基于物联网智慧路灯的远程监控方法、装置、设备及介质与流程

本发明涉及物联网，尤其涉及一种基于物联网智慧路灯的远程监控方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、随着城市化进程的不断加速，城市交通、安全和能源管理等方面的挑战也不断增加。传统的路灯系统仅提供照明功能，缺乏智能性和综合性的数据收集和分析能力。因此，为了应对这些城市挑战，研究者和工程师开始探索结合最新技术的智能路灯系统。

2、但是在现有技术中，智慧路灯摄像头通常具有有限的视野和角度，这导致某些区域无法覆盖或者监测盲点。因此，系统错过一些重要的事件或情况，从而影响准确率。不良的天气条件，如浓雾、大雨或大雪，影响摄像头的可见性，使图像变得模糊或不清晰。这导致系统在这些条件下难以准确监测事件或运动。变化的光照条件，如日出、日落和强烈的光照差异，导致摄像头的曝光问题，使得某些区域变得过于明亮或过于暗淡，难以准确捕捉事件。路灯系统位于城市环境中，存在许多运动的元素，如车辆、行人等。这导致系统误报或漏报事件，因为难以区分真正的异常事件和常规运动，即现有方案的准确率较低。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于物联网智慧路灯的远程监控方法、装置、设备及介质，用于提高基于物联网智慧路灯的远程监控的准确率。

2、本发明第一方面提供了一种基于物联网智慧路灯的远程监控方法，所述基于物联网智慧路灯的远程监控方法包括：对预置的智慧路灯组网进行路灯节点拆分，得到多个路灯节点，并采集每个所述路灯节点的光线强度数据以及视频监测数据；

3、分别对每个所述路灯节点的视频监测数据进行视频帧提取，得到每个所述路灯节点的视频帧数据，并对每个所述路灯节点的视频帧数据进行灰度处理，得到每个所述路灯节点的灰度视频数据；

4、分别对每个所述路灯节点的视频帧数据进行基于运动目标的运动前景图分析，得到每个所述路灯节点对应的运动前景图集；

5、分别对每个所述路灯节点的灰度视频数据以及每个所述路灯节点对应的运动前景图集进行图像通道拼接，得到每个所述路灯节点对应的初始运动引导图集；

6、基于每个所述路灯节点的光线强度数据对每个所述路灯节点的视频帧数据进行光流信息分析，得到每个所述路灯节点的光流信息数据；

7、通过每个所述路灯节点的光流信息数据，分别对每个所述路灯节点对应的初始运动引导图集进行图像修正，得到每个所述路灯节点的目标运动引导图集；

8、对每个所述路灯节点的目标运动引导图集进行异常运动情况分析，生成异常运动分析报告并将所述异常运动分析报告传输至预置的路灯控制终端。

9、结合第一方面，在本发明第一方面的第一实施方式中，所述分别对每个所述路灯节点的视频监测数据进行视频帧提取，得到每个所述路灯节点的视频帧数据，并对每个所述路灯节点的视频帧数据进行灰度处理，得到每个所述路灯节点的灰度视频数据，包括：

10、分别对每个所述路灯节点进行视频帧率匹配，得到每个所述路灯节点的视频帧率数据；

11、基于每个所述路灯节点的视频帧率数据，分别对每个所述路灯节点的视频监测数据进行视频帧提取，得到每个所述路灯节点的视频帧数据；

12、分别对每个所述路灯节点的视频帧数据进行rgb像素计算，得到每个所述视频帧数据的rgb像素值集合；

13、基于预置的灰度权重因子集合，分别对每个所述视频帧数据的rgb像素值集合进行加权平均处理，得到每个所述路灯节点的灰度视频数据。

14、结合第一方面，在本发明第一方面的第二实施方式中，所述分别对每个所述路灯节点的视频帧数据进行基于运动目标的运动前景图分析，得到每个所述路灯节点对应的运动前景图集，包括：

15、分别对每个所述路灯节点的视频帧数据进行像素差异计算，得到每个所述视频帧数据的差异像素数据；

16、基于预设运动检测阈值，对所述差异像素数据进行数值分析，得到数值分析结果，并通过所述数值分析结果分别对每个所述视频帧数据进行图像区域分割，得到每个所述视频帧数据的分割图像数据；

17、分别对每个所述视频帧数据的分割图像数据进行二值化处理，得到每个所述视频帧数据的二值化图像数据；

18、分别对每个所述视频帧数据的二值化图像数据进行连通区域识别，得到每个所述视频帧数据的连通区域；

19、基于每个所述视频帧数据的连通区域，分别对每个所述视频帧数据的二值化图像进行图像去噪处理，得到每个所述视频帧数据的去噪图像集合；

20、分别对每个所述视频帧数据的去噪图像集合进行基于运动目标的运动前景图分析，得到每个所述路灯节点对应的运动前景图集。

21、结合第一方面的第二实施方式，在本发明第一方面的第三实施方式中，所述分别对每个所述视频帧数据的去噪图像集合进行基于运动目标的运动前景图分析，得到每个所述路灯节点对应的运动前景图集，包括：

22、对每个所述路灯节点的视频帧数据以及每个所述视频帧数据的去噪图像集合进行像素叠加处理，得到每个所述路灯节点的叠加图像数据；

23、对每个所述路灯节点的叠加图像数据进行图像亮度调整，得到每个所述路灯节点对应的运动前景图像。

24、结合第一方面，在本发明第一方面的第四实施方式中，所述分别对每个所述路灯节点的灰度视频数据以及每个所述路灯节点对应的运动前景图集进行图像通道拼接，得到每个所述路灯节点对应的初始运动引导图集，包括：

25、分别对每个所述路灯节点的灰度视频数据以及每个所述路灯节点对应的运动前景图集进行图像尺寸一致性校验，得到校验结果；

26、通过所述校验结果分别对每个所述路灯节点的灰度视频数据以及每个所述路灯节点对应的运动前景图集进行图像尺寸一致性处理，得到每个所述路灯节点的处理灰度视频数据以及每个所述路灯节点对应的处理运动前景图集；

27、对每个所述路灯节点对应的运动前景图集进行像素值提取，得到第一像素值集合；

28、对每个所述路灯节点的灰度视频数据进行像素值提取，得到第二像素值集合；

29、基于预置的双通道模板图，通过所述第一像素值集合以及所述第二像素值集合，分别对每个所述路灯节点的灰度视频数据以及每个所述路灯节点对应的运动前景图集进行图像通道拼接，得到每个所述路灯节点对应的初始运动引导图集。

30、结合第一方面，在本发明第一方面的第五实施方式中，所述基于每个所述路灯节点的光线强度数据对每个所述路灯节点的视频帧数据进行光流信息分析，得到每个所述路灯节点的光流信息数据，包括：

31、基于每个所述路灯节点的光线强度数据分别对每个所述路灯节点的视频帧数据进行图像帧配对，得到每个所述路灯节点对应的配对图像帧集合；

32、分别对每个所述路灯节点对应的配对图像帧集合进行特征点追踪，得到每个所述配对图像帧集合对应的特征点位置集合；

33、分别对每个所述配对图像帧集合对应的特征点位置集合进行光流矢量计算，得到每个所述配对图像帧集合对应的光流矢量数据；

34、通过每个所述配对图像帧集合对应的光流矢量数据对每个所述路灯节点的视频帧数据进行光流信息分析，得到每个所述路灯节点的光流信息数据。

35、结合第一方面，在本发明第一方面的第六实施方式中，所述通过每个所述路灯节点的光流信息数据，分别对每个所述路灯节点对应的初始运动引导图集进行图像修正，得到每个所述路灯节点的目标运动引导图集，包括：

36、对每个所述路灯节点的光流信息数据进行位移大小计算，得到每个所述路灯节点对应的位移数值，同时，对每个所述路灯节点的光流信息数据进行位移方向标定，得到每个所述路灯节点的位移方向数据；

37、基于每个所述路灯节点对应的位移数值以及每个所述路灯节点的位移方向数据，别对每个所述路灯节点对应的初始运动引导图集进行图像修正，得到每个所述路灯节点的目标运动引导图集。

38、本发明第二方面提供了一种基于物联网智慧路灯的远程监控系统，所述基于物联网智慧路灯的远程监控系统包括：

39、拆分模块，用于对预置的智慧路灯组网进行路灯节点拆分，得到多个路灯节点，并采集每个所述路灯节点的光线强度数据以及视频监测数据；

40、提取模块，用于分别对每个所述路灯节点的视频监测数据进行视频帧提取，得到每个所述路灯节点的视频帧数据，并对每个所述路灯节点的视频帧数据进行灰度处理，得到每个所述路灯节点的灰度视频数据；

41、第一分析模块，用于分别对每个所述路灯节点的视频帧数据进行基于运动目标的运动前景图分析，得到每个所述路灯节点对应的运动前景图集；

42、拼接模块，用于分别对每个所述路灯节点的灰度视频数据以及每个所述路灯节点对应的运动前景图集进行图像通道拼接，得到每个所述路灯节点对应的初始运动引导图集；

43、第二分析模块，用于对每个所述路灯节点的光线强度数据进行光流信息分析，得到每个所述路灯节点的光流信息数据；

44、修正模块，用于通过每个所述路灯节点的光流信息数据，分别对每个所述路灯节点对应的初始运动引导图集进行图像修正，得到每个所述路灯节点的目标运动引导图集；

45、传输模块，用于对每个所述路灯节点的目标运动引导图集进行异常运动情况分析，生成异常运动分析报告并将所述异常运动分析报告传输至预置的路灯控制终端。

46、本发明第三方面提供了一种基于物联网智慧路灯的远程监控设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于物联网智慧路灯的远程监控设备执行上述的基于物联网智慧路灯的远程监控方法。

47、本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于物联网智慧路灯的远程监控方法。

48、本发明提供的技术方案中，对智慧路灯组网进行路灯节点拆分，得到多个路灯节点，并采集每个路灯节点的光线强度数据以及视频监测数据；分别对每个路灯节点的视频监测数据进行视频帧提取，得到每个路灯节点的视频帧数据，并对每个路灯节点的视频帧数据进行灰度处理，得到每个路灯节点的灰度视频数据；分别对每个路灯节点的视频帧数据进行基于运动目标的运动前景图分析，得到每个路灯节点对应的运动前景图集；分别对每个路灯节点的灰度视频数据以及每个路灯节点对应的运动前景图集进行图像通道拼接，得到每个路灯节点对应的初始运动引导图集；基于每个路灯节点的光线强度数据对每个路灯节点的视频帧数据进行光流信息分析，得到每个路灯节点的光流信息数据；通过每个路灯节点的光流信息数据，分别对每个路灯节点对应的初始运动引导图集进行图像修正，得到每个路灯节点的目标运动引导图集；对每个路灯节点的目标运动引导图集进行异常运动情况分析，生成异常运动分析报告并将异常运动分析报告传输至路灯控制终端。在本技术方案中，路灯节点的视频监测数据采集和分析允许实时监控道路、街道等公共区域。通过分析视频帧数据和运动前景图，可以检测出运动目标，灰度处理可以降低数据量，提高处理效率。图像通道拼接有助于整合不同来源的数据，通过光流信息数据，可以更准确地跟踪运动目标的移动，可以改进目标运动引导图的精确性。分析目标运动引导图集可以检测异常运动情况，异常运动分析报告的生成和传输至路灯控制终端可以实现及时的反馈和响应，以进一步提高基于物联网智慧路灯的远程监控的准确率。