监控点位与分析算法关联方法、装置、设备及存储介质与流程

本申请涉及ai智能算法，尤其涉及一种监控点位与分析算法关联方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、随着ai（artificial intelligence，人工智能）技术的高速发展，以及，监控设备的普及，利用ai技术对特定场景进行特定事件检测逐渐成为了热门应用方向。

2、不同监控点位需要使用的分析算法通常存在差别，不同分析算法适用的监控点位也会存在差异。

3、目前，监控点位与分析算法的关联对人工的依赖程度比较高，需要耗费较多的人力，且效率较低。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请提供一种监控点位与分析算法关联方法、装置、设备及存储介质。

2、根据本申请实施例的第一方面，提供一种监控点位与分析算法关联方法，包括：

3、对于任一待标注的监控点位，以该监控点位的监控画面图像作为目标大模型的输入，利用所述目标大模型对该监控点位的监控画面图像进行目标识别，确定该监控点位的监控画面图像中存在的目标；

4、依据该监控点位的监控画面图像中存在的目标，以及，目标与场景的对应关系，为该监控点位标注场景标签；

5、依据已标注的监控点位的场景标签，以及，分析算法的分析区域标签，进行监控点位与分析算法的关联；其中，对于任一已标注监控点位，与该已标注监控点位关联的分析算法作为推荐给该已标注监控点位进行选择的候选分析算法；对于任一分析算法，与该分析算法关联的已标注监控点位作为推荐给该分析算法进行选择的监控点位。

6、根据本申请实施例的第二方面，提供一种监控点位与分析算法关联装置，包括：

7、识别单元，被配置为对于任一待标注的监控点位，以该监控点位的监控画面图像作为目标大模型的输入，利用所述目标大模型对该监控点位的监控画面图像进行目标识别，确定该监控点位的监控画面图像中存在的目标；

8、标注单元，被配置为依据该监控点位的监控画面图像中存在的目标，以及，目标与场景的对应关系，为该监控点位标注场景标签；

9、关联单元，被配置为依据已标注的监控点位的场景标签，以及，分析算法的分析区域标签，进行监控点位与分析算法的关联；其中，对于任一已标注监控点位，与该已标注监控点位关联的分析算法作为推荐给该已标注监控点位进行选择的候选分析算法；对于任一分析算法，与该分析算法关联的已标注监控点位作为推荐给该分析算法进行选择的监控点位。

10、根据本申请实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

11、存储器，用于存放计算机程序；

12、处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面提供的方法。

13、根据本申请实施例的第四方面，提供一种非临时性计算机可读存储介质，非临时性计算机可读存储介质内存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现第一方面提供的方法。

14、本申请实施例的监控点位与分析算法关联方法，通过利用目标大模型对待标注的监控点位的监控图像画面进行目标识别，确定监控点位的监控图像画面中存在的目标，并依据监控点位的监控画面图像中存在的目标，以及，目标与场景的对应关系，为该监控点位标注场景标签，进而，可以依据已标注的监控点位的场景标签，以及，分析算法的分析区域标签，进行监控点位与分析算法的关联，对于任一已标注监控点位，与该已标注监控点位关联的分析算法作为推荐给该已标注监控点位进行选择的候选分析算法；对于任一分析算法，与该分析算法关联的已标注监控点位作为推荐给该分析算法进行选择的监控点位，实现了监控点位与分析算法的自动关联，减少了人工的投入，提高了监控点位与分析算法的关联的效率，进而，可以提高针对监控点位选择分析算法，以及，针对分析算法选择监控点位的效率。

技术特征：

1.一种监控点位与分析算法关联方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据已标注的监控点位的场景标签，以及，分析算法的分析区域标签，进行监控点位与分析算法的关联，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据已标注的监控点位的场景标签，以及，分析算法的分析区域标签，进行监控点位与分析算法的关联，包括：

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，场景标签与分析区域标签通过以下方式进行匹配：

5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述确定该监控点位的监控画面图像中存在的目标之后，还包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对于任一分析算法，以及，为该分析算法选择的任一监控点位，在该监控点位的场景标签标识的场景中包括区域类型与该分析算法的分析区域标签标识的分析区域一致的指定目标区域的情况下，依据该监控点位的监控画面图像中的指定目标区域，确定该分析算法的分析区域。

7.一种监控点位与分析算法关联装置，其特征在于，包括：

8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

9.一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，所述非临时性计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的方法。

技术总结本申请提供一种监控点位与分析算法关联方法、装置、设备及存储介质，该方法可以包括：对于任一待标注的监控点位，以该监控点位的监控画面图像作为目标大模型的输入，利用所述目标大模型对该监控点位的监控画面图像进行目标识别，确定该监控点位的监控画面图像中存在的目标；依据该监控点位的监控画面图像中存在的目标，以及，目标与场景的对应关系，为该监控点位标注场景标签；依据已标注的监控点位的场景标签，以及，分析算法的分析区域标签，进行监控点位与分析算法的关联。该方法可以提高监控点位与分析算法的关联的效率。技术研发人员：邵益兰,项超奇,王挺威,冯唐松,冯以浩受保护的技术使用者：杭州海康威视系统技术有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29