【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理的，具体涉及一种智慧园区安防监控方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、在智慧园区中，道闸系统作为安防监控、控制车辆进出的关键设施，其运行效率和准确性对于园区的整体管理和安全至关重要。然而，在实际应用中，当目标车辆无法通过道闸时，传统的方法往往依赖于人工干预或车辆自行退离后重新尝试通过。
2、首先，对于人工识别车牌的方式，当车辆无法通过道闸时，园区管理人员需要亲自前往现场，对车辆进行车牌识别。这种方式不仅效率低下，而且增加了人力成本。同时，人工识别车牌还存在一定的误判率，进一步影响了车辆通行的准确性和安全性。其次，对于等待车辆退离后再次尝试通过道闸进行识别的方法，虽然避免了人工干预的繁琐，但同样存在效率低下的问题。因此，上述两种方式均造成车牌识别效率较低，不利于智慧园区的安防监控。
3、因此，急需一种智慧园区安防监控方法、装置及电子设备。
技术实现思路
1、本申请提供了一种智慧园区安防监控方法、装置及电子设备，便于提高车牌识别效率，利于智慧园区的安防监控。
2、在本申请的第一方面提供了一种智慧园区安防监控方法，所述方法包括：接收监控设备发送的针对目标车辆的监控结果，所述监控设备用于监控智慧园区的道闸，所述目标车辆位于所述道闸处；若确定所述监控结果指示所述目标车辆无法通过所述道闸，则向无人机发送控制信号，以控制所述无人机前往所述道闸处；接收所述无人机发送的针对所述目标车辆的车牌图像数据；将所述车牌图像数据输入至预设安防监控模型中，得
3、通过采用上述技术方案，当监控设备检测到目标车辆无法通过道闸时，系统能够迅速响应，通过无人机快速前往道闸处，避免了人工干预的延迟和繁琐。无人机能够快速捕获目标车辆的车牌图像，并实时传输给后端系统进行处理，大大提高了处理速度。通过预设的安防监控模型，系统能够迅速识别车牌并做出决策，进一步提升了整体流程的效率。使用先进的安防监控模型进行车牌识别，能够大幅度提高识别的准确率，避免了人工识别可能带来的误判问题。系统能够自动识别并区分内部车辆和外部车辆，确保只有内部车辆被放行，提高了园区的安全性。传统的人工识别车牌需要管理人员亲自前往现场，耗费大量的人力和时间。而使用无人机和安防监控模型可以大幅度减少人力介入，降低了人力成本。对于目标车辆来说，这种智能化的处理方式能够迅速解决通行问题，避免了长时间等待和交通拥堵的情况，提升了用户体验。无人机和安防监控模型的实时性能够确保系统在第一时间对目标车辆进行响应和处理，进一步提升了园区的安全性和管理效率。通过自动化和智能化的处理方式，减少了人为因素的干扰和错误，提高了整个安防系统的安全性和稳定性。由此，便于提高车牌识别效率，利于智慧园区的安防监控。
4、可选地，所述监控结果包括监控时间，所述若确定所述监控结果指示所述目标车辆无法通过所述道闸，则向无人机发送控制信号，所述方法还包括：对所述监控结果进行图像识别，得到闸杆特征和车辆特征；根据所述闸杆特征和所述车辆特征，得到闸杆和车辆的相对位置关系；基于所述监控时间，得到所述目标车辆的停留时间；若确定所述相对位置关系满足预设关系，且所述停留时间大于或等于预设停留时间，则确定所述监控结果指示所述目标车辆无法通过所述道闸。
5、通过采用上述技术方案，通过图像识别技术，系统能够准确地识别出闸杆特征和车辆特征，从而更精确地判断车辆是否能够通过道闸。这比仅仅依赖简单的传感器或信号要更加可靠和准确。分析闸杆和车辆的相对位置关系，可以更具体地了解车辆与道闸之间的实际状态。通过监控时间计算出目标车辆的停留时间，可以更加直观地了解车辆在道闸前的等待时长。通过综合闸杆特征、车辆特征、相对位置关系和停留时间等多个因素来判断车辆是否能够通过道闸，可以减少误判的可能性。通过这种方法，系统可以更加准确地识别出真正需要处理的异常情况。当系统确定车辆无法通过道闸时，可以立即向无人机发送控制信号，让无人机前往现场进行进一步处理。这种快速响应可以缩短车辆等待的时间，提高整个园区的交通效率。对于驾驶员来说，他们希望道闸系统能够快速、准确地判断车辆是否能够通行。如果系统经常出现误判或延迟，会给驾驶员带来不必要的困扰。而采用这种方法可以提高系统的准确性和响应速度，从而增强用户体验。
6、可选地，所述接收所述无人机发送的针对所述目标车辆的车牌图像数据，具体包括：接收所述无人机发送的针对所述目标车辆的原始图像数据；对所述原始图像数据进行预处理，得到所述车牌图像数据，所述预处理包括去噪、滤噪、特征提取以及归一化处理。
7、通过采用上述技术方案，去噪和滤噪处理能够有效地消除原始图像数据中的噪声，从而改善图像的质量。高质量的图像对于后续的车牌识别至关重要，因为它能提供更清晰的特征信息。特征提取是预处理过程中的一个重要步骤，它旨在从图像中提取出与车牌识别相关的关键特征。通过特征提取，系统可以更加专注于这些关键信息，从而提高车牌识别的准确性。归一化处理将车牌图像调整到统一的尺寸和格式，这样可以确保后续的车牌识别算法能够在相同的条件下处理所有图像。同时，归一化还可以减少图像数据的维度，从而降低计算负担，提高处理速度。经过预处理的图像数据，其车牌特征更加明显，噪声干扰更少，因此更容易被车牌识别算法所识别。这有助于提高车牌识别的准确率，减少误判和漏判的情况。在实际应用中，无人机拍摄的车牌图像可能会受到各种因素的影响，如光线变化、拍摄角度、车牌污染等。通过预处理步骤，系统可以更好地适应这些变化，提高系统的鲁棒性和稳定性。预处理步骤是车牌识别系统中的一个重要环节，它为后续的车牌识别算法提供了高质量的输入数据。只有经过充分预处理的图像数据，才能确保后续处理的有效性和准确性。
8、可选地，所述将所述车牌图像数据输入至预设安防监控模型中，得到识别结果，具体包括：根据所述车牌图像数据，构建所述目标车辆的车牌图像金字塔，所述车牌图像金字塔包括多个尺度的图像；采用预设特征提取算法对每个尺度的图像进行特征提取，得到多个尺度的特征区域；采用目标检测算法从多个尺度的特征区域中提取得到车牌特征区域；将所述车牌特征区域输入至所述预设安防监控模型中，得到所述识别结果，所述识别结果包括所述目标车辆对应的车牌信息，所述车牌信息用于指示所述目标车辆是否为所述智慧园区的内部车辆，所述预设安防监控模型中预先存储有车牌特征区域与识别结果之间的对应关系。
9、通过采用上述技术方案，构建车牌图像金字塔意味着图像会在多个尺度上进行处理。这种多尺度处理方法能够确保无论车牌在图像中的实际大小如何，系统都能够有效地识别它。对于较近或较远的车辆，车牌的大小和清晰度可能会有所不同，多尺度处理可以确保在各种情况下都能得到准确的识别结果。采用预设特征提取算法对每个尺度的图像进行特征提取，可以确保从图像中提取出与车牌识别最相关的特征。使用目标检测算法从多个尺度的特征区域中提取得到车牌特征区域，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智慧园区安防监控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的智慧园区安防监控方法，其特征在于，所述监控结果包括监控时间，所述若确定所述监控结果指示所述目标车辆无法通过所述道闸，则向无人机发送控制信号，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的智慧园区安防监控方法，其特征在于，所述接收所述无人机发送的针对所述目标车辆的车牌图像数据，具体包括：
4.根据权利要求1所述的智慧园区安防监控方法，其特征在于，所述将所述车牌图像数据输入至预设安防监控模型中，得到识别结果，具体包括：
5.根据权利要求4所述的智慧园区安防监控方法，其特征在于，所述若确定所述识别结果指示所述目标车辆为所述智慧园区的内部车辆，则控制所述道闸放行所述目标车辆，具体包括：
6.根据权利要求1所述的智慧园区安防监控方法，其特征在于，在所述将所述车牌图像数据输入至预设安防监控模型中，得到识别结果之前，训练所述预设安防监控模型；所述训练所述预设安防监控模型，具体包括：
7.根据权利要求1所述的智慧园区安防监控方法，其特征在于，所述方
8.一种智慧园区安防监控装置，其特征在于，所述智慧园区安防监控装置包括接收模块(31)和处理模块(32)，其中，
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器(41)、存储器(45)、用户接口(43)以及网络接口(44)，所述存储器(45)用于存储指令，所述用户接口(43)和所述网络接口(44)均用于给其他设备通信，所述处理器(41)用于执行所述存储器(45)中存储的指令，以使所述电子设备执行如权利要求1至7任意一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有指令，当所述指令被执行时，执行如权利要求1至7任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种智慧园区安防监控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的智慧园区安防监控方法，其特征在于，所述监控结果包括监控时间，所述若确定所述监控结果指示所述目标车辆无法通过所述道闸，则向无人机发送控制信号，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的智慧园区安防监控方法，其特征在于，所述接收所述无人机发送的针对所述目标车辆的车牌图像数据，具体包括：
4.根据权利要求1所述的智慧园区安防监控方法，其特征在于，所述将所述车牌图像数据输入至预设安防监控模型中，得到识别结果，具体包括：
5.根据权利要求4所述的智慧园区安防监控方法，其特征在于，所述若确定所述识别结果指示所述目标车辆为所述智慧园区的内部车辆，则控制所述道闸放行所述目标车辆，具体包括：
6.根据权利要求1所述的智慧园区安防监控方法，其特征在于，在所述将所述车牌图像数据输入...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄晓燕，王建伟，曹旻，黄俊，宋佳斌，周鑫洋，王超，
申请(专利权)人：中通服网盈科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。