【技术实现步骤摘要】
本申请涉及城市管理图像识别分类领域，尤其涉及一种ai执法车识别事件的智能压缩方法、系统及设备。
技术介绍
1、城市管理中的图片识别技术是提高城市案件发现和处理效率、节省城市人力物力资源的重要手段。然而，在实际应用中，这一技术面临一些难点和挑战，包括以下几个方面。
2、1.城市规模与结构的复杂性：随着城市规模的日益扩展和城市结构的日益复杂，城市治理难度不断加大。这意味着在提取与城市治理相关的图片时，需要考虑多维度的信息，包括城市基础设施、居民生活、环境状况等，这增加了图片提取的复杂性。
3、2.城市治理的多维度需求：城市治理不仅涉及宏观层面的城市运转效率，还涉及微观层面居民的幸福感。这要求图片提取能够反映城市治理的“温度”、“精度”以及智慧化程度，这增加了图片内容的多样性和深度。
4、3.快速城镇化带来的挑战：快速城镇化过程中出现的“大城市病”等问题，对城市治理提出了更高要求。这要求图片提取不仅要关注当前的城市状态，还要能够反映出城市发展过程中出现的问题和挑战。
5、4.算法孤岛问题：传统的城市治理ai应用是基于特定事件来驱动算法，形成了算法孤岛，导致同一批数据需要用不同的算法重复计算多次，这增加了图片处理的复杂度和技术成本。
6、5.技术手段落后：在一些城市治理实践中，信息化水平较低，人工识别难度大，依赖人力巡检的传统方式容易导致误判和漏判，缺乏高效的预警手段和快速响应能力。
7、6.数据收集和分析的挑战：尽管现代技术提供了大量图像数据的收集途径，但如何有效
8、7.精细化治理的复杂性：城市治理的精细化要求能够更准确地读取社会事实的状况及其细节，设计更精细的管理和服务事项，这对图片处理的精度和智能化水平提出了更高要求。为了解现有技术的发展状况，对已有的论文和专利进行了检索、比较和分析，筛选出如下与本申请相关度比较高的技术信息：
9、技术方案1：专利号为cn202010816260.1的《一种基于图像识别的智慧城市安防监控系统》专利，公开了一种基于图像识别的智慧城市安防监控系统,包括随动监控分析装置和自启动装置;自启动装置包括墙体和设置在墙体预设高度处的夹持组件,所述夹持组件上夹持有接弹布;所述夹持组件包括通过螺栓孔固定在墙体上的基板,螺栓孔开设在墙体上,基板上开设有对应的通孔,通过螺母贯穿通孔连接在螺栓孔内;本申请通过随动监控分析装置对高楼处的内容进行监控,并借助摄像头采集影像,对影像进行分析之后,当有物体坠落时,会自动得到对应的威胁点根据威胁点的位置,会自动结合驱动单元一和驱动单元二对自启动装置进行防护自启,自动控制驱动单元一带动转动,旋转柱带动前端支杆转动;前端支杆将接弹布张开,起到防护作用。
10、技术方案2：专利号为cn 201310222110的《面向景观规划的空间精确定位的图像获取方法》专利，公开了一种面向景观规划的空间精确定位的图像获取方法,该方法基于现有难以精确定位的空旷型景点,提出一种以gprs定点为基础,首先通过gprs定位确定观测点位置,其次对整个空旷地段进行网格化图像获取,最后将各点图像及各点坐标输入计算机进行链接,便于游客自主确定游览范围和游览路线.本申请采用量化的调查,统计,计算方法,具有客观,严谨的特点,利用本申请所述的基于gps空间精确定位的图像获取技术,促进了优质旅游景观的全面展示,提供游客完全自主选择路线的便利性,具有较好的社会经济及生态效益,为城市游船线路规划,城市旅游规划和相关建设提供理性科学的依据,更高效合理的利用宝贵的城市旅游资源。
11、技术方案1提供的方法对智慧城市智能安防图片进行识别和处理，将图片中的事件作为目标进行识别。技术方案2提供的方法通过gprs定位对城市网格化图片进行处理。上述两种方法并未考虑快速识别出前后两张图片的差异，不适用于城市管理的场景下对图片目标识别高效率的要求，对于处理城市图像数据，存在技术缺陷。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请的目的在于提供一种ai执法车识别事件的智能压缩方法、系统及设备，以解决现有技术中并未考虑快速识别出前后两张图片的差异，不适用于城市管理的场景下对图片目标识别高效率的要求，对于处理城市图像数据，存在技术缺陷的问题。
2、根据本申请实施例的第一方面，提供一种ai执法车识别事件的智能压缩方法，包括：
3、按照预设的频率实时获取待处理的城市管理图像；
4、得到相邻的所述待处理的城市管理图像中的gps经纬度信息、相邻的所述待处理的城市管理图像的方位角数据信息；
5、将所述相邻的待处理的城市管理图像中的gps经纬度信息、相邻的所述待处理的城市管理图像的方位角数据信息、相邻的所述待处理的城市管理图像输入至预设的神经网络模型中，输出所述相邻的所述待处理的城市管理图像中的全部事件信息；
6、若相邻的所述待处理的城市管理图像中的全部事件信息中存在相同类别的事件，则将预设的相邻的所述待处理的城市管理图像中的经纬度距离信息、方位角差信息、iou重叠度输入至预设的事件智能判断模型中，得到第一处理结果；
7、若所述第一处理结果符合预设标准值，则表明相邻的所述待处理的城市管理图像中的全部事件信息中存在相同的事件信息，则对所述相同的事件信息进行智能压缩处理，得到城市管理图像的智能识别压缩的处理结果。
8、进一步地，所述得到相邻的所述待处理的城市管理图像中的gps经纬度信息、相邻的所述待处理的城市管理图像的方位角数据信息，包括：
9、利用预设的北斗芯片获取相邻的所述待处理的城市管理图像中的gps经纬度信息，将其中一个待处理的城市管理图像中的gps经纬度信息标记为p1,与其相邻的待处理的城市管理图像中的gps经纬度信息标记为p2；
10、利用所述p1,p2通过预设的第一公式得到二位坐标系中y轴坐标与x轴坐标；
11、其中，所述第一公式，如下式所述：
12、（1）
13、其中，lat表示gps经纬度信息中的纬度，long表示gps经纬度信息中的经度；
14、将得到的所述y轴坐标与x轴坐标输入预设的第二公式中，得到相邻的所述待处理的城市管理图像的方位角数据信息；
15、其中，所述第二公式，如下式所述：
16、bearing(p1) = arctan(y，x)（2）
17、其中，所述 bearing(p1)表示相邻的所述待处理的城市管理图像的方位角数据信息。
18、进一步地，若相邻的所述待处理的城市管理图像中的全部事件信息中存在相同类别的事件，则将预设的相邻的所述待处理的城市管理图像中的经纬度距离信息、方位角差信息、iou重叠度输入至预设的事件智能判断模型中，得到第一处理结果，包括：
19、若相邻的所述待处理的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种AI执法车识别事件的智能压缩方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到相邻的所述待处理的城市管理图像中的GPS经纬度信息、相邻的所述待处理的城市管理图像的方位角数据信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若相邻的所述待处理的城市管理图像中的全部事件信息中存在相同类别的事件，则将预设的相邻的所述待处理的城市管理图像中的经纬度距离信息、方位角差信息、IOU重叠度输入至预设的事件智能判断模型中，得到第一处理结果，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取相邻的所述待处理的城市管理图像中的经纬度距离信息，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取相邻的所述待处理的城市管理图像中的方位角差信息，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取相邻的所述待处理的城市管理图像中的IOU重叠度，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述第一处理结果符合预设标准值，则表明相邻的所述待处理的城市管理图像中的全部事件信
8.一种AI执法车识别事件的智能压缩系统，应用于权利要求1-7中任一项所述的一种AI执法车识别事件的智能压缩方法，其特征在于，所述方法包括：
9.一种AI执法车识别事件的智能压缩设备，其特征在于，所述设备包括：
...【技术特征摘要】
1.一种ai执法车识别事件的智能压缩方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到相邻的所述待处理的城市管理图像中的gps经纬度信息、相邻的所述待处理的城市管理图像的方位角数据信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若相邻的所述待处理的城市管理图像中的全部事件信息中存在相同类别的事件，则将预设的相邻的所述待处理的城市管理图像中的经纬度距离信息、方位角差信息、iou重叠度输入至预设的事件智能判断模型中，得到第一处理结果，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取相邻的所述待处理的城市管理图像中的经纬度距离信息，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：刘会永，石鲲，刘书艳，王小冬，
申请(专利权)人：北京慧萌信安软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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