一种基于视频数据的违法钓鱼检测方法与流程

本发明涉及视频监控领域，尤其涉及一种基于视频数据的违法钓鱼检测方法。

背景技术：

1、违规垂钓是指人员在禁止垂钓的水域进行垂钓活动，目前对违规垂钓行为的监测主要有现场巡检和监控手动抓拍监测两种方式，现场巡检只能依靠执法人员现场巡逻的方式进行发现和取证，由于现场巡逻的范围有限，此种方法将浪费大量人力，效率低下:监控手动抓拍检测方案只是对视频进行采集和存储，需要人工查看监控视频，这种方式时效性差，且主要依靠监控者的肉眼观察，费时费力。

2、基于保护生态环境或者保护人员人身安全的目的，现在很多区域是禁止钓鱼活动的，通常情况下，禁止非法钓鱼的区域会比较大，仅靠有限的人去巡逻，阻止非法钓鱼的难度会很大，如果通过摄像机对违法活动进行检测识别，然后通过摄像机的实时对讲功能进行宣传和劝退，效果会好很多，并且也可以保存违法事实的录像信息。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于视频数据的违法钓鱼检测方法，具备方便监控、报警准确率高的优点，解决了现有的人工检测违规垂钓麻烦的问题。

2、根据本申请实施例提供的一种基于视频数据的违法钓鱼检测方法，包括以下步骤：

3、获取摄像机视频数据并解码；

4、数据转换为rgb数据并res i ze到模型输入大小；

5、获取目标检测结果；

6、判断是否检测到人体；

7、若检测到人体，则对目标进行跟踪；若无检测到人体，则返回获取摄像机视频数据并解码；

8、判断周边是否有钓鱼伞、钓鱼帽；

9、若周边有钓鱼伞、钓鱼帽则判断人和钓鱼伞、钓鱼帽的位置是否相对固定；若周边无钓鱼伞、钓鱼帽则判断人的位置是否相对静止；

10、若人和钓鱼伞、钓鱼帽的位置相对固定，则进行超时报警；若人和钓鱼伞、钓鱼帽的位置不固定，则返回获取摄像机视频数据并解码；

11、若人的位置是相对静止，则进行超时报警。

12、优选地，所述获取摄像机视频数据并解码之前还包括目标检测方法，包括以下步骤：

13、输入rgb图片；

14、获取每种类别的预测结果；

15、每种类别单独svm；

16、获取每个类别置信度高的预测结；

17、获取检测结果。

18、优选地，所述目标检测完成后，使用跟踪算法确定目标的运动轨迹，包括以下步骤：

19、配置最大距离、保活帧数、预测帧数等阈值；

20、输入检测的目标框位置；

21、计算历史框与检测框距离；

22、匹配距离阈值内的第一个框；

23、计算速度和运动方向；

24、预测目标在连续帧的位置；

25、输出检测帧及预测帧目标跟踪i d。

26、本申请实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

27、本发明通过摄像机视频数据获取目标检测结果，每隔n帧做一次检测，如果检测结果中只有钓鱼伞，则暂时不上报；如果只有人体，没有雨伞和钓鱼帽，就看人员是否相对静止，如果相对静止，则可以认为疑似钓鱼；如果检测到人体，并且检测到钓鱼伞或者钓鱼帽，并且人体与钓鱼伞或者钓鱼帽一直很近，则认为存在钓鱼行为能够判断是否有垂钓事件的发生，避免因人员滞留导致被误判为违规垂钓，提高了报警的准确率，同时，本发明无需人工判别是否发生垂钓事件，可降低人工成本，方法简单，方便监测，报警准确率高(依赖于检测和跟踪算法的精度)。

技术特征：

1.一种基于视频数据的违法钓鱼检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于视频数据的违法钓鱼检测方法，其特征在于，所述获取摄像机视频数据并解码之前还包括目标检测方法，包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于视频数据的违法钓鱼检测方法，其特征在于，所述目标检测完成后，使用跟踪算法确定目标的运动轨迹，包括以下步骤：

技术总结
本发明公开了一种基于视频数据的违法钓鱼检测方法，包括以下步骤：获取摄像机视频数据并解码；数据转换为RGB数据并resize到模型输入大小；获取目标检测结果；判断是否检测到人体；若检测到人体，则对目标进行跟踪；若无检测到人体，则返回获取摄像机视频数据并解码；判断周边是否有钓鱼伞、钓鱼帽；若周边有钓鱼伞、钓鱼帽则判断人和钓鱼伞、钓鱼帽的位置是否相对固定；若周边无钓鱼伞、钓鱼帽则判断人的位置是否相对静止；若人和钓鱼伞、钓鱼帽的位置相对固定，则进行超时报警；若人的位置是相对静止，则进行超时报警。本发明提供的一种基于视频数据的违法钓鱼检测方法具有方便监控、报警准确率高等优点。

技术研发人员：柴涛涛,王涛,周靖轩,汪云,陈阳
受保护的技术使用者：深圳市瑞驰信息技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13