异常定位方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供一种异常定位方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：采集目标区域的区域视频；对所述区域视频进行图像处理，得到所述目标区域中异常点对应的异常视频帧；对所述异常视频帧进行特征提取，得到所述异常视频帧对应的异常特征点；将所述异常特征点映射至所述目标区域的区域模型上，以在所述区域模型中对所述异常点进行异常定位。区域模型中对所述异常点进行异常定位。区域模型中对所述异常点进行异常定位。

Anomaly location method, device, device and readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
异常定位方法、装置、设备及可读存储介质


[0001]本申请实施例涉及目标定位
，涉及但不限于一种异常定位方法、装置、设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]当前，电力巡视系统等工厂里部署了比较多的高清摄像头，用于对工厂中的各种设备进行缺陷检测，比如，用于检测设备是否存在锈蚀和漏油等问题。相关技术都是基于采集到的视频帧进行检测。但是，通过摄像头采集的视频帧想要定位到缺陷发生的具体位置，必须要先确定异常发生时，上报的摄像头位置，再查看摄像头监控的设备位置，在摄像头监控的设备中进行排查才能定位到异常具体发生的位置，这样进行异常定位的流程比较长，且在设备相似的大型工厂中进行异常查询容易出错。

技术实现思路

[0003]基于相关技术中存在的问题，本申请实施例提供一种异常定位方法、装置、设备及可读存储介质。
[0004]本申请实施例的技术方案是这样实现的：
[0005]本申请实施例提供一种异常定位方法，所述方法包括：
[0006]采集目标区域的区域视频；
[0007]对所述区域视频进行图像处理，得到所述目标区域中异常点对应的异常视频帧；
[0008]对所述异常视频帧进行特征提取，得到所述异常视频帧对应的异常特征点；
[0009]将所述异常特征点映射至所述目标区域的区域模型上，以在所述区域模型中对所述异常点进行异常定位。
[0010]在一些实施例中，所述对所述区域视频进行图像处理，得到所述目标区域中异常点对应的异常视频帧，包括：
[0011]对所述区域视频进行特征标定，得到所述区域视频对应的参考视频帧；
[0012]分别对所述区域视频的每一视频帧和所述参考视频帧进行图像灰度处理，对应得到目标灰度图像和参考灰度图像；
[0013]对所述目标灰度图像和所述参考灰度图像进行相似度处理，将相似度低于预设阈值的目标灰度图像确定为异常灰度图像；
[0014]将所述异常灰度图像对应的视频帧确定为所述异常视频帧。
[0015]在一些实施例中，所述异常视频帧所在的区域视频对应一参考视频帧；
[0016]所述对所述异常视频帧进行特征提取，得到所述异常视频帧对应的异常特征点，包括：
[0017]将所述异常视频帧中与所述参考视频帧不同的区域确定为异常区域；
[0018]对所述异常区域进行边缘特征提取和区域形状特征提取，得到所述异常区域的区域特征点，将所述区域特征点确定为所述异常特征点。
[0019]在一些实施例中，所述目标区域具有多个区域特征点和多个位置不同的视频采集点，每一视频采集点对应一采集坐标，在每一所述视频采集点采集所述目标区域对应的区域视频；所述方法还包括：
[0020]在多个区域视频中确定每一区域特征点对应的至少两个区域视频、和所述至少两个区域视频对应的至少两个区域视频帧；
[0021]确定每一区域特征点在所述至少两个区域视频帧中的每一区域视频帧中的特征坐标；
[0022]根据所述采集坐标和所述特征坐标，计算每一区域特征点的三维坐标；
[0023]根据每一所述区域特征点对应的三维坐标，通过表面三角化处理得到所述区域模型。
[0024]在一些实施例中，所述方法还包括：
[0025]获取表面三角化处理后的区域模型表面上每一表面三角形的顶点坐标、每一表面三角形对应的区域视频、和所述区域视频对应的视频采集点的采集坐标；
[0026]根据所述采集坐标和所述顶点坐标，在所述区域视频中确定所述顶点坐标对应的贴图坐标；
[0027]根据所述贴图坐标，在所述区域视频中确定所述贴图坐标对应的贴图图像；
[0028]根据所述贴图图像对所述表面三角形进行渲染，得到实景区域模型；其中，所述实景区域模型是能够表征所述目标区域实景图像的模型。
[0029]在一些实施例中，所述异常视频帧所在的区域视频具有对应的视频采集点，所述视频采集点具有采集坐标；
[0030]所述将所述异常特征点映射至所述目标区域的区域模型上，以在所述区域模型中对所述异常点进行异常定位，包括：
[0031]确定所述异常特征点在所述异常视频帧中的第一异常坐标；
[0032]根据所述采集坐标和所述第一异常坐标，将所述异常特征点映射至所述目标区域的区域模型上，以在所述区域模型中对所述异常点进行异常定位。
[0033]在一些实施例中，所述区域模型表面由多个表面三角形组成；所述方法还包括：
[0034]在将所述异常特征点映射至所述区域模型后，确定所述异常特征点所在的至少一个表面三角形和所述至少一个表面三角形的顶点坐标；
[0035]根据所述采集坐标和所述顶点坐标，在所述异常视频帧中确定所述至少一个表面三角形对应的异常图像；
[0036]根据所述异常图像对所述至少一个表面三角形进行渲染，以在所述区域模型表面显示所述异常图像。
[0037]本申请实施例提供一种异常定位装置，所述装置包括：
[0038]采集模块，用于采集目标区域的区域视频；
[0039]图像处理模块，用于对所述区域视频进行图像处理，得到所述目标区域中异常点对应的异常视频帧；
[0040]特征提取模块，用于对所述异常视频帧进行特征提取，得到所述异常视频帧对应的异常特征点；
[0041]异常定位模块，用于将所述异常特征点映射至所述目标区域的区域模型上，以在
所述区域模型中对所述异常点进行异常定位。
[0042]本申请实施例提供的异常定位设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本申请实施例所述的异常定位方法。
[0043]本申请实施例提供的计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，用于引起处理器执行所述可执行指令时，实现本申请实施例提供的所述的异常定位方法。
[0044]本申请实施例提供的异常定位方法、装置、设备及可读存储介质，通过采集目标区域的区域视频，得到异常点对应的异常视频帧，将异常视频帧对应的异常特征点映射至目标区域的区域模型上，以在区域模型进行异常定位，本申请实施例直观的将视频帧中的异常点定位到了目标区域的区域模型上，快速确定了目标区域的缺陷位置，在设备相似的场景中能够快速的找到异常位置，提高异常定位的效率，减少人工成本。
附图说明
[0045]图1是本申请实施例提供的异常定位方法的一个可选的流程示意图；
[0046]图2是本申请实施例提供的异常定位方法的应用场景示意图；
[0047]图3是本申请实施例提供的异常定位方法的一个可选的流程示意图；
[0048]图4是本申请实施例提供的异常定位方法的一个可选的流程示意图；
[0049]图5是本申请实施例提供的异常定位方法的一个可选的流程示意图；
[0050]图6是本申请实施例提供的异常定位装置的组成结构示意图；
[0051]图7是本申请实施例提供的异常定位设本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常定位方法，所述方法包括：采集目标区域的区域视频；对所述区域视频进行图像处理，得到所述目标区域中异常点对应的异常视频帧；对所述异常视频帧进行特征提取，得到所述异常视频帧对应的异常特征点；将所述异常特征点映射至所述目标区域的区域模型上，以在所述区域模型中对所述异常点进行异常定位。2.根据权利要求1所述的方法，所述对所述区域视频进行图像处理，得到所述目标区域中异常点对应的异常视频帧，包括：对所述区域视频进行特征标定，得到所述区域视频对应的参考视频帧；分别对所述区域视频的每一视频帧和所述参考视频帧进行图像灰度处理，对应得到目标灰度图像和参考灰度图像；对所述目标灰度图像和所述参考灰度图像进行相似度处理，将相似度低于预设阈值的目标灰度图像确定为异常灰度图像；将所述异常灰度图像对应的视频帧确定为所述异常视频帧。3.根据权利要求1所述的方法，所述异常视频帧所在的区域视频对应一参考视频帧；所述对所述异常视频帧进行特征提取，得到所述异常视频帧对应的异常特征点，包括：将所述异常视频帧中与所述参考视频帧不同的区域确定为异常区域；对所述异常区域进行边缘特征提取和区域形状特征提取，得到所述异常区域的区域特征点，将所述区域特征点确定为所述异常特征点。4.根据权利要求1所述的方法，所述目标区域具有多个区域特征点和多个位置不同的视频采集点，每一视频采集点对应一采集坐标，在每一所述视频采集点采集所述目标区域对应的区域视频；所述方法还包括：在多个区域视频中确定每一区域特征点对应的至少两个区域视频、和所述至少两个区域视频对应的至少两个区域视频帧；确定每一区域特征点在所述至少两个区域视频帧中的每一区域视频帧中的特征坐标；根据所述采集坐标和所述特征坐标，计算每一区域特征点的三维坐标；根据每一所述区域特征点对应的三维坐标，通过表面三角化处理得到所述区域模型。5.根据权利要求4所述的方法，所述方法还包括：获取表面三角化处理后的区域模型表面上每一表面三角形的顶点坐标、每一表面三角形对应的区域视频、和所述区域视频对应的视频采集点...

【专利技术属性】
技术研发人员：高江涛，徐浩煜，刘蓝阔，
申请(专利权)人：联想北京有限公司，
类型：发明
国别省市：