电子围栏命中方法、终端设备及计算机可读存储介质与流程

本申请涉及智能预警领域，且更为具体地，涉及一种电子围栏命中方法、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、电子围栏是一种利用电子设备和传感器来保护特定区域的安全防护系统。电子围栏可以有效地阻止或警告未经授权的人员或物体进入受保护区域，从而提高安全性能。然而，电子围栏也存在一些问题，例如，传统的基于图像识别的入侵检测系统在基于图像识别来检测入侵者的过程中，入侵者可能是误闯入的猫、狗之类的动物，会发生误报警，影响系统的准确性和稳定性。这是因为传统的图像识别算法在处理复杂场景和动态目标时存在一定的局限性。

2、因此，期望一种优化的电子围栏命中方案。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种电子围栏命中方法、终端设备及计算机可读存储介质，其通过摄像头实时监测采集包含潜在入侵者的电子围栏监控画面，并在后端引入图像处理和分析算法来进行该电子围栏监控画面的分析，以此来识别运动目标对象的类型，并基于运动目标对象的类型判断其是否为非授权类型，从而在检测到未经授权的目标对象时自动生成电子围栏命中预警提示。这样，能够提高电子围栏系统对入侵者的准确识别能力，减少误报警情况的发生，进而提高电子围栏的智能化水平。

2、根据本申请的一个方面，提供了一种电子围栏命中方法，其包括：

3、获取由摄像头采集的包含潜在入侵者的电子围栏监控画面；

4、将所述包含潜在入侵者的电子围栏监控画面通过运动目标检测网络以得到运动目标感兴趣区域图像；

5、通过基于卷积神经网络模型的对象特征提取器对所述运动目标感兴趣区域图像进行特征提取以得到运动目标对象特征图；

6、将所述运动目标对象特征图输入包含重参数化层和自适应注意力层的混合强化模块以得到多重强化运动目标对象特征图；

7、对所述多重强化运动目标对象特征图进行对象特征全局感知以得到感受野强化运动目标对象特征图；

8、融合所述多重强化运动目标对象特征图和所述感受野强化运动目标对象特征图以得到运动目标最终特征；

9、基于所述运动目标最终特征，确定运动目标对象的类型标签，并确定是否生成电子围栏命中预警提示。

10、根据本申请的另一个方面，提供了一种电子围栏命中终端设备，其包括：

11、监控画面获取模块，用于获取由摄像头采集的包含潜在入侵者的电子围栏监控画面；

12、运动目标感兴趣区域检测模块，用于将所述包含潜在入侵者的电子围栏监控画面通过运动目标检测网络以得到运动目标感兴趣区域图像；

13、特征提取模块，用于通过基于卷积神经网络模型的对象特征提取器对所述运动目标感兴趣区域图像进行特征提取以得到运动目标对象特征图；

14、多重强化模块，用于将所述运动目标对象特征图输入包含重参数化层和自适应注意力层的混合强化模块以得到多重强化运动目标对象特征图；

15、特征全局感知模块，用于对所述多重强化运动目标对象特征图进行对象特征全局感知以得到感受野强化运动目标对象特征图；

16、融合模块，用于融合所述多重强化运动目标对象特征图和所述感受野强化运动目标对象特征图以得到运动目标最终特征；

17、结果生成模块，用于基于所述运动目标最终特征，确定运动目标对象的类型标签，并确定是否生成电子围栏命中预警提示。

18、根据本申请的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行如上所述的电子围栏命中方法。

19、与现有技术相比，本申请提供的一种电子围栏命中方法、终端设备及计算机可读存储介质，其通过摄像头实时监测采集包含潜在入侵者的电子围栏监控画面，并在后端引入图像处理和分析算法来进行该电子围栏监控画面的分析，以此来识别运动目标对象的类型，并基于运动目标对象的类型判断其是否为非授权类型，从而在检测到未经授权的目标对象时自动生成电子围栏命中预警提示。这样，能够提高电子围栏系统对入侵者的准确识别能力，减少误报警情况的发生，进而提高电子围栏的智能化水平。

技术特征：

1.一种电子围栏命中方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的电子围栏命中方法，其特征在于，将所述运动目标对象特征图输入包含重参数化层和自适应注意力层的混合强化模块以得到多重强化运动目标对象特征图，包括：

3.根据权利要求2所述的电子围栏命中方法，其特征在于，将所述运动目标对象特征图通过所述混合强化模块的重参数化层以得到重参数化运动目标对象特征图，包括：使用所述混合强化模块的重参数化层以如下关联强化公式对所述运动目标对象特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进行特征表达强化以得到所述重参数化运动目标对象特征图；

4.根据权利要求3所述的电子围栏命中方法，其特征在于，将所述运动目标对象特征图通过所述混合强化模块的自适应注意力层以得到自适应强化运动目标对象特征图，包括：将所述运动目标对象特征图通过所述混合强化模块的自适应注意力层以如下自适应强化公式进行处理以得到所述自适应强化运动目标对象特征图；

5.根据权利要求4所述的电子围栏命中方法，其特征在于，对所述多重强化运动目标对象特征图进行对象特征全局感知以得到感受野强化运动目标对象特征图，包括：将所述多重强化运动目标对象特征图输入基于非局部神经网络模型的对象特征全局感知器以得到所述感受野强化运动目标对象特征图。

6.根据权利要求5所述的电子围栏命中方法，其特征在于，融合所述多重强化运动目标对象特征图和所述感受野强化运动目标对象特征图以得到运动目标最终特征，包括：对所述多重强化运动目标对象特征图和所述感受野强化运动目标对象特征图进行融合优化以得到运动目标最终特征图作为所述运动目标最终特征。

7.根据权利要求6所述的电子围栏命中方法，其特征在于，基于所述运动目标最终特征，确定运动目标对象的类型标签，并确定是否生成电子围栏命中预警提示，包括：

8.根据权利要求7所述的电子围栏命中方法，其特征在于，将所述运动目标最终特征图通过基于分类器的运动目标对象识别器以得到识别结果，所述识别结果用于表示运动目标对象的类型标签，包括：

9.一种电子围栏命中终端设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行如权利要求1至8任一项所述的方法。

技术总结本申请公开了一种电子围栏命中方法、终端设备及计算机可读存储介质，其通过摄像头实时监测采集包含潜在入侵者的电子围栏监控画面，并在后端引入图像处理和分析算法来进行该电子围栏监控画面的分析，以此来识别运动目标对象的类型，并基于运动目标对象的类型判断其是否为非授权类型，从而在检测到未经授权的目标对象时自动生成电子围栏命中预警提示。这样，能够提高电子围栏系统对入侵者的准确识别能力，减少误报警情况的发生，进而提高电子围栏的智能化水平。技术研发人员：王磊受保护的技术使用者：深圳万顺叫车云信息技术有限公司技术研发日：技术公布日：2024/5/12