图像检测方法、设备及计算机存储介质与流程

1.本发明涉及海洋渔业技术领域，尤其涉及一种图像检测方法、设备及计算机存储介质。


背景技术：

2.禁渔期是指法律规定的禁止或者是限制捕捞海内动物的活动的时期，其目的是保护水生生物的正常生长或繁殖，保证鱼类资源得以不断恢复和发展。在禁渔的场景中，需要对户外场景中是否存在禁渔行为进行检测，目前，禁渔行为的检测方法主要是通过对渔船进行检测来实现的，即若在河面上存在渔船，则认为存在禁渔行为；若河面上不存在渔船，则认为不存在禁渔行为。
3.然而，由于禁渔行为不仅包括通过渔船进行捕鱼的行为，还包括在禁渔期中站着钓鱼的行为、蹲坐着钓鱼的行为、渔船钓鱼的行为等等，并且，户外环境下的场景比较复杂，河面和河岸上的运动目标较多，形态各异，因此，容易出现对禁渔行为误检和漏检的情况。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供了一种图像检测方法、设备及计算机存储介质，有效地实现了可以对禁渔区域内是否存在禁渔行为进行准确的检测操作，进一步提高了该方法的实用性。
5.第一方面，本发明实施例提供一种图像检测方法，包括：
6.获取禁渔区域所对应的待分析图像；
7.检测所述待分析图像中是否存在待分析目标；
8.在所述待分析图像中存在所述待分析目标时，则在所述待分析目标中确定禁渔目标，所述禁渔目标为所述待分析目标中的至少一部分，所述禁渔目标包括以下至少之一：人物、禁渔工具、辅助工具；
9.基于所述禁渔目标，确定与所述禁渔区域相对应的检测结果，所述检测结果用于标识所述禁渔区域内是否存在禁渔行为。
10.第二方面，本发明实施例提供一种图像检测装置，包括：
11.第一获取模块，用于获取禁渔区域所对应的待分析图像；
12.第一检测模块，用于检测所述待分析图像中是否存在待分析目标；
13.第一确定模块，用于在所述待分析图像中存在所述待分析目标时，则在所述待分析目标中确定禁渔目标，所述禁渔目标为所述待分析目标中的至少一部分，所述禁渔目标包括以下至少之一：人物、禁渔工具、辅助工具；
14.第一处理模块，用于基于所述禁渔目标，确定与所述禁渔区域相对应的检测结果，所述检测结果用于标识所述禁渔区域内是否存在禁渔行为。
15.第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执
行时实现上述第一方面中的图像检测方法。
16.第四方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，用于储存计算机程序，所述计算机程序使计算机执行时实现上述第一方面中的图像检测方法。
17.第五方面，本发明实施例提供了一种计算机程序产品，包括：计算机程序，当所述计算机程序被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行上述第一方面所示的图像检测方法中的步骤。
18.第六方面，本发明实施例提供了一种图像检测方法，包括：
19.获取待分析地理位置区域所对应的待分析图像；
20.确定所述待分析图像中存在待分析目标；
21.在所述待分析目标中存在第一人物或第一器物时，基于所述第一人物或第一器物，识别并输出检测结果。
22.第七方面，本发明实施例提供了一种图像检测装置，包括：
23.第二获取模块，用于获取待分析地理位置区域所对应的待分析图像；
24.第二确定模块，用于确定所述待分析图像中存在待分析目标；
25.第二处理模块，用于在所述待分析目标中存在第一人物或第一器物时，基于所述第一人物或第一器物，识别并输出检测结果。
26.第八方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行时实现上述第六方面中的图像检测方法。
27.第九方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，用于储存计算机程序，所述计算机程序使计算机执行时实现上述第六方面中的图像检测方法。
28.第十方面，本发明实施例提供了一种计算机程序产品，包括：计算机程序，当所述计算机程序被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行上述第六方面所示的图像检测方法中的步骤。
29.本实施例提供的技术方案，通过获取禁渔区域所对应的待分析图像，而后检测所述待分析图像中是否存在待分析目标，在所述待分析图像中存在所述待分析目标时，则在所述待分析目标中确定禁渔目标，从而有效地实现了对待分析图像中的目标进行二次识别操作，进而保证了禁渔目标识别的准确可靠性，在获取到禁渔目标之后，可以基于所述禁渔目标确定与禁渔区域相对应的检测结果，以检测所述禁渔区域内是否存在禁渔行为，从而有效地保证了对禁渔行为进行检测的正确率，同时，由于本实施例中的方案可以同时对与禁渔行为相关的多个目标进行一次性检测操作，进而有效地提高了对禁渔区域内是否存在禁渔行为的质量和效率，同时降低了检测的误报率，进一步提高了该方法的实用性，有利于市场的推广与应用。
附图说明
30.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
31.图1为本发明实施例提供的一种图像检测方法的场景示意图；
32.图2为本发明实施例提供的一种图像检测方法的流程示意图；
33.图3为本发明实施例提供的又一种图像检测方法的流程示意图；
34.图4为本发明实施例提供的另一种图像检测方法的流程示意图；
35.图5为本发明实施例提供的基于所述禁渔目标检测所述禁渔区域内是否存在禁渔行为的流程示意图；
36.图6为本发明应用实施例提供的一种基于视觉的禁渔行为检测方法的原理图；
37.图7为本发明应用实施例提供的对图像中的目标进行检测的原理图；
38.图8为本发明应用实施例提供的图像检测原理图；
39.图9为本发明实施例提供的一种图像检测装置的结构示意图；
40.图10为与图9所示实施例提供的图像检测装置对应的电子设备的结构示意图；
41.图11为本发明实施例提供的另一种图像检测方法的流程示意图；
42.图12为本发明实施例提供的一种图像检测装置的结构示意图；
43.图13为与图12所示实施例提供的图像检测装置对应的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
44.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护但是不排除包含至少一种的情况。应当理解，本文中使用的术语“和/或的范围。
45.在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、
“”
和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种，”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
46.取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
47.还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的商品或者系统中还存在另外的相同要素。
48.为了便于理解本技术中技术方案的具体实现过程和实现效果，下面对相关技术进行简要说明：
49.禁渔期是指法律规定的禁止或者是限制捕捞海内动物的活动的时期，其目的是保
护水生生物的正常生长或繁殖，保证鱼类资源得以不断恢复和发展。在禁渔的场景中，需要对户外场景中是否存在禁渔行为进行检测，此时需要实现对场景中的小目标(例如：鱼竿、电鱼棍等在图像中显示较小的目标)和多主体(例如：人、渔船、雨伞等等)进行快速检测操作。目前，对禁渔场景中的目标检测可以包括两种实现方式：
50.(1)基于开源的目标检测算法所实现的禁渔行为检测操作。
51.具体的，首先收集数据，并对数据进行标注后，获得模型训练数据，基于开源的目标检测算法和模型训练数据直接训练一个目标检测模型，通过目标检测模型对图像中是否包括预设目标(例如：渔船)进行检测，以通过预设目标的检测结果来确定是否存在禁渔行为。
52.但是，由于目标检测模型是直接采用开源目标检测算法所训练的，对于户外场景下小目标的检测效果一般不高，容易造成较多误报和漏报；而且实际场景中，不仅要满足目标的检测操作，还需要区分具体的目标姿态和行为，例如：上述目标检测模型无法区分河边散步的人与实际钓鱼人，无法识别远离河面的人或者车，因此，检测的误报率较高、准确率较低，检测效果较差。
53.(2)基于背景建模所实现的禁渔行为检测操作。
54.具体的，获取待分析图像，通过背景建模的方式识别待分析图像中所包括的目标，而后对目标进行分析处理，以检测是否存在禁渔行为。然而，由于在户外场景下，环境复杂，河面和河岸上的运动目标较多，形态各异，因此，通过背景建模的方式容易产生较多误报。
55.综上可知，上述基于传统单一视觉模型实现禁渔行为的检测方案难以实现复杂场景的视觉检测任务，因此，为了解决上述技术问题，本应用实施例提供了一种基于视觉的图像检测方法、设备及计算机存储介质，该检测方法可以覆盖白天场景和夜晚场景下的禁渔行为检测操作，能够实现对户外场景中的小目标进行精准检测，实现对多个检测目标进行组合分析。其中，图像检测方法的执行主体为图像检测装置，图像检测装置可以通信连接有图像采集装置等等。具体的，参考附图1所示：
56.图像采集装置可以是指能够进行图像采集操作、并获得禁渔区域所对应的待分析图像的电子设备，具体的，图像采集装置可以实现为普通相机、摄像机、激光相机、红外相机等具有拍摄能力的设备。
57.图像检测装置是指可以在网络虚拟环境中提供图像检测服务的设备，通常是指利用网络进行信息规划、图像检测操作的装置。在物理实现上，图像检测装置可以是任何能够提供计算服务，响应服务请求，并进行处理的设备，例如：可以是集群服务器、常规服务器、云服务器、云主机、虚拟中心等。图像检测装置的构成主要包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，和通用的计算机架构类似。
58.在上述本实施例中，图像检测装置可以与图像处理装置进行网络连接，该网络连接可以是无线或有线网络连接。若图像采集装置与图像检测装置是通信连接，该移动网络的网络制式可以为2g(gsm)、2.5g(gprs)、3g(wcdma、td-scdma、cdma2000、utms)、4g(lte)、4g+(lte+)、wimax、5g等中的任意一种。
59.在本技术实施例中，图像采集装置可以实现图像采集操作，从而可以获得禁渔区域所对应的待分析图像，需要注意的是，图像采集装置可以实时或者定时地获得禁渔区域所对应的待分析图像，在图像采集装置定时地获得禁渔区域所对应的待分析图像时，图像
采集装置进行图像采集操作的时间段可以为预先配置的，例如：图像采集装置可以在凌晨3点到晚上11点所对应的时间段。
60.图像检测装置，用于获取禁渔区域所对应的待分析图像，而后对待分析图像进行分析处理，以检测待分析图像中是否存在待分析目标，在待分析图像中存在待分析目标时，则在待分析目标中确定禁渔目标，禁渔目标为待分析目标中的至少一部分，禁渔目标包括以下至少之一：人物、禁渔工具、辅助工具，其中，禁渔工具可以包括以下至少之一：渔船、鱼竿、渔网、鱼篓、鱼叉、电鱼棍等直接实现捕鱼操作的工具，辅助工具可以包括：雨伞、座椅等等，在获取到禁渔目标之后，可以对禁渔目标进行分析处理，以基于禁渔目标检测禁渔区域内是否存在禁渔行为，如图1所示，在待分析图像中包括禁渔目标(人物、鱼竿、头带伞)时，由于人物距离禁渔区域(河面)的距离较近，人物距离鱼竿的距离较近，鱼竿距离河面的距离较近，因此，可以确定禁渔区域内存在禁渔行为，而后则可以通过信息输出装置输出图像检测结果，从而有效地实现了对禁渔区域中是否存在禁渔行为进行准确、有效地检测操作。
61.本实施例提供的技术方案，通过获取禁渔区域所对应的待分析图像，而后检测待分析图像中是否存在待分析目标，在待分析图像中存在待分析目标时，则在待分析目标中确定禁渔目标，从而有效地实现了对待分析图像中的目标进行二次识别操作，进而保证了禁渔目标识别的准确可靠性，在获取到禁渔目标之后，可以基于禁渔目标检测禁渔区域内是否存在禁渔行为，从而有效地保证了对禁渔行为进行检测的正确率，同时，由于本实施例中的方案可以同时对与禁渔行为相关的多个目标进行一次性检测操作，进而有效地提高了对禁渔区域内是否存在禁渔行为的质量和效率，同时降低了检测的误报率，进一步提高了该方法的实用性，有利于市场的推广与应用。
62.下面结合附图，对本发明的一些实施方式作详细说明。在各实施例之间不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。另外，下述各方法实施例中的步骤时序仅为一种举例，而非严格限定。
63.图2为本发明实施例提供的一种图像检测方法的流程示意图；参考附图2所示，本实施例提供了一种图像检测方法，该方法的执行主体可以为图像检测装置，该图像检测装置可以实现为软件、或者软件和硬件的组合，具体的，该图像检测方法可以包括以下步骤：
64.步骤s201：获取禁渔区域所对应的待分析图像。
65.步骤s202：检测待分析图像中是否存在待分析目标。
66.步骤s203：在待分析图像中存在待分析目标时，则在待分析目标中确定禁渔目标，禁渔目标为待分析目标中的至少一部分，禁渔目标包括以下至少之一：人物、禁渔工具、辅助工具。
67.步骤s204：基于禁渔目标，确定与禁渔区域相对应的检测结果，检测结果用于标识禁渔区域内是否存在禁渔行为。
68.下面对上述各个步骤进行详细说明：
69.步骤s201：获取禁渔区域所对应的待分析图像。
70.其中，禁渔区域可以是指由法律所规定的在禁渔期内限制钓鱼行为的区域，其可以包括指定池塘、指定河流、指定湖泊、指定大江、指定大海等能够进行钓鱼的水域区域，为了能够实现对禁渔区域内是否存在禁渔行为进行检测，可以获取禁渔区域所对应的待分析图像，具体的，在禁渔区域附近(位于池塘边、河流边、湖泊旁、大江旁、大海边等等)可以配
置有一个或多个图像采集装置，通过图像采集装置可以实时或者适时地获取禁渔区域所对应的待分析图像，上述的图像采集装置可以包括以下至少之一：照相机、摄像机、激光相机、红外相机等具有拍摄能力的设备。
71.另外，所获取的待分析图像的数量可以为一个或多个，在待分析图像的数量为多个时，多个待分析图像可以为一视频信息，具体的，在图像采集装置为摄像机时，通过摄像机可以实时或者适时地获取与禁渔区域所对应的视频信息，该视频信息中包括多帧的待分析图像，此时，所获得的待分析图像可以是通过对视频信息进行抽帧处理所获得的。在另一些实例中，在图像采集装置为相机时，可以通过相机实时或者适时地获取与禁渔区域所对应的一帧或多帧待分析图像。
72.此外，在获取禁渔区域所对应的待分析图像的过程中，由于待分析图像的获取质量与禁渔区域所在环境的光线信息存在直接关系，例如：在白天光线较为充足时，所获得的待分析图像的质量和清晰度较高；在夜晚光线较为暗淡时，所获得的待分析图像的质量和清晰度较低。因此，为了能够保证对禁渔区域内是否存在禁渔行为进行检测操作的准确性和稳定性，本实施例提供了一种对待分析图像进行获取的实现方式，具体的，本实施例中的获取禁渔区域所对应的待分析图像，包括：获取与禁渔区域相对应的环境光线；在环境光线大于或等于预设阈值时，则通过第一图像采集装置获取待分析的彩色图像；在环境光线小于预设阈值时，则通过第二图像采集装置获取待分析的灰度图像。
73.具体的，在禁渔区域附近配置有环境传感器和图像采集装置，该环境传感器可以包括光线传感器、光照传感器等等，通过环境传感器可以获取与禁渔区域相对应的环境光线，在获取到环境光线之后，可以将环境光线与预设阈值进行分析比较，在环境光线大于或等于预设阈值时，则说明禁渔区域所在环境的光线较为充足，此时，为了保证对禁渔行为进行检测的准确可靠性，可以通过第一图像采集装置获取到待分析的彩色图像，其中，第一图像采集装置可以为普通相机、普通摄像机等等。在环境光线小于预设阈值时，则说明禁渔区域所在环境的光线较为暗淡，此时，为了保证对禁渔行为进行检测的准确可靠性，可以通过第二图像采集装置获取到待分析的灰度图像，此时，第二图像采集装置可以为激光相机、红外相机等等。
74.在又一些实例中，本实施例中的获取禁渔区域所对应的待分析图像可以包括：获取图像采集时间；在图像采集时间处于白天时间段时，则通过第一图像采集装置获取待分析的彩色图像；在图像采集时间处于夜晚时间段时，则通过第二图像采集装置获取待分析的灰度图像。
75.具体的，在获取待分析图像时，为了保证待分析图像获取的质量和效果，则可以基于光线强度或者光照强度预先配置有不同的时间段，例如：包括白天时间段和夜晚时间段等等，其中，在不同的季节所配置的白天时间段和夜晚时间段可以对应有不同的时间信息，例如：在夏季时，白天时间段可以为早上4点到晚上7点，夜晚时间段可以为晚上7点到凌晨4点；在冬季时，白天时间段可以为早上6点到晚上6点，夜晚时间段可以为晚上6点到早上6点。
76.此时，为了能够获取到待分析图像，在禁渔区域附近配置有计时器，通过计时器获取到图像采集时间，图像采集时间可以为一天24小时中的任意一个时刻，在获取到图像采集时间之后，可以将图像采集时间与预设的白天时间段和夜晚时间段进行分析比较，在图
像采集时间处于白天时间段时，则说明禁渔区域所在环境的光线较为充足，此时，为了进一步提高对禁渔行为进行检测的准确可靠性，可以通过第一图像采集装置获取到待分析的彩色图像。在图像采集时间处于夜晚时间段时，则说明禁渔区域所在环境的光线较为暗淡，此时，为了保证对禁渔行为进行检测的准确可靠性，可以通过第二图像采集装置获取到待分析的灰度图像。
77.需要注意的是，对于第二图像采集装置而言，在第二图像采集装置为红外相机时，此时通过红外相机所获得的视频图像具有目标纹理模糊、缺少识别细节的问题，因此，为了克服上述技术问题，第二图像采集装置可以优选为激光相机，通过激光相机所获得的视频图像不仅具有较多细节，并且，由于禁渔区域的范围往往较大，而激光雷达的成像距离可以达到将近1km，从而有效地满足了对应用和场景的需求。
78.步骤s202：检测待分析图像中是否存在待分析目标。
79.在获取到待分析图像之后，可以对待分析图像进行分析处理，以检测待分析图像中是否存在待分析目标，待分析目标可以是指预先配置的与禁渔行为相关的目标对象，具体实现时，待分析目标可以包括以下至少之一：人物、禁渔工具、辅助工具、疑似人物的目标、疑似禁渔工具的目标、疑似辅助工具的目标等等，禁渔工具可以包括以下至少之一：渔船、鱼竿、渔网、鱼篓、鱼叉、电鱼棍等等，辅助工具可以包括以下至少之一：雨伞、座椅等等，疑似人物的目标可以包括：雕像，疑似禁渔工具的目标可以包括以下至少之一：树枝、电线等，疑似辅助工具的目标可以包括：石头等等。
80.另外，本实施例对于检测待分析图像中是否存在待分析目标的具体实现方式不做限定，在一些实例中，检测待分析图像中是否存在待分析目标可以包括：获取图像检测模型，图像检测模型被训练为用于检测图像中的待分析目标；将待分析图像输入至图像检测模型中，以检测待分析图像中是否存在待分析目标。
81.具体的，预先训练有用于检测图像中的待分析目标的图像检测模型，在获取到待分析图像之后，可以将待分析图像输入至图像检测模型中，从而可以获得图像检测模型所输出的检测结果，检测结果具体为待分析图像中是否存在待分析目标，在待分析图像中存在待分析目标时，图像检测模型可以将待分析图像中所包括的待分析目标标记出来。
82.在另一些实例中，检测待分析图像中是否存在待分析目标可以包括：对待分析图像进行处理，获得待分析图像中所有对象的轮廓信息，将轮廓信息与预设目标轮廓进行分析匹配，在轮廓信息与预设目标轮廓相匹配时，则确定待分析图像中存在待分析目标，并可以将待分析目标的轮廓标记出来；在不存在与轮廓信息相匹配的预设目标轮廓时，则可以确定待分析图像中不存在待分析目标，从而有效地实现了可以准确地检测待分析图像中是否存在待分析目标。
83.步骤s203：在待分析图像中存在待分析目标时，则在待分析目标中确定禁渔目标，禁渔目标为待分析目标中的至少一部分，禁渔目标包括以下至少之一：人物、禁渔工具、辅助工具。
84.其中，在对待分析图像进行检测的结果为待分析图像中存在待分析目标时，为了进一步提高对禁渔行为进行检测的准确度和精确度，可以进一步对待分析目标进行分析处理，以在待分析目标中确认禁渔目标，该禁渔目标为待分析目标中的至少一部分，即禁渔目标为待分析目标的全部或者部分，在一些特殊场景中，例如：在待分析目标中可以不存在禁
渔目标时，则所确定的禁渔目标为空值，即待分析图像中不包括禁渔目标。具体的，通过对待分析目标进行分析处理，从而可以将待分析目标中所包括的疑似人物的目标、疑似禁渔工具的目标、疑似辅助工具的目标删除，从而有效地提高了对禁渔目标进行检测的精确度。
85.另外，本实施例对于在待分析目标中确定禁渔目标的具体实现方式不做限定，在一些实例中，在待分析目标中确定禁渔目标可以包括：获取目标检测模型，目标检测模型被训练为用于检测待分析目标中的禁渔目标；将待分析目标输入至目标检测模型中，以在待分析目标中确定禁渔目标以及禁渔目标的姿态信息。
86.具体的，预先训练有用于检测待分析目标中的禁渔目标的目标检测模型，在获取到待分析目标之后，可以将待分析目标所对应的图像区域输入至目标检测模型中，可以获得目标检测模型所输出的检测结果，从而可以在待分析目标中确定禁渔目标以及禁渔目标的姿态信息，即在确定待分析图像中包括禁渔目标，不仅可以将待分析图像中的禁渔目标标记出来，还可以确定禁渔目标的姿态信息，不同的禁渔目标可以对应有不同的姿态信息，例如：在禁渔目标为人物时，人物的姿态信息可以包括：站立姿态、坐着姿态、蹲着姿态等等；在禁渔目标为渔船时，渔船的姿态信息可以包括：静止状态、运动状态等等。
87.在另一些实例中，在待分析目标中确定禁渔目标可以包括：通过待分析图像获得待分析目标的轮廓信息，将轮廓信息与禁渔目标轮廓进行分析匹配，在轮廓信息与禁渔目标轮廓相匹配时，则将轮廓信息所对应的待分析目标确定为禁渔目标，并可以基于轮廓信息确定禁渔目标所对应的姿态信息，同时可以将禁渔目标的轮廓标记出来；在不存在与轮廓信息相匹配的禁渔目标轮廓时，则可以确定待分析目标中不存在禁渔目标，从而有效地实现了可以准确地在待分析目标中确定禁渔目标。
88.步骤s204：基于禁渔目标，确定与禁渔区域相对应的检测结果，检测结果用于标识禁渔区域内是否存在禁渔行为。
89.在获取到禁渔目标之后，可以对禁渔目标进行分析处理，从而可以获得与禁渔区域相对应的检测结果，该检测侧结果用于标识禁渔区域内是否存在禁渔行为。具体的，本实施例对于基于禁渔目标，确定与禁渔区域相对应的检测结果的具体实现方式不做限定，本领域技术人员可以根据具体的应用场景或者应用需求进行设置，在一些实例中，在获取到禁渔目标之后，可以识别禁渔目标所对应的目标类型，在目标类型包括禁渔工具时，例如：在禁渔目标包括鱼竿、鱼篓、渔船、渔网时，则可以直接确定检测结果为第二检测结果，该第二检测结果用于标识禁渔区域内存在禁渔行为；在目标类型仅包括人物或者辅助工具时，则可以确定检测结果为第一检测结果，该第一检测结果用于标识禁渔区域内不存在禁渔行为，从而有效地实现了可以基于禁渔目标来检测禁渔区域内是否存在禁渔行为。
90.需要注意的是，基于禁渔目标，确定与禁渔区域相对应的检测结果的具体实现方式并不限于上述所描述的实现方式，本领域技术人员还可以采用其他的方式来实现基于禁渔目标，确定与禁渔区域相对应的检测结果，只要能够有效地保证对禁渔区域内是否存在禁渔行为进行检测的准确可靠性即可，在此不再赘述。
91.为了提高该方法的实用性，在基于禁渔目标，确定与禁渔区域相对应的检测结果之后，本实施例中的方法还可以包括：在检测结果为用于标识禁渔区域内存在禁渔行为的第二检测结果时，则生成与禁渔区域相对应的告警信息。
92.具体的，在检测结果为用于标识禁渔区域内存在禁渔行为的第二检测结果时，即
在禁渔区域内存在非法捕鱼行为，此时，为了能够及时地阻止非法捕鱼行为的继续进行，可以生成与禁渔区域相对应的告警信息，其中，告警信息可以包括以下至少之一：声音告警信息、闪光灯告警信息、信息告警信息等表现形式，该告警信息用于告知用户禁渔区域内存在禁渔行为，以通过告警信息提示相应的维护人员对禁渔区域进行探查，并阻止非法捕鱼行为的继续进行。
93.需要注意的是，对生成告警信息之后，可以通过信息输出装置将告警信息进行输出，不同类型的告警信息可以对应有不同的信息输出装置，举例来说：在告警信息为语音告警信息时，信息输出装置可以为语音输出装置，通过语音输出装置可以对语音告警信息进行播报，使得用户通过所播报的语音信息可以直接获知到禁渔区域中存在禁渔行为的非法状态。在告警信息为文本告警信息时，此时的信息输出装置可以配置有显示界面，通过显示界面可以以对话框的形式、飘窗形式、弹窗等形式对文本告警信息进行显示，使得用户通过所显示的文本信息可以直接获知到禁渔区域中存在禁渔行为的非法状态。在告警信息为闪光灯告警信息时，此时的信息输出装置可以为闪光灯，通过闪光灯(可以为一个或多个)来显示闪光灯告警信息；或者，在信息输出装置上配置有用于显示闪光灯图标的区域，通过显示区域来显示与闪光灯告警信息相对应的闪光灯图标等等，使得用户通过闪光灯的显示状态可以直接获知到禁渔区域中存在禁渔行为的非法状态。
94.本实施例提供的图像检测方法，通过获取禁渔区域所对应的待分析图像，而后检测待分析图像中是否存在待分析目标，在待分析图像中存在待分析目标时，则在待分析目标中确定禁渔目标，从而有效地实现了对待分析图像中的目标进行二次识别操作，进而保证了禁渔目标识别的准确可靠性，在获取到禁渔目标之后，基于禁渔目标进行图像检测操作，有效地实现了对禁渔区域内是否存在禁渔行为进行准确、有效地识别操作，从而有效地保证了对禁渔行为进行检测的正确率，同时，由于本实施例中的方案可以同时对与禁渔行为相关的多个目标进行一次性检测操作，进而有效地提高了对禁渔区域内是否存在禁渔行为的质量和效率，同时降低了检测的误报率，进一步提高了该方法的实用性，有利于市场的推广与应用。
95.图3为本发明实施例提供的又一种图像检测方法的流程示意图；参考附图3所示，在待分析图像中存在待分析目标时，为了能够提高对禁渔目标进行识别的准确可靠性，本实施例中的方法还可以包括：
96.步骤s301：获取待分析目标在待分析图像中的显示清晰度。
97.步骤s302：在显示清晰度大于或等于预设阈值时，则允许在待分析目标中确定禁渔目标；或者，
98.步骤s303：在显示清晰度小于预设阈值时，则重新获取包括待分析目标的调整后图像，待分析目标在调整后图像中的显示清晰度大于或等于预设阈值。
99.其中，在待分析图像中存在待分析目标时，为了能够对禁渔目标进行识别的准确可靠性，在获取到待分析图像、且待分析图像中存在待分析目标时，则可以对待分析图像进行分析处理，以获取待分析目标在待分析图像中的显示清晰度，显示清晰度可以是通过与待分析目标在待分析图像中的显示尺寸、像素值、分辨率中的至少之一所获得的，在待分析目标在待分析图像中的显示尺寸越大、像素值越高、分辨率越高，则待分析目标在待分析图像中的显示清晰度越高；在待分析目标在待分析图像中的显示尺寸越小、像素值越小、分辨
率越小，则待分析目标在待分析图像中的显示清晰度越低。
100.在获取到显示清晰度之后，可以将显示清晰度与预设阈值进行分析比较，在显示清晰度大于或等于预设阈值时，则说明此时待分析目标在待分析图像中的显示清晰度较高，此时，在对待分析目标进行分析处理时，可以准确地识别出待分析目标中所包括的禁渔目标，进而可以允许在待分析目标中确定禁渔目标。在显示清晰度小于预设阈值时，则说明此时待分析目标在待分析图像中的显示清晰度较低，此时，若直接对待分析目标进行分析处理，无法准确地识别出待分析目标中所包括的禁渔目标。因此，为了能够准确地保证对禁渔目标进行识别的准确可靠性，可以重新获取包括待分析目标的调整后图像，具体的，可以对图像采集装置进行聚焦放大操作，从而可以通过图像采集装置重新获取到包括待分析目标的调整后图像，此时，待分析目标在调整后图像中的显示清晰度可以大于或等于预设阈值。由于待分析目标在调整后图像中的显示清晰度大于或等于预设阈值，而后则可以允许在待分析目标中确定禁渔目标，从而有效地保证了对禁渔目标进行确定的准确可靠性。
101.举例来说，以禁渔目标包括人和/或渔船为例，在获取到禁渔区域所对应的待分析图像之后，如果待分析图像中检测到人和/或渔船之后，可以获取人和/或渔船的检测框大小，而后可以将检测框大小与指定阈值进行分析比较，在检测框大小小于指定阈值时，则可以向图像采集装置发送控制指令，以使得图像采集装置可以基于控制指令进行聚焦放大操作，而后可以通过图像采集装置进行二次的图像检测操作，这样可以提高人和/或渔船在图像中的显示清晰度，进而可以提升对人/渔船的识别精确度。
102.本实施例中，通过获取待分析目标在待分析图像中的显示清晰度，而后可以将显示清晰度将预设阈值进行分析比较，在显示清晰度大于或等于预设阈值时，则允许在待分析目标中确定禁渔目标；在显示清晰度小于预设阈值时，则重新获取包括待分析目标的调整后图像，待分析目标在调整后图像中的显示清晰度大于或等于预设阈值，进而保证了待分析目标在待分析图像中的显示清晰度，进一步提高了对禁渔目标进行识别的精确性，保证了基于所识别出来的禁渔目标对禁渔行为进行检测的准确可靠性。
103.图4为本发明实施例提供的另一种图像检测方法的流程示意图；参考附图4所示，在待分析目标中确定禁渔目标之后，为了减少数据处理的数据量，本实施例中的方法还可以包括：
104.步骤s401：在禁渔目标包括人物和/或辅助工具时，获取人物和/或辅助工具在预设时间段内的运动状态。
105.步骤s402：在运动状态为持续移动状态时，则删除人物和/或辅助工具所对应的禁渔目标。
106.对于禁渔目标而言，由于禁渔目标可以包括人物、禁渔工具和辅助工具，而所识别出来的人物有可能不是钓鱼者，所识别出来的辅助工具可能不是钓鱼行为所需要工具，例如：在河边散步的人、在河边撑伞路过的人等等。因此，为了能够提高对禁渔行为进行识别的准确可靠，在基于禁渔目标检测禁渔区域内是否存在禁渔行为之前，可以对禁渔目标进行进一步筛选操作，具体的，在禁渔目标包括人物和/或辅助工具时，可以获取人物和/或辅助工具在预设时间段内的运动状态，其中，预设时间段可以为预先配置的5min、3min、1min等时间。
107.另外，本实施例对于获取人物和/或辅助工具在预设时间段内的运动状态的具体
实现方式不做限定，本领域技术人员可以根据具体的应用场景或者应用需求进行设置，例如：通过图像采集装置可以获取到包括有人物和/或辅助工具在预设时间段内的多帧图像，确定人物和/或辅助工具在各帧图像中的位置信息，基于人物和/或辅助工具在多帧图像中的位置信息来确定人物和/或辅助工具在预设时间段内的运动状态，具体的，在人物和/或辅助工具在各帧图像中的位置信息在不断变化时，则可以确定人物和/或辅助工具在预设时间段内的运动状态为持续运动状态；在人物和/或辅助工具在各帧图像中的位置信息没有变化时，则可以确定人物和/或辅助工具在预设时间段内的运动状态为静止状态。
108.在获取到人物和/或辅助工具在预设时间段内的运动状态之后，可以基于运动状态对禁渔目标进行筛选操作，具体的，在运动状态为持续移动状态时，则说明此时通过待分析图像所识别出来的禁渔目标是禁渔行为所对应的目标的概率较低，例如：在河边散步的人、在河边骑自行车的人等等，进而则可以删除人物和/或辅助工具所对应的禁渔目标；在运动状态为静止状态时，则说明此时通过待分析图像所识别出来的禁渔目标有可能是禁渔行为所对应的目标，因此则可以保留人物和/或辅助工具所对应的禁渔目标。
109.举例来说，通过图像采集装置可以获取到禁渔区域所对应的多帧待分析图像，而后对多帧待分析图像进行分析处理，以检测多帧待分析图像中的任意一个是否存在待分析目标，在待分析图像中包括多个待分析目标时，而后可以在多个待分析目标中确定禁渔目标，禁渔目标可以包括：人物、渔船、鱼竿、雨伞等等。在获取到上述禁渔目标之后，可以通过所获得的多帧待分析图像确定上述所识别出来的禁渔目标的运动状态，例如，禁渔目标中可以包括处于持续移动状态的人物、处于静止状态的人物、处于移动状态的雨伞、处于静止状态的人物时。由于处于持续移动状态的人物和处于移动状态的雨伞不可能是禁渔行为所对应的目标，因此，则可以将禁渔目标中的处于持续移动状态的人物和处于移动状态的雨伞删除，而后可以对进行删除操作之后的禁渔目标进行分析处理，以准确地实现检测在禁渔区域内是否存在禁渔行为。
110.本实施例中，在禁渔目标包括人物和/或辅助工具时，获取人物和/或辅助工具在预设时间段内的运动状态，在运动状态为持续移动状态时，则删除人物和/或辅助工具所对应的禁渔目标，从而有效地减少了需要进行分析处理的禁渔目标，进一步提高了对禁渔行为进行检测的质量和效率。
111.图5为本发明实施例提供的基于禁渔目标检测禁渔区域内是否存在禁渔行为的流程示意图；参考附图5所示，本实施例提供了一种确定与禁渔区域相对应的检测结果的实现方式，具体的，本实施例中的基于禁渔目标，确定与禁渔区域相对应的检测结果可以包括：
112.步骤s501：获取禁渔目标与禁渔区域之间的最短距离。
113.其中，在获取到禁渔目标与禁渔区域之后，可以对待分析图像中的禁渔目标与禁渔区域之间的最短距离，在一些实例中，最短距离可以为禁渔目标与禁渔区域之间在待分析图像中的最短距离，此时，本实施例中的获取禁渔目标与禁渔区域之间的最短距离可以包括：获取禁渔区域在待分析图像中的区域轮廓以及禁渔目标在待分析图像中的目标轮廓；基于区域轮廓和目标轮廓，确定禁渔目标与禁渔区域之间的最短距离。
114.具体的，在获取到待分析图像以及位于待分析图像中的禁渔区域和禁渔目标时，则可以利用轮廓识别算法对待分析图像中的禁渔区域和禁渔目标进行轮廓识别操作，从而可以获得禁渔区域在待分析图像中的区域轮廓以及禁渔目标在待分析图像中的目标轮廓。
在获取到区域轮廓和目标轮廓之后，可以对区域轮廓和目标轮廓进行分析处理，以确定禁渔目标与禁渔区域之间的最短距离，本实施例对于最短距离的具体确定方式不做限定，本领域技术人员可以根据具体的应用场景或者应用需求进行设置，例如：预先配置有用于确定最短距离的网络模型，在获取到区域轮廓、目标轮廓以及待分析图像之后，可以将区域轮廓、目标轮廓以及待分析图像输入至网络模型中，从而可以获得禁渔目标与禁渔区域之间的最短距离。
115.在另一些实例中，基于区域轮廓和目标轮廓，确定禁渔目标与禁渔区域之间的最短距离可以包括：获取区域轮廓在待分析图像中的轮廓坐标以及目标轮廓在待分析图像中的目标坐标；基于轮廓坐标和目标坐标，确定禁渔目标与禁渔区域之间的最短距离。
116.具体的，为了能够准确地获取到禁渔目标与禁渔区域之间的最短距离，可以基于待分析图像建立预设图像坐标系，而后可以分别对待分析图像中的区域轮廓和目标轮廓进行分析，确定区域轮廓在待分析图像中的轮廓坐标以及目标轮廓在待分析图像中的目标坐标，需要注意的，对于区域轮廓而言，一个区域轮廓可以包括多个轮廓点，且区域轮廓中的不同轮廓点所对应的轮廓坐标不同，因此，一个区域轮廓可以对应有多个不同的轮廓坐标；相类似的，对于目标轮廓而言，一个目标轮廓可以包括多个轮廓点，且目标轮廓中的不同轮廓点所对应的目标坐标不同，因此，一个目标轮廓可以对应有多个不同的目标坐标。
117.在获取到轮廓坐标和目标坐标之后，可以对轮廓坐标和目标坐标进行分析处理，具体的，可以先确定距离最近的轮廓坐标和目标坐标，而后可以基于所确定的轮廓坐标和目标坐标来确定禁渔目标与禁渔区域之间的最短距离，从而有效地保证了对最短距离进行确定的准确可靠性。
118.在又一些实例中，最短距离可以为禁渔目标与禁渔区域之间在实际空间中的最短距离，此时，为了能够准确地获取到最短距离，可以先确定禁渔目标的实际坐标，而后可以基于禁渔区域的实际坐标和禁渔目标的实际坐标来确定禁渔目标与禁渔区域之间在实际空间中的最短距离；或者，在一些场景中，为了能够准确地确定禁渔行为所发生的实际位置，也可以先确定禁渔目标的实际坐标。具体的，为了能够确定基于禁渔目标的实际坐标，本实施例中的方法还可以包括：获取禁渔区域的实际坐标；基于禁渔区域所对应的实际坐标和轮廓坐标、禁渔目标所对应的目标坐标，确定禁渔目标的实际坐标。
119.具体的，对于需要检测禁渔行为的禁渔区域而言，可以预先确定禁渔区域的实际坐标，并可以将所确定的实际坐标与所对应的禁渔区域进行关联存储，而后需要获取禁渔目标的实际坐标时，则可以通过访问预设区域获取到禁渔区域的实际坐标，由于禁渔区域所对应的轮廓中包括多个轮廓点，不同的轮廓点所对应的实际坐标不同，因此，禁渔区域的实际坐标的数量可以为多个；由于同一个待分析图像中任意两个目标的实际坐标与在图像中的轮廓坐标之间的坐标转换关系相同，因此，在获取到禁渔区域所对应的实际坐标和轮廓坐标之后，可以确定禁渔区域相对应的坐标转换关系，而后基于坐标转换关系对禁渔目标在待分析图像中的目标坐标进行分析处理，以获得禁渔目标的实际坐标。
120.在获取到禁渔目标的实际坐标之后，若基于禁渔目标确定待分析图像中存在禁渔行为时，通过禁渔目标的实际坐标可以方便用户快速查找到禁渔目标，有利于实现对禁渔行为进行快速的阻止操作，进一步提高了该方法的实用性。
121.另外，在获取到禁渔目标的实际坐标和禁渔区域的实际坐标之后，可以基于禁渔
目标的实际坐标和禁渔区域的实际坐标确定禁渔目标与禁渔区域之间在实际空间中的最短距离，从而实现了提高了对最短距离进行获取的灵活可靠性。
122.步骤s502：基于最短距离，确定与禁渔区域相对应的检测结果。
123.在获取到最短距离之后，可以对最短距离进行分析处理，以确定与禁渔区域相对应的检测结果。在一些实例中，基于最短距离，确定与禁渔区域相对应的检测结果可以包括：在所有禁渔目标各自对应的最短距离均大于距离阈值时，则确定检测结果为第一检测结果，第一检测结果用于标识禁渔区域内不存在禁渔行为；在存在禁渔目标所对应的最短距离小于或等于距离阈值时，则确定检测结果为第二检测结果，第二检测结果用于标识禁渔区域内存在禁渔行为。
124.其中，在获取到所有禁渔目标各自对应的最短距离之后，可以将所有禁渔目标各自对应的最短距离与预先配置的距离阈值进行分析比较，在所有的禁渔目标各自对应的最短距离均大于距离阈值时，则说明此时待分析图像中所包括的所有禁渔目标与禁渔区域之间的最短距离较大，即禁渔目标距离禁渔区域较大，进而说明此时待分析图像中的所有禁渔目标是禁渔行为所对应的目标的概率较低，而后可以确定检测结果为第一检测结果，即禁渔区域内不存在禁渔行为。在存在禁渔目标所对应的最短距离小于或等于距离阈值时，则说明此时的禁渔目标与禁渔区域之间的最短距离较小，即禁渔目标距离禁渔区域较小，例如：鱼竿距离河面较近、渔船距离河面较近、人物和鱼竿同时距离河面较近等等，进而说明此时的禁渔目标是禁渔行为所对应的目标的概率较高，而后可以确定检测结果为第二检测结果,即禁渔区域内存在禁渔行为。
125.举例来说，在待分析图像中包括河流(即禁渔区域)时，通过对待分析图像进行分析处理后，可以确定待分析图像中包括以下禁渔目标：人物1、人物2、鱼竿1和鱼竿2，而后可以确定河流的河流轮廓以及禁渔目标各自对应的目标轮廓，此时的目标轮廓可以包括人物1所对应的人物轮廓1、人物2所对应的人物轮廓2、鱼竿1所对应的鱼竿轮廓1、鱼竿2所对应的鱼竿轮廓2。
126.而后可以基于禁渔目标各自对应的目标轮廓以及河流轮廓确定禁渔目标与河流之间的最短距离，最短距离可以包括：河流与人物1所对应的最短距离l1、河流与人物2所对应的最短距离l2、河流与鱼竿1所对应的最短距离l3、河流与鱼竿2所对应的最短距离l4。
127.将所获取到各个禁渔目标与河流之间的最短距离与距离阈值l进行分析比较，在最短距离l1、l2、l3和l4均大于l时，则说明待分析图像中所包括的所有禁渔目标距离河流之间的距离较大，因此则可以确定检测结果为第一检测结果，即河流内并不存在禁渔行为。在最短距离(l1、l2、l3和l4)中的任意一个小于或等于l时，则说明待分析图像中存在某一个禁渔目标距离河流之间的距离较近，因此则可以确定检测结果为第二检测结果，即河流内存在禁渔行为。
128.在另一些实例中，基于最短距离，确定与禁渔区域相对应的检测结果可以包括：在禁渔目标包括禁渔工具和其他目标时，获取禁渔工具与其他目标之间的目标间距离；基于最短距离和目标间距离，确定与禁渔区域相对应的检测结果。
129.其中，在禁渔目标包括禁渔工具和其他目标时，其他目标可以包括以下至少之一：人物和辅助工具，则说明此时禁渔区域内存在禁渔行为的概率较高，为了避免对禁渔行为进行误检测操作，例如：将树枝误检为“鱼竿”，将电线误检为“鱼竿”等等，则可以获取禁渔
工具与其他目标之间的目标间距离，具体的，目标间距离的获取方式与上述实施例中确定最短距离的实现方式相类似，具体可参考上述陈述内容，在此不再赘述。
130.在获取到最短距离和目标间距离之后，可以对最短距离和目标间距离进行分析处理，以确定与禁渔区域相对应的检测结果，在一些实例中，基于最短距离和目标间距离，确定与禁渔区域相对应的检测结果可以包括：获取用于对禁渔区域内是否存在禁渔行为的网络模型，将最短距离、目标件距离以及待分析图像输入至网络模型，从而可以获得通过网络模型所输出的检测结果，进而有效地实现了对检测区域内是否存在禁渔行为进行准确地检测操作。
131.在另一些实例中，基于最短距离和目标间距离，确定与禁渔区域相对应的检测结果可以包括：获取用于检测禁渔禁渔区域内存在禁渔行为的距离规则信息，例如：距离规则信息可以包括：在最短距离属于第一距离范围、目标件距离为第二距离范围时，则确定检测结果为第二检测结果，第二检测结果用于标识禁渔区域内存在禁渔行为；而后基于距离规则信息对最短距离和目标间距离进行分析处理，以确定与禁渔区域相对应的检测结果。
132.在又一些实例中，基于最短距离和目标间距离，确定与禁渔区域相对应的检测结果可以包括：在所有禁渔目标各自对应的最短距离均大于距离阈值时，则确定检测结果为第一检测结果，第一检测结果用于标识禁渔区域内不存在禁渔行为；在存在禁渔目标所对应的最短距离小于或等于距离阈值、且禁渔目标所对应的目标间距离小于或等于预设距离时，则确定检测结果为第二检测结果，第二检测结果用于标识禁渔区域内存在禁渔行为；在最短距离小于或等于距离阈值、且目标间距离大于预设距离时，则确定检测结果为第一检测结果，第一检测结果用于标识禁渔区域内不存在禁渔行为。
133.其中，在获取到所有禁渔目标各自对应的最短距离之后，可以将所有禁渔目标各自对应的最短距离与预先配置的距离阈值进行分析比较，在所有的禁渔目标各自对应的最短距离均大于距离阈值时，则说明此时的禁渔目标与禁渔区域之间的最短距离较大，即禁渔目标距离禁渔区域较大，进而说明此时待分析图像中的所有禁渔目标是禁渔行为所对应的目标的概率较低，而后可以确定禁渔区域内不存在禁渔行为。
134.在存在任意一个禁渔目标所对应的最短距离小于或等于距离阈值、且禁渔目标所对应的目标间距离小于或等于预设距离时，即说明此时的禁渔目标与禁渔区域之间的距离较小、且禁渔目标与其他目标之间的距离较小，进而说明此时的禁渔目标是禁渔行为所对应的目标的概率较高，而后可以确定禁渔区域内存在禁渔行为。其中，用于对目标间距离进行分析处理的预设距离和用于对最短距离进行分析处理的距离阈值可以相同或者不同，本领域技术人员可以根据具体的应用场景或者应用需求对预设距离和距离阈值所对应的数值进行任意配置操作，在此不再赘述。
135.在所有禁渔目标各自对应的最短距离均小于或等于距离阈值、且禁渔目标各自对应的目标间距离大于预设距离时，即说明此时的禁渔目标与禁渔区域之间的距离较小、而禁渔目标与其他目标之间的距离较大，进而说明此时的禁渔目标是禁渔行为所对应的目标的概率较低，而后可以确定禁渔区域内不存在禁渔行为。
136.举例来说，在待分析图像中包括河流，通过对待分析图像进行分析处理后，可以确定待分析图像中包括以下禁渔目标：人物1、人物2、鱼竿1和鱼竿2，而后可以确定河流的河流轮廓以及禁渔目标各自对应的目标轮廓，此时的目标轮廓可以包括人物1所对应的人物
轮廓1、人物2所对应的人物轮廓2、鱼竿1所对应的鱼竿轮廓1、鱼竿2所对应的鱼竿轮廓2。
137.而后可以基于禁渔目标各自对应的目标轮廓以及河流轮廓确定禁渔目标与河流之间的最短距离以及任意两个禁渔目标之间的目标间距离，最短距离可以包括：河流与人物1所对应的最短距离l1、河流与人物2所对应的最短距离l2、河流与鱼竿1所对应的最短距离l3、河流与鱼竿2所对应的最短距离l4，目标间距离可以包括：鱼竿1与人物1所对应的目标间距离d1、鱼竿2与人物2所对应的目标间距离d2、鱼竿2与人物1所对应的目标间距离d3、鱼竿1与人物2所对应的目标间距离d4。
138.将所获取到各个禁渔目标与河流之间的最短距离与距离阈值l进行分析比较，将所获得的目标间距离与预设阈值d进行分析比较，在最短距离l1、l2、l3和l4均大于l时，则说明待分析图像中所包括的所有禁渔目标距离河流之间的距离较大，因此则可以确定河流内并不存在禁渔行为。在最短距离(l1、l2、l3和l4)中的任意一个小于或等于l、且目标间距离小于或等于预设距离时，说明待分析图像中所包括的所有禁渔目标距离河流之间的距离较近，且禁渔目标与其他目标之间的距离较近，进而可以确定此时的禁渔目标是禁渔行为所对应的目标的概率较高，例如：站立在竹筏上的人，手中拿着渔网、鱼叉或者电鱼棍时，此时，站立的人进行钓鱼行为的概率较高；而后可以确定禁渔区域内存在禁渔行为；在最短距离小于或等于距离阈值、且目标间距离大于预设距离时，则说明待分析图像中所包括的所有禁渔目标距离河流之间的距离较近，且禁渔目标与其他目标之间的距离较大，进而可以确定此时的禁渔目标是禁渔行为所对应的目标的概率较低，而后可以确定禁渔区域内存在禁渔行为确定禁渔区域内不存在禁渔行为。
139.本实施例中，通过获取禁渔目标与禁渔区域之间的最短距离，而后可以基于最短距离检测禁渔区域内是否存在禁渔行为，可以过滤掉一些远离河面的目标，有效地避免将一些远离河面的人和雨伞误判为禁渔行为所对应的禁渔目标，进一步提高了对禁渔区域内是否存在禁渔行为进行检测的准确可靠性。
140.具体应用时，参考附图6所示，本应用实施例提供了一种基于视觉的图像检测方法，其中，图像检测方法可以包括：多光谱相机的图像采集操作、目标检测与分类误报压制操作、河面分割操作和数据后处理的操作，具体的，以河面作为禁渔区域为例进行说明，图像检测方法可以包括以下步骤：
141.步骤1：利用多光谱相机获得视频图像。
142.其中，多光谱相机可以拍摄位于2公里或者3公里的范围内的区域图像，其具体可以包括用于在白天进行实时图像采集操作的普通相机和用于在夜晚进行实时图像采集操作的夜晚相机，该夜晚相机可以包括激光雷达相机和/或红外相机。
143.具体的，在白天时，可以通过普通相机实时获得视频图像，视频图像中可以包括多个属于标准红绿蓝空间的彩色图像；在夜晚时，可以通过激光雷达相机或者红外相机实时获得视频图像，视频图像中可以包括多个灰色图像。
144.步骤2：对所获得的视频图像进行分析处理，以确定视频图像中是否包括待分析目标(即实现目标检测操作和分类误报压制操作)。
145.为了能够提高禁渔行为检测的准确可靠性，在获取到视频图像之后，可以对视频图像进行抽帧处理，具体的，可以按照一定的抽帧策略对视频图像进行抽帧处理，例如：每秒可以抽取1到2帧图像，或者，每10帧、每15帧、每20帧、每25帧抽取1帧或2帧图像等等，从
而可以获得多个待分析图像(具体可以包括彩色图像和/或灰色图像)。
146.在获取到待分析图像之后，可以将待分析图像输入至目标检测模型，从而可以识别待分析图像中是否存在禁渔目标，其中，目标检测模型检测的禁渔目标类别可以包括：人、渔具、雨伞和渔船等等。如果检测到待分析图像中存在人或者渔船时，并且人的检测框大小小于指定阈值时，则给相机发送调整指令，如图7所示，以使得相机可以基于调整指令进行聚焦放大操作，而后进行二次图像检测操作，这样可以提高图像显示的清晰度，从而有利于提升对图像中所包括的人、鱼竿和雨伞的检测精度。
147.需要注意的是，当一张图像中检测出的多个目标各自对应的检测框大小均小于指定阈值时，则可以获取多个检测框在图像中的坐标位置，而后基于检测框在图像中的坐标位置来确定检测框的检测顺序，而后按照检测顺序依次给相机发送调整指令，以使得相机可以按照顺序基于调整指令依次进行聚焦放大操作，从而可以提高图像的显示清晰度，这样有利于提升对图像中所包括的多个人、鱼竿和雨伞的检测精度。
148.如果待分析图像中没有检测到人或者渔船，则可以确定此时的禁渔区域中并不存在禁渔行为；在待分析图像中检测到的人物的检测框大小大于或等于指定阈值时，则可以直接输出目标检测结果给分类误报压制模型，其中，目标检测结果可以包括待分析图像、待分析图像中所包括的禁渔目标以及目标在画面中所对应的坐标位置。
149.在分类误报压制模型获取到目标检测结果之后，可以对目标检测器输出的人、鱼竿、雨伞和渔船等多个目标进行二次过滤操作，从而可以获取到视频图像中所包括的禁渔目标，这样是为了进一步筛选和过滤掉误报的检测目标，同时对于人物目标而言，可以确定人物的姿态信息，例如：人物的姿态信息可以包括站着的人和坐着的人等等，需要注意的是，实现二次过滤操作的目标检测器的检测精度低于目标检测模型的检测精度。
150.在一些实例中，在不同的时间段，分类误报压制模型的过滤条件可以不同，例如，在白天时间段时，分类误报压制模型可以对人物和鱼竿进行过滤，在夜晚时间段，分类误报压制模型可以仅对人物进行过滤，这样有利于保证对目标进行过滤的精确度。
151.步骤3：基于视频图像进行河面分割处理，获得河面所对应的区域轮廓。
152.为了避免将一些远离河面的人和雨伞识别为禁渔行为所对应的目标，可以计算禁渔目标与河面之间的距离，此时，为例能够获取到禁渔目标与河面之间的建立，可以进行河面分割操作，即定位视频画面中河面的位置，并确定河面所对应的轮廓区域坐标，这样就可以计算目标检测框与河面的垂直距离(即最短距离)，从而过滤掉一些远离河面的目标。
153.步骤4：基于目标与河面的距离进行图像检测操作。
154.具体的，参考附图8所示，在通过分类误报压制模块获得目标检测结果之后，可以将目标检测结果输入至移动侦测模块，从而可以确定禁渔目标的运动状态。例如：可以将目标检测中所包括的人物检测结果输入至移动侦测模块，的检测结果会进入移动侦测模块，通过移动侦测模块来判断人是否在持续移动，如果是，将可以将持续移动的人从目标检测结果中过滤掉。如果目标检测结果中的人为：蹲坐着的人、静止站立的人，或者，目标检测结果中包括雨伞和鱼竿时，则可以进一步计算上述各个禁渔目标与河面之间的直线距离，任意两个相邻的禁渔目标之间的目标间距离，而后对直线距离和目标间距离进行分析处理，以检测河面中是否存在禁渔行为。
155.本应用实施例提供的技术方案，通过激光雷达相机实现夜晚图像的高清图像，从
而有效地扩展了该方法的适用场景和应用范围，另外，在获取到图像之后，通过多模型组合的方式(分类误报压制模型、目标检测模型)对图像进行处理，实现了目标检测和误报压制操作，通过分割算法实现户外场景下的河面分割，并通过目标与目标之间的距离、目标与河面之间的距离实现多阶段目标检测结果的多次过滤，满足不同场景的计算需求，同时基于移动侦测算法实现了移动目标的跟踪和过滤，从而有效地减少了需要进行分析处理的数据量，提高了对禁渔行为进行检测的速度和质量，进一步提高了该方法的实用性，有利于市场的推广与应用。
156.图9为本发明实施例提供的一种图像检测装置的结构示意图；参考附图9所示，本实施例提供了一种图像检测装置，该检测装置可以包括：
157.第一获取模块11，用于获取禁渔区域所对应的待分析图像；
158.第一检测模块12，用于检测待分析图像中是否存在待分析目标；
159.第一确定模块13，用于在待分析图像中存在待分析目标时，则在待分析目标中确定禁渔目标，禁渔目标为待分析目标中的至少一部分，禁渔目标包括以下至少之一：人物、禁渔工具、辅助工具；
160.第一处理模块14，用于基于禁渔目标，确定与禁渔区域相对应的检测结果，检测结果用于标识禁渔区域内是否存在禁渔行为。
161.在一些实例中，在第一获取模块11获取禁渔区域所对应的待分析图像时，该第一获取模块11用于：获取与禁渔区域相对应的环境光线；在环境光线大于或等于预设阈值时，则通过第一图像采集装置获取待分析的彩色图像；在环境光线小于预设阈值时，则通过第二图像采集装置获取待分析的灰度图像。
162.在一些实例中，在第一检测模块12检测待分析图像中是否存在待分析目标时，该第一检测模块12用于执行：获取图像检测模型，图像检测模型被训练为用于检测图像中的待分析目标；将待分析图像输入至图像检测模型中，以检测待分析图像中是否存在待分析目标。
163.在一些实例中，在待分析图像中存在待分析目标时，本实施例中的第一获取模块11和第一处理模块14还用于：
164.第一获取模块11，用于获取待分析目标在待分析图像中的显示清晰度；
165.第一处理模块14，用于在显示清晰度大于或等于预设阈值时，则允许在待分析目标中确定禁渔目标；在显示清晰度小于预设阈值时，则重新获取包括待分析目标的调整后图像，待分析目标在调整后图像中的显示清晰度大于或等于预设阈值。
166.在一些实例中，在第一确定模块13在待分析目标中确定禁渔目标时，该第一确定模块13用于执行：获取目标检测模型，目标检测模型被训练为用于检测待分析目标中的禁渔目标；将待分析目标输入至目标检测模型中，以在待分析目标中确定禁渔目标以及禁渔目标的姿态信息。
167.在一些实例中，在待分析目标中确定禁渔目标之后，本实施例中的第一获取模块11和第一处理模块14还用于执行以下步骤：
168.第一获取模块11，用于在禁渔目标包括人物和/或辅助工具时，获取人物和/或辅助工具在预设时间段内的运动状态；
169.第一处理模块14，用于在运动状态为持续移动状态时，则删除人物和/或辅助工具
所对应的禁渔目标。
170.在一些实例中，在第一处理模块14基于禁渔目标，确定与禁渔区域相对应的检测结果时，该第一处理模块14用于：获取禁渔目标与禁渔区域之间的最短距离；基于最短距离，确定与禁渔区域相对应的检测结果。
171.在一些实例中，在第一处理模块14获取禁渔目标与禁渔区域之间的最短距离时，该第一处理模块14用于：获取禁渔区域在待分析图像中的区域轮廓以及禁渔目标在待分析图像中的目标轮廓；基于区域轮廓和目标轮廓，确定禁渔目标与禁渔区域之间的最短距离。
172.在一些实例中，在第一处理模块14基于区域轮廓和目标轮廓，确定禁渔目标与禁渔区域之间的最短距离时，该第一处理模块14用于：获取区域轮廓在待分析图像中的轮廓坐标以及目标轮廓在待分析图像中的目标坐标；基于轮廓坐标和目标坐标，确定禁渔目标与禁渔区域之间的最短距离。
173.在一些实例中，本实施例中的第一获取模块11和第一处理模块14还用于执行以下步骤：
174.第一获取模块11，用于获取禁渔区域的实际坐标；
175.第一处理模块14，用于基于禁渔区域所对应的实际坐标和轮廓坐标、禁渔目标所对应的目标坐标，确定禁渔目标的实际坐标。
176.在一些实例中，在第一处理模块14基于最短距离，确定与禁渔区域相对应的检测结果时，该第一处理模块14用于：在所有禁渔目标各自对应的最短距离均大于距离阈值时，则确定检测结果为第一检测结果，第一检测结果用于标识禁渔区域内不存在禁渔行为；在存在禁渔目标所对应的最短距离小于或等于距离阈值时，则确定检测结果为第二检测结果，第二检测结果用于标识禁渔区域内存在禁渔行为。
177.在一些实例中，在第一处理模块14基于最短距离，确定与禁渔区域相对应的检测结果时，该第一处理模块14用于：在禁渔目标包括禁渔工具和其他目标时，获取禁渔工具与其他目标之间的目标间距离；基于最短距离和目标间距离，确定与禁渔区域相对应的检测结果。
178.在一些实例中，在第一处理模块14基于最短距离和目标间距离，确定与禁渔区域相对应的检测结果时，该第一处理模块14用于：在所有禁渔目标各自对应的最短距离均大于距离阈值时，则确定检测结果为第一检测结果，第一检测结果用于标识禁渔区域内不存在禁渔行为；在存在禁渔目标所对应的最短距离小于或等于距离阈值、且禁渔目标所对应的目标间距离小于或等于预设距离时，则确定检测结果为第二检测结果，第二检测结果用于标识禁渔区域内存在禁渔行为；在存在禁渔目标所对应的最短距离小于或等于距离阈值、且禁渔目标所对应的目标间距离大于预设距离时，则确定检测结果为第一检测结果，第一检测结果用于标识禁渔区域内不存在禁渔行为。
179.在一些实例中，本实施例中的第一处理模块14还用于：在检测结果为禁渔区域内存在禁渔行为时，则生成与禁渔区域相对应的告警信息。
180.图9所示装置可以执行图1-图8所示实施例的方法，本实施例未详细描述的部分，可参考对图1-图8所示实施例的相关说明。该技术方案的执行过程和技术效果参见图1-图8所示实施例中的描述，在此不再赘述。
181.在一个可能的设计中，图9所示图像检测装置的结构可实现为一电子设备，该电子
设备可以是手机、平板电脑、电子设备、服务器等各种设备。如图10所示，该电子设备可以包括：第一处理器21和第一存储器22。其中，第一存储器22用于存储相对应电子设备执行上述图1-图8所示实施例中图像检测方法的程序，第一处理器21被配置为用于执行第一存储器22中存储的程序。
182.程序包括一条或多条计算机指令，其中，一条或多条计算机指令被第一处理器21执行时能够实现如下步骤：
183.获取禁渔区域所对应的待分析图像；
184.检测待分析图像中是否存在待分析目标；
185.在待分析图像中存在待分析目标时，则在待分析目标中确定禁渔目标，禁渔目标为待分析目标中的至少一部分，禁渔目标包括以下至少之一：人物、禁渔工具、辅助工具；
186.基于禁渔目标，确定与禁渔区域相对应的检测结果，检测结果用于标识禁渔区域内是否存在禁渔行为。
187.进一步的，第一处理器21还用于执行前述图1-图8所示实施例中的全部或部分步骤。
188.其中，电子设备的结构中还可以包括第一通信接口23，用于电子设备与其他设备或通信网络通信。
189.另外，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，用于储存电子设备所用的计算机软件指令，其包含用于执行上述图1-图8所示方法实施例中图像检测方法所涉及的程序。
190.此外，本发明实施例提供了一种计算机程序产品，包括：计算机程序，当计算机程序被电子设备的处理器执行时，使处理器执行上述图1-图8所示的图像检测方法中的步骤。
191.图11为本发明实施例提供的另一种图像检测方法的流程示意图；参考附图11所示，本实施例提供了另一种图像检测方法，该方法的执行主体可以为图像检测装置，该图像检测装置可以实现为软件、或者软件和硬件的组合，具体的，该图像检测方法可以包括以下步骤：
192.步骤s1101：获取待分析地理位置区域所对应的待分析图像。
193.其中，待分析地理位置区域是指需要进行图像检测操作所对应的位置区域，在一些实例中，待分析地理位置区域可以包括以下至少之一：禁渔区域、禁烟区域、禁飞区域、禁停区域等等，其中，在待分析地理位置区域为禁渔区域时，通过图像检测操作可以实现对禁渔区域内是否存在禁渔区域进行检测；在待分析地理位置区域为禁烟区域时，通过图像检测操作可以实现对禁烟区域内是否存在禁烟行为进行检测；在待分析地理位置区域为禁飞区域时，通过图像检测操作可以实现对禁飞区域内是否存在禁飞行为进行检测；在待分析地理位置区域为禁停区域时，通过图像检测操作可以实现对禁停区域内是否存在禁停行为进行检测，本领域技术人员可以根据具体的应用需求或者应用场景对待分析地理位置区域进行任意配置，在此不再赘述。
194.为了能够实现对待分析地理位置区域实现图像检测操作，可以获取待分析地理位置区域所对应的待分析图像，具体的，在待分析地理位置区域附近(位于池塘边、河流边、湖泊旁、大江旁、大海边等禁渔区域)可以配置有一个或多个图像采集装置，通过图像采集装置可以实时或者适时地获取待分析地理位置区域所对应的待分析图像，上述的图像采集装置可以包括以下至少之一：照相机、摄像机、激光相机、红外相机等具有拍摄能力的设备。
195.具体的，本实施例中获取待分析地理位置区域所对应的待分析图像的具体实现方式和实现效果与上述实施例中步骤s201中获取禁渔区域所对应的待分析图像的具体实现方式和实现效果相类似，具体可参考上述陈述内容，在此不再赘述。
196.步骤s1102：确定待分析图像中存在待分析目标。
197.在获取到待分析图像之后，可以对待分析图像进行分析处理，以确定待分析图像中所存在的待分析目标，具体的，本实施例中确定待分析图像中存在待分析目标的具体实现方式和实现效果与上述实施例中步骤s202的具体实现方式和实现效果相类似，具体可参考上述陈述内容，在此不再赘述。
198.步骤s1103：在待分析目标中存在第一人物或第一器物时，基于第一人物或第一器物，识别并输出检测结果。
199.在获取到待分析目标之后，可以对待分析目标进行分析处理，在待分析目标中存在第一人物或者第一器物(禁渔行为所对应的钓鱼竿、禁飞行为所对应的无人机、禁烟行为所对应的烟品、禁停行为所对应的交通工具等等)，则说明待分析地理位置区域有可能会存在某一预设行为，为了能够实现图像检测操作，在获取到待分析目标中所存在的第一人物或者第一器物时，则可以对第一人物或者第一器物进行分析处理，实现对待分析地理位置区域进行识别操作，获得检测结果，并可以输出检测结果，该检测结果可以用于标识待分析地理位置区域内是否存在预设行为。
200.需要注意的是，在不同的应用场景中，所获得的检测结果不同，例如：在待分析地理位置区域为禁渔区域时，通过图像检测操作可以实现对禁渔区域内是否存在禁渔区域进行检测，检测结果可以为禁渔区域内存在禁渔行为或者禁渔区域内不存在禁渔行为；在待分析地理位置区域为禁烟区域时，通过图像检测操作可以实现对禁烟区域内是否存在禁烟行为进行检测，检测结果可以为禁烟区域内存在禁烟行为或者禁烟区域内不存在禁烟行为；在待分析地理位置区域为禁飞区域时，通过图像检测操作可以实现对禁飞区域内是否存在禁飞行为进行检测，检测结果可以为禁飞区域内存在禁飞行为或者禁飞区域内不存在禁飞行为；在待分析地理位置区域为禁停区域时，通过图像检测操作可以实现对禁停区域内是否存在禁停行为进行检测，检测结果可以为禁停区域内存在禁停行为或者禁停区域内不存在禁停行为。
201.需要注意的是，本实施例中的方法还可以包括上述图1-图8所示实施例的方法，本实施例未详细描述的部分，可参考对图1-图8所示实施例的相关说明。该技术方案的执行过程和技术效果参见图1-图8所示实施例中的描述，在此不再赘述。
202.本实施例提供的图像检测方法，通过获取待分析地理位置区域所对应的待分析图像，确定待分析图像中存在待分析目标，在待分析目标中存在第一人物或第一器物时，基于第一人物或第一器物，识别并输出检测结果，从而有效地实现了对待分析地理位置区域中是否存在预设行为进行检测操作，进而有效地提高了对预设行为进行检测的质量和效率，同时降低了检测的误报率，进一步提高了该方法的实用性，有利于市场的推广与应用。
203.图12为本发明实施例提供的一种图像检测装置的结构示意图；参考附图12所示，本实施例提供了一种图像检测装置，该图像检测装置可以用于执行上述图11所示的图像检测方法，具体的，该图像检测装置可以包括：
204.第二获取模块31，用于获取待分析地理位置区域所对应的待分析图像；
205.第二确定模块32，用于确定待分析图像中存在待分析目标；
206.第二处理模块33，用于在待分析目标中存在第一人物或第一器物时，基于第一人物或第一器物，识别并输出检测结果。
207.图12所示装置可以执行图11所示实施例的方法，本实施例未详细描述的部分，可参考对图11所示实施例的相关说明。该技术方案的执行过程和技术效果参见图11所示实施例中的描述，在此不再赘述。
208.在一个可能的设计中，图12所示图像检测装置的结构可实现为一电子设备，该电子设备可以是手机、平板电脑、电子设备、服务器等各种设备。如图13所示，该电子设备可以包括：第二处理器41和第二存储器42。其中，第二存储器42用于存储相对应电子设备执行上述图11所示实施例中图像检测方法的程序，第二处理器41被配置为用于执行第二存储器42中存储的程序。
209.程序包括一条或多条计算机指令，其中，一条或多条计算机指令被第二处理器41执行时能够实现如下步骤：
210.获取待分析地理位置区域所对应的待分析图像；
211.确定待分析图像中存在待分析目标；
212.在待分析目标中存在第一人物或第一器物时，基于第一人物或第一器物，识别并输出检测结果。
213.进一步的，第二处理器41还用于执行前述图11所示实施例中的全部或部分步骤。
214.其中，电子设备的结构中还可以包括第二通信接口43，用于电子设备与其他设备或通信网络通信。
215.另外，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，用于储存电子设备所用的计算机软件指令，其包含用于执行上述图11所示方法实施例中图像检测方法所涉及的程序。
216.此外，本发明实施例提供了一种计算机程序产品，包括：计算机程序，当计算机程序被电子设备的处理器执行时，使处理器执行上述图11所示的图像检测方法中的步骤。
217.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
218.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件和软件结合的方式来实现。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机产品的形式体现出来，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
219.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程设备的处理器以产生一个机
器，使得通过计算机或其他可编程设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
220.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
221.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
222.在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
223.内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
224.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
225.最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。