【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及人工智能，尤其涉及一種城市綜合治理事件檢測方法、裝置和電子設(shè)備。
技術(shù)介紹
1、當前我國城市發(fā)展方式、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域布局發(fā)生深刻變化，新材料、新能源、新工藝廣泛應(yīng)用，新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新領(lǐng)域大量涌現(xiàn)，流動人口多、高層建筑密集、經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)集聚等特征越來越明顯，城市運行系統(tǒng)日益復雜，城市精細化治理、治安事件處置、安全風險問題交織疊加。
2、ai技術(shù)的發(fā)展為城市數(shù)字化治理提供了可能，智能安防時代，越來越多的前沿技術(shù)落地安防行業(yè)，實現(xiàn)場景化的多樣應(yīng)用，為城市治理帶來諸多變革。特別是視頻結(jié)構(gòu)化、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在城市視頻數(shù)據(jù)治理方面發(fā)揮重要作用，基于ai視頻分析技術(shù)和深度學習算法的城市管理方案，可以實現(xiàn)針對占道經(jīng)營、出店經(jīng)營、游攤小販、垃圾堆放等違法行為的智能分析和識別。但目前的技術(shù)普遍存在檢測不夠準確和應(yīng)用面不夠廣泛的問題。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)提供一種城市綜合治理事件檢測方法、裝置和電子設(shè)備，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中城市綜合治理事件檢測實效性不高、檢測不夠準確和應(yīng)用面不夠廣泛的問題，實現(xiàn)在基于目標檢測模型進行目標檢測的基礎(chǔ)上，結(jié)合概率融合技術(shù)基于檢測結(jié)果進行計算分析，從而能夠?qū)Χ喾N城市綜合治理事件進行檢測，檢測全面且檢測準確度更高。
2、本專利技術(shù)提供一種城市綜合治理事件檢測方法，包括：
3、基于預(yù)訓練后的目標檢測模型對待識別圖像進行目標檢測，獲得目標檢測結(jié)果；
4、針對預(yù)設(shè)的各類城市綜合治理事件，基于所述目標檢測結(jié)果分別確定各類所
5、基于概率融合(probabilistic?ensembling)技術(shù)，根據(jù)各類所述城市綜合治理事件對應(yīng)的事件目標及所述事件目標對應(yīng)的檢測結(jié)果，分別確定各所述城市綜合治理事件的檢測結(jié)果，所述檢測結(jié)果表征所述城市綜合治理事件是否有效，以及在所述城市綜合治理事件有效的情況下所述城市綜合治理事件的發(fā)生位置。
6、根據(jù)本專利技術(shù)提供的一種城市綜合治理事件檢測方法，所述基于概率融合技術(shù)，根據(jù)各類所述城市綜合治理事件對應(yīng)的事件目標及所述事件目標對應(yīng)的檢測結(jié)果，分別確定各所述城市綜合治理事件的檢測結(jié)果，包括：
7、在所述城市綜合治理事件為第一類治理事件的情況下，基于所述第一類治理事件對應(yīng)的事件目標和所述事件目標對應(yīng)的檢測結(jié)果，確定所述第一類治理事件對應(yīng)的第一融合中心目標、所述第一融合中心目標對應(yīng)的第一中心目標檢測結(jié)果、至少一個第一融合子目標和各所述第一融合子目標分別對應(yīng)的第一子目標檢測結(jié)果，所述第一類治理事件為違規(guī)經(jīng)營事件、違規(guī)撐傘事件、違規(guī)占道事件或垃圾桶滿溢事件；
8、基于所述概率融合技術(shù)，根據(jù)所述第一中心目標檢測結(jié)果和各所述第一子目標檢測結(jié)果，分別確定各所述第一融合子目標相對所述第一融合中心目標的第一面積重合率和距離權(quán)重；
9、基于各所述第一融合子目標對應(yīng)的第一面積重合率和距離權(quán)重，分別確定各所述第一融合子目標的子目標得分；
10、基于各所述第一融合子目標的子目標得分和所述第一融合中心目標的預(yù)設(shè)中心目標得分，確定所述第一類治理事件的檢測結(jié)果。
11、根據(jù)本專利技術(shù)提供的一種城市綜合治理事件檢測方法，所述第一中心目標檢測結(jié)果包括所述第一融合中心目標的中心目標位置、中心目標尺寸信息和中心目標面積，所述第一子目標檢測結(jié)果包括所述第一融合子目標的子目標位置和子目標面積；
12、所述根據(jù)所述第一中心目標檢測結(jié)果和各所述第一子目標檢測結(jié)果，分別確定各所述第一融合子目標相對所述第一融合中心目標的第一面積重合率和距離權(quán)重，包括：
13、針對各所述第一融合子目標，基于所述第一融合子目標對應(yīng)的子目標面積和所述第一融合中心目標對應(yīng)的中心目標面積，確定所述第一融合子目標與所述第一融合中心目標的重合面積；
14、基于所述第一融合子目標對應(yīng)的子目標面積和所述第一融合中心目標對應(yīng)的中心目標面積，確定最小面積；
15、基于所述最小面積和所述重合面積確定所述第一融合子目標對應(yīng)的第一面積重合率；
16、基于所述第一融合子目標對應(yīng)的子目標面積和所述第一融合中心目標對應(yīng)的中心目標面積，確定面積比例；并基于所述第一融合子目標對應(yīng)的子目標位置和所述第一融合中心目標對應(yīng)的中心目標位置確定所述第一融合子目標與所述第一融合中心目標的歐式距離；
17、基于所述面積比例、所述歐式距離和所述第一融合中心目標對應(yīng)的中心目標尺寸信息確定所述第一融合子目標對應(yīng)的距離權(quán)重。
18、根據(jù)本專利技術(shù)提供的一種城市綜合治理事件檢測方法，所述方法還包括：
19、在所述城市綜合治理事件為第二類治理事件的情況下，基于所述第二類治理事件對應(yīng)的事件目標和所述事件目標對應(yīng)的檢測結(jié)果，確定所述第二類治理事件對應(yīng)的至少一個第二融合子目標和各所述第二融合子目標分別對應(yīng)的第二子目標檢測結(jié)果，所述第二類治理事件為人員違規(guī)闖入事件、違章停車事件、非機動車亂停放事件或消防通道堵塞事件；
20、獲取所述第二類治理事件對應(yīng)的融合中心區(qū)域信息；
21、基于所述融合中心區(qū)域信息和各所述第二子目標檢測結(jié)果，分別確定各所述第二融合子目標相對融合中心區(qū)域的第二面積重合率；
22、在基于所述第二面積重合率確定存在第二融合子目標進入所述融合中心區(qū)域的情況下；
23、提取進入所述融合中心區(qū)域的第二融合子目標的目標特征；
24、基于所述目標特征確定進入所述融合中心區(qū)域的第二融合子目標在所述融合中心區(qū)域的滯留時長，基于所述滯留時長確定所述第二類治理事件的檢測結(jié)果。
25、根據(jù)本專利技術(shù)提供的一種城市綜合治理事件檢測方法，所述方法還包括：
26、在所述城市綜合治理事件為第三類治理事件的情況下，基于所述第三類治理事件對應(yīng)的事件目標和所述事件目標對應(yīng)的檢測結(jié)果，確定所述第三類治理事件對應(yīng)的第三融合中心目標、第三融合中心目標對應(yīng)的第三中心目標檢測結(jié)果、至少一個第三融合子目標和各所述第三融合子目標分別對應(yīng)的第三子目標檢測結(jié)果，所述第三類治理事件為人群聚集事件或垃圾暴露事件；
27、基于所述第三中心目標檢測結(jié)果和各所述第三子目標檢測結(jié)果，逐個確定所述第三融合子目標相對所述第三融合中心目標的第三面積重合率；
28、在確定一個所述第三融合子目標相對所述第三融合中心目標的第三面積重合率滿足預(yù)設(shè)重合率條件的情況下，基于滿足預(yù)設(shè)重合率條件的所述第三融合子目標和所述第三融合中心目標確定新的第三融合中心目標，繼續(xù)確定剩余的下一個所述第三融合子目標相對所述新的第三融合中心目標的第三面積重合率，如此直至獲得最終的新的第三融合中心目標；
29、基于所述最終的新的第三融合中心目標確定所述第三類治理事件的檢測結(jié)果。
30、根據(jù)本專利技術(shù)提供的一種城市綜合治理事件檢測方法，所述目標檢測模型為改進的yolo網(wǎng)絡(luò)模型，所述改進的yolo網(wǎng)絡(luò)模型為通過下述方式獲本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種城市綜合治理事件檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的城市綜合治理事件檢測方法，其特征在于，所述基于概率融合技術(shù)，根據(jù)各類所述城市綜合治理事件對應(yīng)的事件目標及所述事件目標對應(yīng)的檢測結(jié)果，分別確定各所述城市綜合治理事件的檢測結(jié)果，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的城市綜合治理事件檢測方法，其特征在于，所述第一中心目標檢測結(jié)果包括所述第一融合中心目標的中心目標位置、中心目標尺寸信息和中心目標面積，所述第一子目標檢測結(jié)果包括所述第一融合子目標的子目標位置和子目標面積；
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的城市綜合治理事件檢測方法，其特征在于，所述方法還包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的城市綜合治理事件檢測方法，其特征在于，所述方法還包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1至5任一項所述的城市綜合治理事件檢測方法，其特征在于，所述目標檢測模型為改進的YOLO網(wǎng)絡(luò)模型，所述改進的YOLO網(wǎng)絡(luò)模型為通過下述方式獲得的：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的城市綜合治理事件檢測方法，其特征在于，在對初始目標檢測模型進行預(yù)訓練獲得所述目標檢測
8.一種城市綜合治理事件檢測裝置，其特征在于，包括：
9.一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項所述城市綜合治理事件檢測方法。
10.一種非暫態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項所述城市綜合治理事件檢測方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種城市綜合治理事件檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的城市綜合治理事件檢測方法，其特征在于，所述基于概率融合技術(shù)，根據(jù)各類所述城市綜合治理事件對應(yīng)的事件目標及所述事件目標對應(yīng)的檢測結(jié)果，分別確定各所述城市綜合治理事件的檢測結(jié)果，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的城市綜合治理事件檢測方法，其特征在于，所述第一中心目標檢測結(jié)果包括所述第一融合中心目標的中心目標位置、中心目標尺寸信息和中心目標面積，所述第一子目標檢測結(jié)果包括所述第一融合子目標的子目標位置和子目標面積；
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的城市綜合治理事件檢測方法，其特征在于，所述方法還包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的城市綜合治理事件檢測方法，其特征在于，所述方法還包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1至5任一項所述的城市綜合治理事件檢測方法，其特征在于，所述目標檢測模型...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：郝博，黃海鳳，王亞軍，
申請(專利權(quán))人：云粒智慧科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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