视频检测方法、系统、存储介质及电子设备技术方案

本发明专利技术公开了一种视频检测方法、系统、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：基于前端设备发送的图像采集指令，采集目标图片，并将目标图片发送至前端设备；接收前端设备返回的标注后的目标图片，以及目标区域对应的预警识别类型，其中，标注后的目标图片为基于标注操作对目标图片中的目标区域进行标注后得到的图片；基于标注后的目标图片，以及预警识别类型，对采集到的视频图像中的目标区域进行检测，其中，目标图片与视频图像对应于相同的拍摄区域。本发明专利技术解决了相关技术中的视频图像监控方法存在的异常行为识别准确性低的技术问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
视频检测方法、系统、存储介质及电子设备


[0001]本专利技术涉及视频检测领域，具体而言，涉及一种视频检测方法、系统、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]在大型场景中，视频采集与行为检测起着至关重要的作用。但现有技术在多个视频源和不同识别类型下及时发现潜在的异常行为上仍有一些挑战。，主要存在以下问题：识别准确率不高：视频识别预警技术在处理复杂场景时，可能会产生误判情况，即错误地将正常行为或非关键目标识别为异常事件。这可能导致频繁的误报，增加了用户的工作负担和资源消耗。无法识别特定范围：一些应用场景需要对特定区域或目标进行识别和预警。现有的视频识别技术可能无法精确定位特定范围，导致无法满足特定需求。用户体验不佳：传统的视频识别预警技术通常缺乏良好的用户界面和交互性，使用户在使用过程中感到不便。缺乏直观的可视化工具和交互方式，限制了用户对监控画面和预警结果的理解和操作。
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种视频检测方法、系统、存储介质及电子设备，以至少解决相关技术中的视频图像监控方法存在的异常行为识别准确性低的技术问题。
[0005]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种视频检测方法，包括：基于前端设备发送的图像采集指令，采集目标图片，并将上述目标图片发送至上述前端设备；接收上述前端设备返回的标注后的目标图片，以及目标区域对应的预警识别类型，其中，上述标注后的目标图片为基于标注操作对上述目标图片中的上述目标区域进行标注后得到的图片；基于上述标注后的目标图片，以及上述预警识别类型，对采集到的视频图像中的上述目标区域进行检测，其中，上述目标图片与上述视频图像对应于相同的拍摄区域。
[0006]根据本专利技术实施例的一个方面，还提供了另一种视频检测方法，包括：响应于图像采集操作，向后端设备发送图像采集指令；接收上述后端设备基于上述图像采集指令采集的目标图片；响应于对上述目标图片中目标区域的标注操作，得到标注后的目标图片；确定上述目标区域对应的预警识别类型；将上述标注后的目标图片和上述预警识别类型发送至上述后端设备，用于上述后端设备基于上述预警识别类型和上述标注后的目标图片对采集的到的视频图像中的上述目标区域进行检测，其中，上述目标图片与上述视频图像对应于相同的拍摄区域。
[0007]根据本专利技术实施例的一个方面，还提供了另一种视频检测方法，包括：前端设备响应于图像采集操作，向后端设备发送图像采集指令；上述后端设备基于上述图像采集指令，确定目标图片，并将上述目标图片发送至上述前端设备；上述前端设备响应于对上述目标图片中目标区域的标注操作，得到标注后的目标图片；上述前端设备确定上述目标区域对应的预警识别类型，将上述预警识别类型和上述标注后的目标图片发送至上述后端设备；
上述后端设备基于上述标注后的目标图片，以及上述预警识别类型，对采集到的视频图像中的上述目标区域进行检测，其中，上述目标图片与上述视频图像对应于相同的拍摄区域。
[0008]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种视频检测系统，包括：前端设备、后端设备以及图像采集设备，其中，上述前端设备用于响应于图像采集操作，向后端设备发送图像采集指令；上述后端设备，与上述前端设备连接，用于基于上述图像采集指令，确定目标图片，并将上述目标图片发送至上述前端设备；上述前端设备还用于响应于对上述目标图片中目标区域的标注操作，得到标注后的目标图片；确定上述目标区域对应的预警识别类型，将上述预警识别类型和上述标注后的目标图片发送至上述后端设备；上述图像采集设备，与上述后端设备连接，用于采集视频图像，并将上述视频图像发送至上述后端设备；上述后端设备还用于基于上述标注后的目标图片，以及上述预警识别类型，对上述视频图像中的上述目标区域进行检测，其中，上述目标图片与上述视频图像对应于相同的拍摄区域。
[0009]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，上述非易失性存储介质存储有多条指令，上述指令适于由处理器加载并执行任意一项上述的视频检测方法。
[0010]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器和存储器，上述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器实现任意一项上述的视频检测方法。
[0011]在本专利技术实施例中，通过基于前端设备发送的图像采集指令，采集目标图片，并将上述目标图片发送至上述前端设备；接收上述前端设备返回的标注后的目标图片，以及目标区域对应的预警识别类型，其中，上述标注后的目标图片为基于标注操作对上述目标图片中的上述目标区域进行标注后得到的图片；基于上述标注后的目标图片，以及上述预警识别类型，对采集到的视频图像中的上述目标区域进行检测，其中，上述目标图片与上述视频图像对应于相同的拍摄区域，达到了基于预警识别类型有针对性的对视频图像中的目标区域进行实时检测的目的，从而实现了提升视频图像中异常行为识别准确性和全面性的技术效果，进而解决了相关技术中的视频图像监控方法存在的异常行为识别准确性低的技术问题。
附图说明
[0012]此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0013]图1是根据本专利技术实施例的一种视频检测方法的示意图；
[0014]图2是根据本专利技术实施例的另一种视频检测方法的示意图；
[0015]图3是根据本专利技术实施例的另一种视频检测方法的示意图；
[0016]图4是根据本专利技术实施例的一种可选的视频检测方法的示意图；
[0017]图5是根据本专利技术实施例的一种视频检测系统的示意图；
[0018]图6是根据本专利技术实施例的一种视频检测装置的示意图；
[0019]图7是根据本专利技术实施例的另一种视频检测装置的示意图；
[0020]图8是根据本专利技术实施例的另一种视频检测装置的示意图。
具体实施方式
[0021]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0022]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，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、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频检测方法，其特征在于，包括：基于前端设备发送的图像采集指令，采集目标图片，并将所述目标图片发送至所述前端设备；接收所述前端设备返回的标注后的目标图片，以及目标区域对应的预警识别类型，其中，所述标注后的目标图片为基于标注操作对所述目标图片中的所述目标区域进行标注后得到的图片；基于所述标注后的目标图片，以及所述预警识别类型，对采集到的视频图像中的所述目标区域进行检测，其中，所述目标图片与所述视频图像对应于相同的拍摄区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述标注后的目标图片，以及所述预警识别类型，对采集到的视频图像中的所述目标区域进行检测，包括：确定所述目标区域在所述标注后的目标图片中的位置信息；基于所述位置信息，确定所述目标区域在所述视频图像中的局部视频画面，其中，所述视频图像是图像采集设备实时采集并发送过来的；确定所述预警识别类型对应的预警识别模型；将所述局部视频画面输入至所述预警识别模型，得到识别结果；在所述识别结果指示所述局部视频画面中存在异常的情况下，向所述前端设备发送告警指示。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述基于所述位置信息，确定所述目标区域在视频图像中的局部视频画面之后，所述方法还包括：将所述视频图像，所述局部视频画面发送至所述前端设备进行显示，其中，所述视频图像和所述局部视频画面在所述前端设备中对应不同的显示区域。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预警识别模型包括以下至少之一：进入异常识别模型、离开异常识别模型、停留异常识别模型、聚集异常识别模型，所述将所述局部视频画面输入至所述预警识别模型，得到识别结果，包括：将所述局部视频画面输入至所述进入异常识别模型，在检测到所述局部视频画面中存在非目标对象的进入行为的情况下，确定所述识别结果为：所述局部视频画面中存在异常，其中，所述非目标对象为除预先记录于所述异常识别模型中的目标对象之外的其他对象；将所述局部视频画面输入至所述离开异常识别模型，在检测到所述局部视频画面中存在所述目标对象的离开行为的情况下，确定所述识别结果为：所述局部视频画面中存在异常；将所述局部视频画面输入至所述停留异常识别模型，在检测到所述局部视频画面中任意一个对象的停留时长大于预设停留时长阈值的情况下，确定所述识别结果为：所述局部视频画面中存在异常；将所述局部视频画面输入至聚集异常识别模型，在检测到所述局部视频画面中包括的对象的数量大于预设数量阈值的情况下，确定所述识别结果为：所述局部视频画面中存在异常。5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述基于前端设备发送的图像采集指令，采集目标图片，包括：响应于所述前端设备发送的所...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤高飞，李凡平，王堃，
申请(专利权)人：青岛以萨数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：