进一步的，所述监控情况包括每个所述监控场所内的设备是否正常运行、计算每个所述监控场所内的设备生产饱和度和计算每个所述监控场所内的设备异常情况并对所述异常情况进行报警。
[0006]进一步的，所述监控场所内的设备不正常运行时，向工作人员进行预警提醒。
[0007]进一步的，所述预警提醒包括：向工作人员发送短信和/或拨打电话。
[0008]进一步的，所述监控场所内的设备生产饱和度不高时，向管理人员进行预警提醒。
[0009]进一步的，所述预警提醒包括：向管理人员发送短信和/或拨打电话。
[0010]进一步的，所述异常情况进行报警包括所述监控场所内的报警和监视所述监控场所的场所内的报警。
[0011]进一步的，通过监控视频材料搜集多个监控场所的图像后，将多个所述监控场所的图像进行划分场景并将划分同一所述场景的图像进行标定状态。
[0012]进一步的，所述平台将每一个所述场景标定状态的图像进行AI算法训练。
[0013]与现有技术相比，本专利技术提供的根据视频图像分析视频内容情况的判断方法通过监控视频材料搜集多个监控场所的图像，并将多个监控场所的图像对接平台进行AI算法训练，判断每个监控场所的监控情况，若监控场所内的设备不正常运行、监控场所内的设备生产饱和度不高和监控场所内的设备异常情况，可以做出预警，告知相应的人员进行处理，且判断监控情况精准，减少企业在生产过程中出现一些安全隐患。
附图说明
[0014]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附
图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0015]图1为本专利技术提供的一种根据视频图像分析视频内容情况的判断方法的原理图。
具体实施方式
[0016]为了使本专利技术的目的、技术方案和有益技术效果更加清晰明白，以下结合附图和具体实施方式，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解的是，本说明书中描述的具体实施方式仅仅是为了解释本专利技术，并不是为了限定本专利技术。
[0017]还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0018]还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0019]以下对本专利技术的具体实施例进行进一步详细说明。应当理解的是，此处对本专利技术实施例的说明并不用于限定本专利技术的保护范围。
[0020]如图1所示，其为本专利技术提供的一种根据视频图像分析视频内容情况的判断方法的结构示意图。一种根据视频图像分析视频内容情况的判断方法，通过监控视频材料搜集多个监控场所的图像，并将多个所述监控场所的图像对接平台进行AI算法训练，判断每个所述监控场所的监控情况。需要说明的是，每个监控场所实现天眼监控摄像头覆盖率100％且保证设备实时在线，用于拍摄图像。
[0021]依据监控视频材料搜集一定数量的生产线、实验室的图像，将多个监控场所的图像进行划分场景并将划分同一场景的图像进行标定状态，平台将每一个场景标定状态的图像进行AI算法训练，可通过实时视频画面判断对应监控场所设备流水线、实验室的生产情况具体如何。具体的，AI算法训练服务器进行AI算法训练，其通过比对同一场所同一摄像头拍摄的多张(2000张左右)图像进行智能分析，检测图像中设备生产线、实验室的位置及其状态，与初始上传的原始图像进一步进行比对，判断出该监控场所的具体监控情况；包括AI算法训练服务器的AI算法平台具有通用检测模块和通用分类模块，通用检测模块用于定位图像中对象的位置和数量，通用分类模块用于分类图像中对象和识别图像的属性；AI算法平台为确保监控场所的设备生产线、实验室的行为标准化，降低生产安全隐患，采用视频+AI的技术手段代替人工现场监督的方式，对生产线、实验室的场所进行实时监控及智能识别预警等；
[0022]例如，监控情况包括每个监控场所内的设备是否正常运行、计算每个监控场所内的设备生产饱和度和计算每个监控场所内的设备异常情况并对异常情况进行报警；
[0023]其中，监控场所内的设备不正常运行时，向工作人员进行预警提醒，预警提醒包括：向工作人员发送短信和/或拨打电话，以告知工作人员并对设备进行维修、维护，使设备正常运行；
[0024]监控场所内的设备生产饱和度不高时，向管理人员进行预警提醒，预警提醒包括：向管理人员发送短信和/或拨打电话，以告知管理人员该监控场所内的设备生产饱和度不
符合生产要求，根据设备生产饱和度进行添加工作人员进行生产，以使设备生产饱和度跟上实际需求；
[0025]异常情况进行报警包括监控场所内的报警和监视监控场所的场所内的报警，当出现异常情况时，该监控场所内进行报警以及用于监视监控场所的场所内进行报警，通过双重报警，快速提醒工作人员和监视人员，以派其他人员快速到达现场进行问题查验。
[0026]与现有技术相比，本专利技术提供的根据视频图像分析视频内容情况的判断方法通过监控视频材料搜集多个监控场所的图像，并将多个监控场所的图像对接平台进行AI算法训练，判断每个监控场所的监控情况，若监控场所内的设备不正常运行、监控场所内的设备生产饱和度不高和监控场所内的设备异常情况，可以做出预警，告知相应的人员进行处理，且判断监控情况精准，减少企业在生产过程中出现一些安全隐患。
[0027]以上仅为本专利技术的较佳实施例，并不用于局限本专利技术的保护范围，任何在本专利技术精神内的修改、等同替换或改进等，都涵盖在本专利技术的权利要求范围内。
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种根据视频图像分析视频内容情况的判断方法，其特征在于，通过监控视频材料搜集多个监控场所的图像，并将多个所述监控场所的图像对接平台进行AI算法训练，判断每个所述监控场所的监控情况。2.如权利要求1所述的根据视频图像分析视频内容情况的判断方法，其特征在于，所述监控情况包括每个所述监控场所内的设备是否正常运行、计算每个所述监控场所内的设备生产饱和度和计算每个所述监控场所内的设备异常情况并对所述异常情况进行报警。3.如权利要求2所述的根据视频图像分析视频内容情况的判断方法，其特征在于，所述监控场所内的设备不正常运行时，向工作人员进行预警提醒。4.如权利要求3所述的根据视频图像分析视频内容情况的判断方法，其特征在于，所述预警提醒包括：向工作人员发送短信和/或拨打电话。5.如权利要求2所述的根据视频图像分析...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁鹏程，张珊瑚，申耀川，
申请(专利权)人：珠海采筑电子商务有限公司，
类型：发明
国别省市：