设备状态的确定方法及装置、存储介质和电子设备与流程

本技术涉及人工智能领域、金融科技领域及其他相关领域，具体而言，涉及一种设备状态的确定方法及装置、存储介质和电子设备。

背景技术：

1、在对设备进行运输时，可能存在因工作人员在运输设备时的违规操作，导致设备损坏的问题。为了检测设备的运输状态，保证设备的运输安全，需要对设备的状态进行检测。检测设备状态最直接方式为检测设备的运动速度，如果设备的运动速度过快，则设备的状态可能存在异常。例如，在金融行业，可以通过检测尾款箱的移动速度，确定尾款箱的状态。

2、为了提高确定设备状态的效率，避免人工的方式对设备进行逐一检查，相关技术中通常根据监控视频图像中的像素变化判断设备在运输过程中的运动速度，进而根据运动速度判断设备的状态是否存在异常，但是通过摄像头拍摄到的视频图像通常容易受到光线的干扰，从而影响视频图像中的像素变化，进而导致确定设备的状态的准确性比较低的问题。

3、针对相关技术中通常根据视频图像中的像素变化判断设备在运输过程中的运动速度，进而根据运动速度判断设备的状态是否存在异常，但是摄像头拍摄到的视频图像容易受到光线干扰，导致确定设备状态的准确性比较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、本技术的主要目的在于提供一种设备状态的确定方法及装置、存储介质和电子设备，以解决相关技术中通常根据视频图像中的像素变化判断设备在运输过程中的运动速度，进而根据运动速度判断设备的状态是否存在异常，但是摄像头拍摄到的视频图像容易受到光线干扰，导致确定设备状态的准确性比较低的问题。

2、为了实现上述目的，根据本技术的一个方面，提供了一种设备状态的确定方法。该方法包括：获取初始视频数据，其中，所述初始视频数据为目标设备被运输时目标区域的视频数据，所述目标区域为所述目标设备在被运输的过程中目标设备所处的区域；通过目标检测模型，对所述初始视频数据进行特征提取，得到目标视频数据，其中，所述目标视频数据中至少包括所述目标设备在被运输的过程中的移动轨迹；依据所述目标视频数据，对所述目标设备的运动速度进行检测，得到检测结果；依据所述检测结果，判断所述目标设备的状态是否存在异常，得到第一判断结果。

3、进一步地，通过目标检测模型，对所述初始视频数据进行特征提取，得到目标视频数据包括：通过所述目标检测模型，对所述初始视频数据中的目标设备的图像信息进行识别，得到所述目标设备的空间坐标信息；通过目标追踪算法依据所述空间坐标信息，确定所述目标设备的移动轨迹；依据所述目标设备的移动轨迹，对所述初始视频数据进行特征提取，得到所述目标视频数据。

4、进一步地，依据所述目标视频数据，对所述目标设备的运动速度进行检测，得到检测结果包括：判断所述目标设备在所述目标视频数据中的形状是否为预设形状，得到第二判断结果；若所述第二判断结果表征所述目标设备在所述目标视频数据中的形状是所述预设形状，则依据所述目标视频数据，计算所述目标设备在目标视频数据中相邻的两个视频帧之间的距离信息；依据所述距离信息和所述目标视频数据的帧率信息，对所述目标设备的运动速度进行检测，得到所述检测结果。

5、进一步地，在判断所述目标设备在所述目标视频数据中的形状是否为预设形状，得到第二判断结果之后，所述方法还包括：若所述第二判断结果表征所述目标设备在所述目标视频数据中的形状不是所述预设形状，则通过空间变换网络对所述目标设备在所述目标视频数据中的图像信息进行空间变换，得到变换后的视频数据；依据所述变换后的视频数据，对所述目标设备的运动速度进行检测，得到所述检测结果。

6、进一步地，在通过目标检测模型，对所述目标设备进行识别，得到所述目标设备的空间坐标信息之后，所述方法还包括：依据所述目标设备的空间坐标信息，生成所述目标设备的id信息；依据所述id信息，对所述目标设备的数量进行统计，得到统计数量；判断所述统计数量和目标数量是否相同，若所述统计数量和目标数量不相同，则触发预警信号，其中，所述预警信号用于指示所述目标设备的数量存在异常。

7、进一步地，依据所述检测结果，判断所述目标设备的状态是否存在异常，得到第一判断结果包括：依据所述检测结果，判断所述目标设备的运动速度是否大于阈值；若所述目标设备的运动速度大于所述阈值，则确定所述第一判断结果为所述目标设备的状态存在异常。

8、进一步地，在通过目标检测模型，对所述初始视频数据进行特征提取，得到目标视频数据之前，所述方法还包括：获取初始训练视频数据，其中，所述初始训练视频数据中至少包括样本设备和样本设备对应的标签信息，所述标签信息中至少包括形状信息和颜色信息；对所述训练视频数据进行数据增强处理，得到目标训练视频数据；依据所述目标训练视频数据，对初始检测模型进行训练，得到所述目标检测模型。

9、为了实现上述目的，根据本技术的另一方面，提供了一种设备状态的确定装置。该装置包括：第一获取单元，用于获取初始视频数据，其中，所述初始视频数据为目标设备被运输时目标区域的视频数据，所述目标区域为所述目标设备在被运输的过程中目标设备所处的区域；提取单元，用于通过目标检测模型，对所述初始视频数据进行特征提取，得到目标视频数据，其中，所述目标视频数据中至少包括所述目标设备在被运输的过程中的移动轨迹；第一检测单元，用于依据所述目标视频数据，对所述目标设备的运动速度进行检测，得到检测结果；判断单元，用于依据所述检测结果，判断所述目标设备的状态是否存在异常，得到第一判断结果。

10、进一步地，提取单元包括：识别模块，用于通过所述目标检测模型，对所述初始视频数据中的目标设备的图像信息进行识别，得到所述目标设备的空间坐标信息；第一确定模块，用于通过目标追踪算法依据所述空间坐标信息，确定所述目标设备的移动轨迹；提取模块，用于依据所述目标设备的移动轨迹，对所述初始视频数据进行特征提取，得到所述目标视频数据。

11、进一步地，第一检测单元包括：第一判断模块，用于判断所述目标设备在所述目标视频数据中的形状是否为预设形状，得到第二判断结果；计算模块，用于若所述第二判断结果表征所述目标设备在所述目标视频数据中的形状是所述预设形状，则依据所述目标视频数据，计算所述目标设备在目标视频数据中相邻的两个视频帧之间的距离信息；检测模块，用于依据所述距离信息和所述目标视频数据的帧率信息，对所述目标设备的运动速度进行检测，得到所述检测结果。

12、进一步地，所述装置还包括：变换单元，用于若所述第二判断结果表征所述目标设备在所述目标视频数据中的形状不是所述预设形状，则通过空间变换网络对所述目标设备在所述目标视频数据中的图像信息进行空间变换，得到变换后的视频数据；第二检测单元，用于依据所述变换后的视频数据，对所述目标设备的运动速度进行检测，得到所述检测结果。

13、进一步地，所述装置还包括：生成单元，用于依据所述目标设备的空间坐标信息，生成所述目标设备的id信息；统计单元，用于依据所述id信息，对所述目标设备的数量进行统计，得到统计数量；预警单元，用于判断所述统计数量和目标数量是否相同，若所述统计数量和目标数量不相同，则触发预警信号，其中，所述预警信号用于指示所述目标设备的数量存在异常。

14、进一步地，判断单元包括：第二判断模块，用于依据所述检测结果，判断所述目标设备的运动速度是否大于阈值；第二确定模块，用于若所述目标设备的运动速度大于所述阈值，则确定所述第一判断结果为所述目标设备的状态存在异常。

15、进一步地，所述装置还包括：第二获取单元，用于获取初始训练视频数据，其中，所述初始训练视频数据中至少包括样本设备和样本设备对应的标签信息，所述标签信息中至少包括形状信息和颜色信息；处理单元，用于对所述训练视频数据进行数据增强处理，得到目标训练视频数据；训练单元，用于依据所述目标训练视频数据，对初始检测模型进行训练，得到所述目标检测模型。

16、为了实现上述目的，根据本技术的一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述任意一项所述的设备状态的确定方法。

17、为了实现上述目的，根据本技术的另一个方面，还提供了一种电子设备，电子设备包括一个或多个处理器和存储器，存储器用于存储一个或多个处理器实现上述任意一项所述的设备状态的确定方法。

18、通过本技术，采用以下步骤：获取初始视频数据，其中，初始视频数据为目标设备被运输时目标区域的视频数据，目标区域为目标设备在被运输的过程中目标设备所处的区域；通过目标检测模型，对初始视频数据进行特征提取，得到目标视频数据，其中，目标视频数据中至少包括目标设备在被运输的过程中的移动轨迹；依据目标视频数据，对目标设备的运动速度进行检测，得到检测结果；依据检测结果，判断目标设备的状态是否存在异常，得到第一判断结果，解决了相关技术中通常根据视频图像中的像素变化判断设备在运输过程中的运动速度，进而根据运动速度判断设备的状态是否存在异常，但是摄像头拍摄到的视频图像容易受到光线干扰，导致确定设备状态的准确性比较低的问题。在本技术中，先通过目标检测模型对初始视频数据中目标设备的视频数据进行特征提取，再根据提取得到的目标视频数据对目标设备的运动速度进行检测，并根据检测结果判断目标设备的状态，避免了根据图像的像素变化判断目标设备的状态信息，导致确定设备状态的准确性比较低的问题，进而达到了提高判断目标设备状态准确性的效果。