【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據處理，尤其涉及一種田野文物防控方法、裝置、設備及存儲介質。
技術介紹
1、田野文物是人類文化遺產的重要組成部分，是體現中華文明的重要載體，田野文物的保護是當前文物保護
的一項重要任務。
2、在田野文物保護與監管領域，面臨的挑戰主要包括文物的定位難度、環境變化的監測以及盜竊與破壞行為的預防；傳統的監控系統主要依靠定期的人工巡查和基礎的視頻監控技術，這在資源分配和效率提升方面存在顯著的局限性；傳統的文物監控系統多依賴于人工巡查和基礎視頻監控，這限制了監控的時效性和全面性；例如，人工巡查無法實現全天候覆蓋，而基礎視頻監控難以對環境變化作出即時反應，這在遭遇盜竊或自然災害等突發事件時，可能導致響應不夠迅速或有效，從而引發無法挽回的文物損失；此外，早期的文物監控系統缺乏高級數據處理能力，無法從收集的數據中提取充分信息進行風險評估，這增加了文物保護工作的不確定性和風險。
3、可見，現有技術還有待改進和提高。
技術實現思路
1、為了克服現有技術的不足，本專利技術的目的在于提供一種田野文物防控方法，可及時響應潛在威脅，增強了文物防控效率和效果。
2、本專利技術第一方面提供了一種田野文物防控方法，包括：獲取實時水位檢測信息，將實時水位檢測信息輸入至基于yolov5算法預構建的水位監控模型中，得到水位監控信息；獲取實時監控信息，對實時監控信息進行人臉識別處理，得到面部特征信息，并根據面部特征信息得到人員身份信息；對實時監控信息進行目標識別處理
3、可選的，在本專利技術第一方面的第一種實現方式中，所述獲取實時水位檢測信息，將實時水位檢測信息輸入至基于yolov5算法預構建的水位監控模型中，得到水位監控信息，包括：獲取實時水位檢測信息，所述實時水位檢測信息為記錄有水尺的實時水位圖像；對實時水位圖像依次進行灰度化處理和去噪處理，得到去噪水位圖像；使用canny邊緣檢測算法，從去噪水位圖像中識別水尺的邊緣，并使用霍夫變換從去噪水位圖像中識別水尺與水面基線的交界線；使用opencv庫標記所識別的水尺與水面基線的交界線，得到標注水位圖像；將標注水位圖像輸入至基于yolov5算法預構建的水位監控模型中，得到水位監控信息，所述水位監控信息為實時水位數據。
4、可選的，在本專利技術第一方面的第二種實現方式中，所述獲取實時監控信息，對實時監控信息進行人臉識別處理，得到面部特征信息，并根據面部特征信息得到人員身份信息，包括：獲取實時監控信息，并使用ffmpeg開源工具進行實時監控信息的解碼處理，得到解碼監控信息；將解碼監控信息輸入至opencv的facerecognizer中進行人臉識別處理，得到面部特征信息；將面部特征信息輸入至預訓練的facenet深度學習模型中，得到面部特征向量；比較面部特征向量和數據庫中預存的已知面部特征向量，并使用余弦相似度度量方法計算別面部特征向量與已知面部特征向量之間的相似度；根據相似度計算結果得到人員身份信息。
5、可選的，在本專利技術第一方面的第三種實現方式中，所述對實時監控信息進行目標識別處理，得到目標信息，基于目標信息進行目標跟蹤處理，得到目標行為信息，包括：將實時監控信息輸入至基于yolov3算法預構建的目標檢測模型中，得到目標區域信息；將目標區域信息輸入至基于resnet-50算法構建的特征提取模型中，得到目標特征信息；基于目標特征信息，結合匈牙利算法和基于深度學習的目標重識別方法進行目標跟蹤處理，得到跟蹤信息；將跟蹤信息輸入至基于卷積神經網絡預構建的行為分析模型中，得到目標行為信息，所述目標行為信息包括目標行為正常和目標行為異常。
6、可選的，在本專利技術第一方面的第四種實現方式中，所述獲取實時溫濕度信息，將實時溫濕度信息輸入至基于卷積神經網絡預構建的溫濕度監控模型中，得到溫濕度監控信息，包括：基于python深度學習框架構建cnn溫濕度監控模型，所述cnn溫濕度監控模型包括多個卷積層和全連接層，在每個卷積層和每個全連接層之后加入批次標準化操作；獲取實時溫濕度信息，對實時溫濕度信息依次進行去噪、歸一化和降維操作，得到預處理溫濕度信息；將預處理溫濕度信息輸入至預構建的cnn溫濕度監控模型中，得到溫濕度監控信息，所述溫濕度監控信息為實時溫濕度。
7、可選的，在本專利技術第一方面的第五種實現方式中，所述根據水位監控信息、人員身份信息、目標行為信息以及溫濕度監控信息確認是否需要觸發警報，包括：獲取預設的水位適宜范圍，當水位監控信息表明實時水位數據低于或高于水位適宜范圍時，需要觸發警報；獲取預設的工作人員信息表，所述工作人員信息表包括多個工作人員身份信息，判斷所述人員身份信息是否符合任一工作人員身份信息，若均不符合，需要觸發警報；獲取預設的溫濕度適宜范圍，當溫濕度監控信息表明實時溫濕度低于或高于溫濕度適宜范圍時，需要觸發警報；當目標行為信息表明目標行為異常時，需要觸發警報。
8、可選的，在本專利技術第一方面的第六種實現方式中，所述若需要觸發警報，則基于安全加密技術生成警報指令，包括：當需要觸發警報時，確認警報類型；根據所確認的警報類型獲取警報模板，將監控信息、人員身份信息、目標行為信息或溫濕度監控信息嵌入警報模板中，得到警報內容；獲取預先設置的發送配置信息，采用加密模塊，根據發送配置信息和警報內容生成警報指令。
9、本專利技術第二方面提供了一種田野文物防控裝置，包括：水位監控模塊，用于獲取實時水位檢測信息，將實時水位檢測信息輸入至基于yolov5算法預構建的水位監控模型中，得到水位監控信息；人臉識別模塊，用于獲取實時監控信息，對實時監控信息進行人臉識別處理，得到面部特征信息，并根據面部特征信息得到人員身份信息；行為識別模塊，用于對實時監控信息進行目標識別處理，得到目標信息，基于目標信息進行目標跟蹤處理，得到目標行為信息；溫濕度監控模塊，用于獲取實時溫濕度信息，將實時溫濕度信息輸入至基于卷積神經網絡預構建的溫濕度監控模型中，得到溫濕度監控信息；確認模塊，用于根據水位監控信息、人員身份信息、目標行為信息以及溫濕度監控信息確認是否需要觸發警報；預警模塊，用于若需要觸發警報，則基于安全加密技術生成警報指令。
10、本專利技術第三方面提供了一種田野文物防控設備，所述田野文物防控設備包括：存儲器和至少一個處理器，所述存儲器中存儲有指令；至少一個所述處理器調用所述存儲器中的所述指令，以使得所述田野文物防控設備執行上述任一項所述的田野文物防控方法的各個步驟。
11、本專利技術的第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有指令，所述指令被處理器執行時實現上述任一項所述田野文物防控方法的各個步驟。...
【技術保護點】
1.一種田野文物防控方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的田野文物防控方法，其特征在于，所述獲取實時水位檢測信息，將實時水位檢測信息輸入至基于YOLOv5算法預構建的水位監控模型中，得到水位監控信息，包括：
3.根據權利要求1所述的田野文物防控方法，其特征在于，所述獲取實時監控信息，對實時監控信息進行人臉識別處理，得到面部特征信息，并根據面部特征信息得到人員身份信息，包括：
4.根據權利要求1所述的田野文物防控方法，其特征在于，所述對實時監控信息進行目標識別處理，得到目標信息，基于目標信息進行目標跟蹤處理，得到目標行為信息，包括：
5.根據權利要求1所述的田野文物防控方法，其特征在于，所述獲取實時溫濕度信息，將實時溫濕度信息輸入至基于卷積神經網絡預構建的溫濕度監控模型中，得到溫濕度監控信息，包括：
6.根據權利要求1所述的田野文物防控方法，其特征在于，所述根據水位監控信息、人員身份信息、目標行為信息以及溫濕度監控信息確認是否需要觸發警報，包括：
7.根據權利要求6所述的田野文物防控方法，其特征在于
8.一種田野文物防控裝置，其特征在于，包括：
9.一種田野文物防控設備，其特征在于，所述田野文物防控設備包括：存儲器和至少一個處理器，所述存儲器中存儲有指令；
10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有指令，其特征在于，所述指令被處理器執行時實現如權利要求1-7中任一項所述田野文物防控方法的各個步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種田野文物防控方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的田野文物防控方法，其特征在于，所述獲取實時水位檢測信息，將實時水位檢測信息輸入至基于yolov5算法預構建的水位監控模型中，得到水位監控信息，包括：
3.根據權利要求1所述的田野文物防控方法，其特征在于，所述獲取實時監控信息，對實時監控信息進行人臉識別處理，得到面部特征信息，并根據面部特征信息得到人員身份信息，包括：
4.根據權利要求1所述的田野文物防控方法，其特征在于，所述對實時監控信息進行目標識別處理，得到目標信息，基于目標信息進行目標跟蹤處理，得到目標行為信息，包括：
5.根據權利要求1所述的田野文物防控方法，其特征在于，所述獲取實時溫濕度信息，將實時溫濕度信息輸入至基于卷積...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳肇禧，秦光，區慶棋，張建志，潘偉清，
申請(專利權)人：佛山市新東方電子技術工程有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。