本发明涉及告警技术领域，具体而言，涉及一种告警方法及装置。
背景技术：
在现有技术中，针对防止大型机械设备碰撞塔杆的监测，国内外尚无特别好的办法，几乎都是通过肉眼观察的方式来对缺陷进行判断；但是，这种判断方式不仅费时、费力，而且很难对碰撞事件的发生做出及时反应。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现要素：
本发明实施例提供了一种告警方法及装置，以至少解决针对防止大型机械设备撞塔杆的监测方式不仅费时、费力，而且难以对碰撞事件的发生做出及时反应的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种告警方法，包括：获取摄像设备采集到的塔杆所处位置的图像数据；每间隔预定时间提取上述图像数据中的任意一帧图像；通过比对上述任意一帧图像和样本图像，确定上述任意一帧图像中是否包含机械设备和/或运输车辆，其中，上述样本图像中至少包含上述机械设备和上述运输车辆；在确定上述任意一帧图像中包含上述机械设备和/或上述运输车辆的情况下，输出告警信息进行告警。
进一步地，在获取摄像设备采集到的塔杆所处位置的图像数据之前，上述方法还包括：建立图像特征数据库；获取上述样本图像；将获取到的上述样本图像录入上述图像特征数据库。
进一步地，在通过比对上述任意一帧图像和样本图像，确定上述任意一帧图像中是否包含机械设备和/或运输车辆之前，上述方法还包括：将上述任意一帧图像转换为灰度值图像；识别上述灰度值图像中物体的特征点和特征边界；依据上述特征点和上述特征边界，对上述任意一帧图像和上述样本图像进行比对，其中，上述样本图像的类型至少包括：上述灰度值图像。
进一步地，在输出告警信息进行告警之前，上述方法还包括：识别上述机械设备和/或运输车辆是否为指定类型的机械设备和/或运输车辆；或者，判断上述机械设备和/或运输车辆的体积是否大于预设阈值；在识别结果为上述机械设备和/或运输车辆为上述指定类型的机械设备和/或运输车辆；或者，在判断结果为上述机械设备和/或运输车辆的体积大于上述预设阈值的情况下，确定上述机械设备和/或上述运输车辆存在碰撞上述塔杆的风险，则输出上述告警信息进行告警。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种告警装置，包括：第一获取模块，用于获取摄像设备采集到的塔杆所处位置的图像数据；提取模块，用于每间隔预定时间提取上述图像数据中的任意一帧图像；第一确定模块，用于通过比对上述任意一帧图像和样本图像，确定上述任意一帧图像中是否包含机械设备和/或运输车辆，其中，上述样本图像中至少包含上述机械设备和上述运输车辆；告警模块，用于在确定上述任意一帧图像中包含上述机械设备和/或上述运输车辆的情况下，输出告警信息进行告警。
进一步地，上述装置还包括：建立模块，用于建立图像特征数据库；第二获取模块，用于获取上述样本图像；录入模块，用于将获取到的上述样本图像录入上述图像特征数据库。
进一步地，上述装置还包括：转换模块，用于将上述任意一帧图像转换为灰度值图像；识别模块，用于识别上述灰度值图像中物体的特征点和特征边界；比对模块，用于依据上述特征点和上述特征边界，对上述任意一帧图像和上述样本图像进行比对，其中，上述样本图像的类型至少包括：上述灰度值图像。
进一步地，上述装置还包括：处理模块，用于识别上述机械设备和/或运输车辆是否为指定类型的机械设备和/或运输车辆；或者，判断上述机械设备和/或运输车辆的体积是否大于预设阈值；第二确定模块，用于在识别结果为上述机械设备和/或运输车辆为上述指定类型的机械设备和/或运输车辆；或者，在判断结果为上述机械设备和/或运输车辆的体积大于上述预设阈值的情况下，确定上述机械设备和/或上述运输车辆存在碰撞上述塔杆的风险，则输出上述告警信息进行告警。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，上述存储介质包括存储的程序，其中，在上述程序运行时控制上述存储介质所在设备执行任意一项上述的告警方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，上述处理器用于运行程序，其中，上述程序运行时执行任意一项上述的告警方法。
在本发明实施例中，通过获取摄像设备采集到的塔杆所处位置的图像数据；每间隔预定时间提取上述图像数据中的任意一帧图像；通过比对上述任意一帧图像和样本图像，确定上述任意一帧图像中是否包含机械设备和/或运输车辆，其中，上述样本图像中至少包含上述机械设备和上述运输车辆；在确定上述任意一帧图像中包含上述机械设备和/或上述运输车辆的情况下，输出告警信息进行告警，达到了有效防止大型机械设备和/或大型运输车辆碰撞塔杆的事件发生的目的，从而实现了自动化、无需人员进行监控判断的技术效果，进而解决了针对防止大型机械设备撞塔杆的监测方式不仅费时、费力，而且难以对碰撞事件的发生做出及时反应的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的一种告警方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的一种可选的告警方法的流程图；
图3是根据本发明实施例的一种可选的告警方法的流程图；
图4是根据本发明实施例的一种告警装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明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，以便这里描述的本发明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，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例1
根据本发明实施例，提供了一种告警方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的一种告警方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤s102，获取摄像设备采集到的塔杆所处位置的图像数据；
步骤s104，每间隔预定时间提取上述图像数据中的任意一帧图像；
步骤s106，通过比对上述任意一帧图像和样本图像，确定上述任意一帧图像中是否包含机械设备和/或运输车辆，其中，上述样本图像中至少包含上述机械设备和上述运输车辆；
步骤s108，在确定上述任意一帧图像中包含上述机械设备和/或上述运输车辆的情况下，输出告警信息进行告警。
可选的，上述摄像设备可以为摄像机、摄像头等，通过摄像设备采集塔杆所处位置的图像数据，其中，上述图像数据可以为视频图像数据(动态图像)，可以但不限于控制摄像设备按帧采集上述视频图像数据，服务器获取摄像设备采集到的上述图像数据，可以基于每间隔预定时间提取上述图像数据中的任意一帧图像，进行判断上述任意一帧图像中是否包含机械设备和/或运输车辆，并反馈判断结果，根据判断结果确定是否输出告警信息。
在一种可选的实施例中，可以将摄像设备与输出告警信息的声光告警设备组合安装在一起，摄像设备、声光告警设备与服务器连接，受服务器的控制进行工作。
可选的，上述预定时间可以但不限于为5秒，通过每间隔预定时间提取上述图像数据中的任意一帧图像；进而可以通过比对上述任意一帧图像和样本图像，确定上述任意一帧图像中是否包含机械设备和/或运输车辆。
作为一种可选的实施例，通过安装在塔杆所处位置的摄像头采集塔杆前的图像数据，并且服务器每间隔一定时间提取一帧图像，采用数字图像处理技术完成图像的特征点分辨，识别图像数据中的物体轮廓、物体轮廓等特征；通过建立多种大型机械和运输车辆的图像特征数据库，并将样本图像录入上述图像特征数据库，通过比对上述任意一帧图像和样本图像，确定上述任意一帧图像中是否包含机械设备和/或运输车辆，在上述任意一帧图像中是否包含机械设备和/或运输车辆的情况下，可以确定是否为大型机械和/或运输车辆靠近塔杆，在确定为大型机械和/或运输车辆靠近塔杆时，向声光报警设备发送报警指令，控制声光报警设备输出告警信息进行告警。
通过本申请上述实施例，通过进行良好的监测，可以有效防止大型机械设备和/或大型运输车辆碰撞塔杆的事件发生，实现自动化、无需人员进行监控判断，本申请实施例中的预测判断方式不仅省时省力，而且反应及时。
在本发明实施例中，通过获取摄像设备采集到的塔杆所处位置的图像数据；每间隔预定时间提取上述图像数据中的任意一帧图像；通过比对上述任意一帧图像和样本图像，确定上述任意一帧图像中是否包含机械设备和/或运输车辆，其中，上述样本图像中至少包含上述机械设备和上述运输车辆；在确定上述任意一帧图像中包含上述机械设备和/或上述运输车辆的情况下，输出告警信息进行告警，达到了有效防止大型机械设备和/或大型运输车辆碰撞塔杆的事件发生的目的，从而实现了自动化、无需人员进行监控判断的技术效果，进而解决了针对防止大型机械设备撞塔杆的监测方式不仅费时、费力，而且难以对碰撞事件的发生做出及时反应的技术问题。
在一种可选的实施例中，图2是根据本发明实施例的一种可选的告警方法的流程图，如图2所示，在获取摄像设备采集到的塔杆所处位置的图像数据之前，上述方法还包括：
步骤s202，建立图像特征数据库；
步骤s204，获取上述样本图像；
步骤s206，将获取到的上述样本图像录入上述图像特征数据库。
可选的，上述样本图像可以但不限于为大量各种重型机械、卡车的尾部、侧面等易刮倒塔杆的设备的照片。
在一种可选的实施例中，如图3所示，在通过比对上述任意一帧图像和样本图像，确定上述任意一帧图像中是否包含机械设备和/或运输车辆之前，上述方法还包括：
步骤s302，将上述任意一帧图像转换为灰度值图像；
步骤s304，识别上述灰度值图像中物体的特征点和特征边界；
步骤s306，依据上述特征点和上述特征边界，对上述任意一帧图像和上述样本图像进行比对，其中，上述样本图像的类型至少包括：上述灰度值图像。
可选的，在本申请实施例中，可以将提取出的任意一帧图像转换为灰度值图像，应用图像处理的手段识别上述灰度值图像中物体的特征点和特征边界，与图像特征数据库中的样本图像进行对比，如果比对结果为相同或相似，则确定上述任意一帧图像中包含上述机械设备和/或上述运输车辆，输出告警信息进行告警。
需要说明的是，数字图像处理过程中所用到的技术手段种类繁多，一般来说主要围绕的是图像信息变换过程来开展工作，例如:图像获取、去噪、压缩、分割和边缘检测等。将提取出的任意一帧图像转换为灰度值图像，通过图像处理确定灰度值图像中物体的特征点和特征边界。
并且，由于客观世界的物体是三维的，而通过摄像设备获取的图像数据是二维的，进而可以通过二维图像感知目标的三维信息。其中，常见的特征点提取算法有sift特征提取算法、harris特征检测算法、以及susan特征检测算法等。特征点常用于目标检测、图像拼贴、目标跟踪等，线特征是指图像中比较明显的线段，可以通过线特征判断图像数据的内容，例如，物体的轮廓、桥梁的特征边界等，特征边界一般处于图像中灰度变化明显的地方，可以通过对图像点进行微分来确定特征边界。
本申请方案通过将图像处理方法与实际监控结合在一起，使得图像处理方法得以实际应用，通过拍摄到的图像数据与数据库中大量大型机械的图像进行对比，可以识别易撞塔杆的大型机械，并通过声光报警手段防止事故的发生。
在一种可选的实施例中，在输出告警信息进行告警之前，上述方法还包括：
步骤s402，识别上述机械设备和/或运输车辆是否为指定类型的机械设备和/或运输车辆；或者，判断上述机械设备和/或运输车辆的体积是否大于预设阈值；
步骤s404，在识别结果为上述机械设备和/或运输车辆为上述指定类型的机械设备和/或运输车辆；或者，在判断结果为上述机械设备和/或运输车辆的体积大于上述预设阈值的情况下，确定上述机械设备和/或上述运输车辆存在碰撞上述塔杆的风险，则输出上述告警信息进行告警。
可选的，上述指定类型的机械设备和/或运输车辆可以为大型的机械设备和/或运输车辆，上述预设阈值可以为大型的机械设备和/或运输车辆所对应的体积值。
在一种可选的实施例中，在输出告警信息进行告警之前，还可以对上述机械设备和/或运输车辆的类型、体积进行识别，判断上述机械设备和/或运输车辆的类型是否为大型机械设备和/或运输车辆，判断上述机械设备和/或运输车辆的体积是否大于预设阈值，在识别结果为上述机械设备和/或运输车辆为上述指定类型的机械设备和/或运输车辆；或者，在判断结果为上述机械设备和/或运输车辆的体积大于上述预设阈值的情况下，确定上述机械设备和/或上述运输车辆存在碰撞上述塔杆的风险，则输出上述告警信息进行告警。
实施例2
根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述告警方法的装置实施例，图4是根据本发明实施例的一种告警装置的结构示意图，如图4所示，上述告警装置，包括：第一获取模块40、提取模块42、第一确定模块44和告警模块46，其中：
第一获取模块40，用于获取摄像设备采集到的塔杆所处位置的图像数据；提取模块42，用于每间隔预定时间提取上述图像数据中的任意一帧图像；第一确定模块44，用于通过比对上述任意一帧图像和样本图像，确定上述任意一帧图像中是否包含机械设备和/或运输车辆，其中，上述样本图像中至少包含上述机械设备和上述运输车辆；告警模块46，用于在确定上述任意一帧图像中包含上述机械设备和/或上述运输车辆的情况下，输出告警信息进行告警。
在一种可选的实施例中，上述装置还包括：建立模块，用于建立图像特征数据库；第二获取模块，用于获取上述样本图像；录入模块，用于将获取到的上述样本图像录入上述图像特征数据库。
在一种可选的实施例中，上述装置还包括：转换模块，用于将上述任意一帧图像转换为灰度值图像；识别模块，用于识别上述灰度值图像中物体的特征点和特征边界；比对模块，用于依据上述特征点和上述特征边界，对上述任意一帧图像和上述样本图像进行比对，其中，上述样本图像的类型至少包括：上述灰度值图像。
在一种可选的实施例中，上述装置还包括：处理模块，用于识别上述机械设备和/或运输车辆是否为指定类型的机械设备和/或运输车辆；或者，判断上述机械设备和/或运输车辆的体积是否大于预设阈值；第二确定模块，用于在识别结果为上述机械设备和/或运输车辆为上述指定类型的机械设备和/或运输车辆；或者，在判断结果为上述机械设备和/或运输车辆的体积大于上述预设阈值的情况下，确定上述机械设备和/或上述运输车辆存在碰撞上述塔杆的风险，则输出上述告警信息进行告警。
需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，例如，对于后者，可以通过以下方式实现：上述各个模块可以位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的方式位于不同的处理器中。
此处需要说明的是，上述第一获取模块40、提取模块42、第一确定模块44和告警模块46对应于实施例1中的步骤s102至步骤s108，上述模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在计算机终端中。
需要说明的是，本实施例的可选或优选实施方式可以参见实施例1中的相关描述，此处不再赘述。
上述的告警装置还可以包括处理器和存储器，上述第一获取模块40、提取模块42、第一确定模块44和告警模块46等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元，上述内核可以设置一个或以上。存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)，存储器包括至少一个存储芯片。
根据本申请实施例，还提供了一种存储介质实施例。可选地，在本实施例中，上述存储介质包括存储的程序，其中，在上述程序运行时控制上述存储介质所在设备执行上述任意一种告警方法。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中，上述存储介质包括存储的程序。
可选地，在程序运行时控制存储介质所在设备执行以下功能：获取摄像设备采集到的塔杆所处位置的图像数据；每间隔预定时间提取上述图像数据中的任意一帧图像；通过比对上述任意一帧图像和样本图像，确定上述任意一帧图像中是否包含机械设备和/或运输车辆，其中，上述样本图像中至少包含上述机械设备和上述运输车辆；在确定上述任意一帧图像中包含上述机械设备和/或上述运输车辆的情况下，输出告警信息进行告警。
可选地，在程序运行时控制存储介质所在设备执行以下功能：建立图像特征数据库；获取上述样本图像；将获取到的上述样本图像录入上述图像特征数据库。
可选地，在程序运行时控制存储介质所在设备执行以下功能：将上述任意一帧图像转换为灰度值图像；识别上述灰度值图像中物体的特征点和特征边界；依据上述特征点和上述特征边界，对上述任意一帧图像和上述样本图像进行比对，其中，上述样本图像的类型至少包括：上述灰度值图像。
可选地，在程序运行时控制存储介质所在设备执行以下功能：识别上述机械设备和/或运输车辆是否为指定类型的机械设备和/或运输车辆；或者，判断上述机械设备和/或运输车辆的体积是否大于预设阈值；在识别结果为上述机械设备和/或运输车辆为上述指定类型的机械设备和/或运输车辆；或者，在判断结果为上述机械设备和/或运输车辆的体积大于上述预设阈值的情况下，确定上述机械设备和/或上述运输车辆存在碰撞上述塔杆的风险，则输出上述告警信息进行告警。
根据本申请实施例，还提供了一种处理器实施例。可选地，在本实施例中，上述处理器用于运行程序，其中，上述程序运行时执行上述任意一种告警方法。
本申请实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：获取摄像设备采集到的塔杆所处位置的图像数据；每间隔预定时间提取上述图像数据中的任意一帧图像；通过比对上述任意一帧图像和样本图像，确定上述任意一帧图像中是否包含机械设备和/或运输车辆，其中，上述样本图像中至少包含上述机械设备和上述运输车辆；在确定上述任意一帧图像中包含上述机械设备和/或上述运输车辆的情况下，输出告警信息进行告警。
可选地，上述处理器执行程序时，还可以建立图像特征数据库；获取上述样本图像；将获取到的上述样本图像录入上述图像特征数据库。
可选地，上述处理器执行程序时，还可以将上述任意一帧图像转换为灰度值图像；识别上述灰度值图像中物体的特征点和特征边界；依据上述特征点和上述特征边界，对上述任意一帧图像和上述样本图像进行比对，其中，上述样本图像的类型至少包括：上述灰度值图像。
可选地，上述处理器执行程序时，还可以识别上述机械设备和/或运输车辆是否为指定类型的机械设备和/或运输车辆；或者，判断上述机械设备和/或运输车辆的体积是否大于预设阈值；在识别结果为上述机械设备和/或运输车辆为上述指定类型的机械设备和/或运输车辆；或者，在判断结果为上述机械设备和/或运输车辆的体积大于上述预设阈值的情况下，确定上述机械设备和/或上述运输车辆存在碰撞上述塔杆的风险，则输出上述告警信息进行告警。
本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：获取摄像设备采集到的塔杆所处位置的图像数据；每间隔预定时间提取上述图像数据中的任意一帧图像；通过比对上述任意一帧图像和样本图像，确定上述任意一帧图像中是否包含机械设备和/或运输车辆，其中，上述样本图像中至少包含上述机械设备和上述运输车辆；在确定上述任意一帧图像中包含上述机械设备和/或上述运输车辆的情况下，输出告警信息进行告警。
可选地，上述计算机程序产品执行程序时，还可以建立图像特征数据库；获取上述样本图像；将获取到的上述样本图像录入上述图像特征数据库。
可选地，上述计算机程序产品执行程序时，还可以将上述任意一帧图像转换为灰度值图像；识别上述灰度值图像中物体的特征点和特征边界；依据上述特征点和上述特征边界，对上述任意一帧图像和上述样本图像进行比对，其中，上述样本图像的类型至少包括：上述灰度值图像。
可选地，上述计算机程序产品执行程序时，还可以识别上述机械设备和/或运输车辆是否为指定类型的机械设备和/或运输车辆；或者，判断上述机械设备和/或运输车辆的体积是否大于预设阈值；在识别结果为上述机械设备和/或运输车辆为上述指定类型的机械设备和/或运输车辆；或者，在判断结果为上述机械设备和/或运输车辆的体积大于上述预设阈值的情况下，确定上述机械设备和/或上述运输车辆存在碰撞上述塔杆的风险，则输出上述告警信息进行告警。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。