作业车辆的违规监测方法、系统、存储介质及计算机设备与流程

1.本发明涉及监测技术领域，尤其涉及一种作业车辆的违规监测方法、系统、存储介质及计算机设备。


背景技术：

2.在一些大型作业区域中，通过各种对应的作业车辆(如农作物收割机、拖拉机、矿车、挖掘机等)执行相应的工作。
3.例如，在牧场内，特别是大型的牧场，有大量的车辆作业，每种车辆都具有不同的角色，负责不同的作业任务；为了保证牧场中的牲畜的食物供应得到保障，需要作业车辆定时作业，否则将会降低牧场生产力。
4.然而，现有方案一般是通过人工统计的方式对作业车辆的作业情况进行定期评估，此种方法容易出现人为的错漏计算，不能保证高效生产力。
5.综上可知，现有的方法在实际使用上，存在着较多的问题，所以有必要加以改进。


技术实现要素：

6.针对上述的缺陷，本发明的目的在于提供一种作业车辆的违规监测方法，系统、存储介质及其计算机设备，能够自动监测生产作业区域的作业车辆的违规情况，解决了人工监督局限性，提升了监测效率。
7.为了实现上述目的，本发明提供一种作业车辆的违规监测方法，包括步骤：
8.实时获取监控区域的视频监控画面，确定所述视频监控画面中的目标监测区域；
9.在检测到所述视频监控画面中存在作业车辆时，跟踪定位所述作业车辆在所述视频监控画面中的车辆坐标；
10.判断所述车辆坐标在所述目标监测区域中的停留信息是否符合预设条件；
11.若所述停留信息不符合所述预设条件，则确定对应的所述作业车辆违规作业。
12.可选的，所述方法还包括：
13.判断所述车辆坐标是否处于所述目标监测区域中；
14.若所述车辆坐标未处于所述目标监测区域中，则确定对应的所述作业车辆违规作业。
15.可选的，所述预设条件包括有预设的时长阈值；
16.所述判断所述车辆坐标在所述目标监测区域中的停留信息是否符合预设条件的步骤具体包括：
17.获取所述车辆坐标进入所述目标监测区域的第一时间和离开所述目标监测区域的第二时间；
18.判断基于所述第一时间和所述第二时间计算确定的停留时长，是否达到所述时长阈值。
19.可选的，所述预设条件包括有预设的时间点区间；
20.所述判断所述车辆坐标在所述目标监测区域中的停留信息是否符合预设条件的步骤还包括：
21.分别判断所述第一时间和所述第二时间是否在所述时间点区间。
22.可选的，所述若所述停留信息不符合所述预设条件，则确定对应的所述作业车辆违规作业的步骤具体包括：
23.若所述停留时长未达到所述时长阈值，则确定对应的所述作业车辆违规作业；和/或
24.若所述第一时间和/或所述第二时间未在所述时间点区间内，则确定对应的所述作业车辆违规作业。
25.可选的，所述在检测到所述视频监控画面中存在作业车辆时，跟踪定位所述作业车辆在所述视频监控画面中的车辆坐标的步骤具体包括：
26.将所述视频监控画面输入至预设的车辆检测模型，获得所述车辆检测模型输出的检测结果；
27.若所述检测结果确定存在所述车辆目标时，根据所述检测结果获取所述车辆目标对应的所述车辆坐标。
28.可选的，所述实时获取监控区域的视频监控画面，确定所述视频监控画面中的目标监测区域的步骤具体包括：
29.根据预设的视频抽帧规则，从所述监控区域的实时监控视频中逐帧获取所述视频监控画面；
30.接收对所述视频监控画面的标定操作，并基于所述标定操作在所述视频监控画面中划分确定出所述目标监测区域。
31.可选的，所述若所述停留信息不符合所述预设条件，则确定对应的所述作业车辆违规作业的步骤具体包括：
32.若所述停留信息不符合所述预设条件，则生成确定对应的所述作业车辆违规作业的提醒消息。
33.还提供了一种作业车辆的违规监测系统，包括有：
34.获取确定单元，用于实时获取监控区域的视频监控画面，确定所述视频监控画面中的目标监测区域；
35.检测跟踪单元，用于在检测到所述视频监控画面中存在作业车辆时，跟踪定位所述作业车辆在所述视频监控画面中的车辆坐标；
36.第一判断单元，用于判断所述车辆坐标在所述目标监测区域中的停留信息是否符合预设条件；
37.违规确定单元，用于若所述停留信息不符合所述预设条件，则确定对应的所述作业车辆违规作业。
38.另外，还提供了一种存储介质和计算机设备，所述存储介质用于存储一种用于执行上述作业车辆的违规监测方法的计算机程序。
39.所述计算机设备包括存储介质、处理器以及存储在所述存储介质上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的作业车辆的违规监测方法。
一词在此系包含任何直接及间接的电性连接手段。间接的电性连接手段包括通过其它装置进行连接。
53.图1示出了本发明一实施例提供的作业车辆的违规监测方法，包括步骤如下：
54.s101：实时获取监控区域的视频监控画面，确定所述视频监控画面中的目标监测区域。具体实施时，通过设置在监控区域内的至少一监控设备实施监控着监控区域，从而获取到对应的视频监控画面；所述目标监测区域即为该监控区域中的作业区域；而实际应用中，同一监控区域上可能存在一个或多个作业区域，即本实施例从视频监控画面上确定出至少一个目标监测区域。
55.s102：在检测到所述视频监控画面中存在作业车辆时，跟踪定位所述作业车辆在所述视频监控画面中的车辆坐标。本实施例通过对该视频监控画面中进行实时检测，若在所述视频监控画面中出现有至少一作业车辆时，针对该作业车辆进行实时跟踪定位，并捕获其对应的车辆坐标。在具体实施中，通过目标识别技术检测作业车辆，并针对每一作业车辆配置唯一的车辆标识，通所述车辆标识即可用于区分对应的作业车辆。
56.s103：判断所述车辆坐标在所述目标监测区域中的停留信息是否符合预设条件。其中，所述预设条件根据对应的作业车辆的作业规范预先设置；在实际应用中，不同的作业车辆对应的预设条件相同或不同。本实施例基于对所述车辆坐标的跟踪定位，判断其进入目标监测区域中的停留信息是否符合预先配置的条件；所述停留信息包括但不限于停留时长，进出该目标监测区域的时间点区间以及对应的时间段等信息。
57.s104：若所述停留信息不符合所述预设条件，则确定对应的所述作业车辆违规作业。可选的，步骤s104具体包括：若所述停留信息不符合预设条件，则生成确定对应的作业车辆违规作业的提醒消息。在实际应用中，可将生成的提醒消息发送至后台服务器或预设的移动终端，以此提醒管理人员针对违规作业的作业车辆进行处理。
58.本实施例通过视频监控方式，在检测到作业车辆出现于视频监控画面时，跟踪定位该作业车辆在视频监控画面中的车辆坐标；进而判断其车辆坐标在所述目标监测区域中的停留信息是否符合预设条件；若不符合预设条件，则确定对应的作业车辆违规作业。据此，本实施例能够自动监控作业车辆在目标监测区域内的活动时间，降低了人力监督的成本，提高了对生产作业中作业车辆违规作业的监督效率。
59.参见图2，在上述实施例的可选实施方式中，还包括步骤：
60.s111：判断所述车辆坐标是否处于所述目标监测区域中。
61.s112：若所述车辆坐标未处于所述目标监测区域中，则确定对应的所述作业车辆违规作业。即作业车辆被检测到处于目标监控区域之外时，即可确定该作业车辆违规作业；可选的，本实施例在确定作业车辆处于目标监测区域之外时，进一步判断该作业车辆在目标监测区域之外的时间是否达到预设的时长，若达到则确定其违规作业。
62.参见图3，一种可选的实施方式中，所述预设条件包括有预设的时长阈值；
63.步骤s103具体包括：
64.s1031：获取所述车辆坐标进入所述目标监测区域的第一时间和离开所述目标监测区域的第二时间。即本实施例分别获取作业车辆在目标监测区域内的出现时间节点和消失时间节点；即本实施例的第一时间和第二时间均为时间节点，具体实施可精确至分钟或秒钟。
65.s1032：判断基于所述第一时间和所述第二时间计算确定的停留时长，是否达到所述时长阈值。该停留时长即为第一时间和第二时间之间的时间区间，例如第一时间为7点，第二时间为10点，则基于第一时间和第二时间计算确定的停留时长为3个小时。
66.在该实施方式中，步骤s1032之后包括：
67.s1041：若所述停留时长未达到所述时长阈值，则确定对应的所述作业车辆违规作业。本实施例在该预设条件中配置有时长阈值，所述时长阈值根据对应的作业车辆的作业规则进行预先设置；例如，将该时长阈值设置为2小时，则结合上述第一时间和第二时间的示例可知，该停留时长(3个小时)已经达到2个小时；此时确定作业车辆的作业并不违规；反之，若该停留时长不足2个小时，则确定对应的作业车辆的作业违规。
68.可选的，所述预设条件包括有预设的时间点区间；所述步骤s103还包括：分别判断所述第一时间和所述第二时间是否在所述时间点区间。
69.本实施例包括至少两个时间点区间，该两个时间点区间分别与第一时间和第二时间对应，例如设置第一时间点区间为06:45～07:15，第二时间点区间为08:45～09:15，若检测到对应的作业车辆的第一时间为06:55，且第二时间为07:05，即第一时间落入到第一时间点区间内，第二时间落入到第二时间点区间内，符合作业规则，即可确定对应的作业车辆的作业并不违规。反之，若第一时间和/或第二时间不符合预设条件(并未落入到对应的时间点区间)，则确定对应的作业车辆作业违规。因此，可选的，本实施例的步骤s104具体包括：若所述停留时长未达到所述时长阈值，则确定对应的所述作业车辆违规作业；和/或若所述第一时间和/或第二时间未在所述时间点区间内，则确定对应的所述作业车辆违规作业。
70.参见图4，一种可选的实施方式中，步骤s102具体包括：
71.s1021：将所述视频监控画面输入至预设的车辆检测模型，获得所述车辆检测模型输出的检测结果。其中，该车辆检测模型可通过采用若干个训练样本训练而成，也可采用现有技术中提供的检测模型；该车辆检测模型用于检测识别对应的作业车辆，在具体应用中，一个车辆检测模型可用于检测识别多种不同的作业车辆，进而输出对应的检测结果。
72.s1022：若所述检测结果确定存在车辆目标时，根据所述检测结果获取所述车辆目标对应的车辆坐标。具体实施时，本实施例可通过该车辆检测模型识别出作业车辆上的若干个特征点，所述特征点可以是基于车辆轮廓确定，进而根据若干个特征点的特征点坐标计算确定出一个坐标(如中心点)作为所述车辆坐标。
73.参见图5，一种可选的实施方式中，步骤s101具体包括：
74.s1011：根据预设的视频抽帧规则，从所述监控区域的实时监控视频中逐帧获取所述视频监控画面。所述视频抽帧规则可通过后台手动配置，如设置每秒或每0.5秒从该实时监控视频中抽取出一帧画面；本实施例具体根据视频抽帧规则，从实时监控视频中每秒一帧获取到对应的视频监控画面，以此作为作业车辆监测的目标画面。
75.s1012：接收对所述视频监控画面的标定操作，并基于所述标定操作在所述视频监控画面中划分确定出所述目标监测区域。所述标定操作可以由后台工作人员手动执行，也可基于目标检测技术针对特定目标自动执行；由于监控设备往往处于静止不转动的状态，即监控画面为相对静止区域，因此本实施例仅需预先对所述视频监控画面标定一次即可。本实施例通过标定操作将视频监控画面划分出目标监测区域和非目标监测区域，所述目标
监测区域即为特定的作业区域。
76.图6示出了本发明一实施例提供的作业车辆的违规监测系统100，其包括有获取确定单元10、检测跟踪单元20、第一判断单元30以及违规确定单元40，其中：
77.获取确定单元10用于实时获取监控区域的视频监控画面，确定所述视频监控画面中的目标监测区域；检测跟踪单元20用于在检测到所述视频监控画面中存在作业车辆时，跟踪定位所述作业车辆在所述视频监控画面中的车辆坐标；第一判断单元30用于判断所述车辆坐标在所述目标监测区域中的停留信息是否符合预设条件；违规确定单元40用于若所述停留信息不符合所述预设条件，则确定对应的所述作业车辆违规作业。
78.可选的，还包括有第二判断单元50，其用于判断所述车辆坐标是否处于所述目标监测区域中；所述违规确定单元40还用于若所述车辆坐标未处于所述目标监测区域中，则确定对应的所述作业车辆违规作业。
79.参见图7，一种可选的实施方式中，所述预设条件包括有预设的时长阈值；第一判断单元30具体包括有时间获取子单元31和时长判断子单元32，其中：
80.时间获取子单元31用于获取所述车辆坐标进入所述目标监测区域的第一时间和离开所述目标监测区域的第二时间；时长判断子单元32用于判断基于所述第一时间和所述第二时间计算确定的停留时长，是否达到所述时长阈值。
81.可选的，所述预设条件包括有预设的时间点区间；第一判断单元30还包括时间点判断子单元33，其用于分别判断所述第一时间和所述第二时间是否在所述时间点区间。
82.可选的，所述违规确定单元40具体用于：若所述停留时长未达到所述时长阈值，则确定对应的所述作业车辆违规作业；和/或
83.若所述第一时间和/或所述第二时间未在所述时间点区间内，则确定对应的所述作业车辆违规作业。
84.参见图8，一种可选的实施方式中，检测跟踪单元20具体包括检测子单元21和坐标子单元22，其中：
85.检测子单元21用于将所述视频监控画面输入至预设的车辆检测模型，获得所述车辆检测模型输出的检测结果；坐标子单元22用于若所述检测结果确定存在所述车辆目标时，根据所述检测结果获取所述车辆目标对应的所述车辆坐标。
86.参见图9，一种可选的实施方式中，获取确定单元10具体包括视频抽帧子单元11和区域标定子单元12，其中：
87.视频抽帧子单元11用于根据预设的视频抽帧规则，从所述监控区域的实时监控视频中逐帧获取所述视频监控画面；区域标定子单元12用于接收对所述视频监控画面的标定操作，并基于所述标定操作在所述视频监控画面中划分确定出所述目标监测区域。
88.可选的，所述违规确定单元40具体用于：若所述停留信息不符合所述预设条件，则生成确定对应的所述作业车辆违规作业的提醒消息。
89.本发明还提供一种存储介质，用于存储如图1～图5所述作业车辆的违规监测方法的计算机程序。例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本技术的方法和/或技术方案。而调用本技术的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的存储介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输和/或被存储在根据程序指令运行的计算机设备的存储介质中。在此，根据本技术的一个
实施例包括如图6所示作业车辆的违规监测系统的计算机设备，所述计算机设备优选包括用于存储计算机程序的存储介质和用于执行计算机程序的处理器，其中，当该计算机程序被该处理器执行时，触发该计算机设备执行基于前述多个实施例中的方法和/或技术方案。
90.需要注意的是，本技术可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路(asic)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本技术的软件程序可以通过处理器执行以实现上文步骤或功能。同样地，本技术的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，ram存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本技术的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
91.根据本发明的方法可以作为计算机实现方法在计算机上实现、或者在专用硬件中实现、或以两者的组合的方式实现。用于根据本发明的方法的可执行代码或其部分可以存储在计算机程序产品上。计算机程序产品的示例包括存储器设备、光学存储设备、集成电路、服务器、在线软件等。优选地，计算机程序产品包括存储在计算机可读介质上以便当所述程序产品在计算机上执行时执行根据本发明的方法的非临时程序代码部件。
92.在优选实施例中，计算机程序包括适合于当计算机程序在计算机上运行时执行根据本发明的方法的所有步骤的计算机程序代码部件。优选地，在计算机可读介质上体现计算机程序。
93.综上所述，本发明所述的作业车辆的违规监测方法及其系统，通过实时获取监控区域的视频监控画面，确定该视频监控画面中的目标监测区域；并在检测到作业车辆出现在该视频监控画面中时，跟踪定位该作业车辆在视频监控画面中的车辆坐标；判断其车辆坐标在所述目标监测区域中的停留信息是否符合预设条件；若不符合预设条件，则确定对应的作业车辆违规作业。据此，本发明能够自动监控作业车辆在目标监测区域内的活动时间，降低了人力监督的成本，提高了对生产作业中作业车辆违规作业的监督效率。
94.当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
95.还提供了a1、一种作业车辆的违规监测方法，包括步骤：
96.实时获取监控区域的视频监控画面，确定所述视频监控画面中的目标监测区域；
97.在检测到所述视频监控画面中存在作业车辆时，跟踪定位所述作业车辆在所述视频监控画面中的车辆坐标；
98.判断所述车辆坐标在所述目标监测区域中的停留信息是否符合预设条件；
99.若所述停留信息不符合所述预设条件，则确定对应的所述作业车辆违规作业。
100.a2、根据a1所述的作业车辆违规监测方法，所述方法还包括：
101.判断所述车辆坐标是否处于所述目标监测区域中；
102.若所述车辆坐标未处于所述目标监测区域中，则确定对应的所述作业车辆违规作业。
103.a3、根据a1或a2所述的作业车辆违规监测方法，所述预设条件包括有预设的时长阈值；
104.所述判断所述车辆坐标在所述目标监测区域中的停留信息是否符合预设条件的
步骤具体包括：
105.获取所述车辆坐标进入所述目标监测区域的第一时间和离开所述目标监测区域的第二时间；
106.判断基于所述第一时间和所述第二时间计算确定的停留时长，是否达到所述时长阈值。
107.a4、根据a3所述的作业车辆违规监测方法，所述预设条件包括有预设的时间点区间；
108.所述判断所述车辆坐标在所述目标监测区域中的停留信息是否符合预设条件的步骤还包括：
109.分别判断所述第一时间和所述第二时间是否在所述时间点区间。
110.a5、根据a4所述的作业车辆违规监测方法，所述若所述停留信息不符合所述预设条件，则确定对应的所述作业车辆违规作业的步骤具体包括：
111.若所述停留时长未达到所述时长阈值，则确定对应的所述作业车辆违规作业；和/或
112.若所述第一时间和/或所述第二时间未在所述时间点区间内，则确定对应的所述作业车辆违规作业。
113.a6、根据a1所述的作业车辆违规监测方法，所述在检测到所述视频监控画面中存在作业车辆时，跟踪定位所述作业车辆在所述视频监控画面中的车辆坐标的步骤具体包括：
114.将所述视频监控画面输入至预设的车辆检测模型，获得所述车辆检测模型输出的检测结果；
115.若所述检测结果确定存在所述车辆目标时，根据所述检测结果获取所述车辆目标对应的所述车辆坐标。
116.a7、根据a1所述的作业车辆违规监测方法，所述实时获取监控区域的视频监控画面，确定所述视频监控画面中的目标监测区域的步骤具体包括：
117.根据预设的视频抽帧规则，从所述监控区域的实时监控视频中逐帧获取所述视频监控画面；
118.接收对所述视频监控画面的标定操作，并基于所述标定操作在所述视频监控画面中划分确定出所述目标监测区域。
119.a8、根据a1所述的作业车辆违规监测方法，所述若所述停留信息不符合所述预设条件，则确定对应的所述作业车辆违规作业的步骤具体包括：
120.若所述停留信息不符合所述预设条件，则生成确定对应的所述作业车辆违规作业的提醒消息。
121.还提供了b9、一种作业车辆的违规监测系统，包括有：
122.获取确定单元，用于实时获取监控区域的视频监控画面，确定所述视频监控画面中的目标监测区域；
123.检测跟踪单元，用于在检测到所述视频监控画面中存在作业车辆时，跟踪定位所述作业车辆在所述视频监控画面中的车辆坐标；
124.第一判断单元，用于判断所述车辆坐标在所述目标监测区域中的停留信息是否符
合预设条件；
125.违规确定单元，用于若所述停留信息不符合所述预设条件，则确定对应的所述作业车辆违规作业。
126.b10、根据b9所述的作业车辆违规监测系统，还包括有：
127.第二判断单元，用于判断所述车辆坐标是否处于所述目标监测区域中；
128.所述违规确定单元，还用于若所述车辆坐标未处于所述目标监测区域中，则确定对应的所述作业车辆违规作业。
129.b11、根据b9或b10所述的作业车辆违规监测系统，所述预设条件包括有预设的时长阈值；
130.所述第一判断单元具体包括：
131.时间获取子单元，用于获取所述车辆坐标进入所述目标监测区域的第一时间和离开所述目标监测区域的第二时间；
132.时长判断子单元，用于判断基于所述第一时间和所述第二时间计算确定的停留时长，是否达到所述时长阈值。
133.b12、根据b11所述的作业车辆违规监测系统，所述预设条件包括有预设的时间点区间；
134.所述第一判断单元还包括：
135.时间点判断子单元，用于分别判断所述第一时间和所述第二时间是否在所述时间点区间。
136.b13、根据b12所述的作业车辆违规监测系统，所述违规确定单元具体用于：
137.若所述停留时长未达到所述时长阈值，则确定对应的所述作业车辆违规作业；和/或
138.若所述第一时间和/或所述第二时间未在所述时间点区间内，则确定对应的所述作业车辆违规作业。
139.b14、根据b9所述的作业车辆违规监测系统，所述检测跟踪单元具体包括：
140.检测子单元，用于将所述视频监控画面输入至预设的车辆检测模型，获得所述车辆检测模型输出的检测结果；
141.坐标子单元，用于若所述检测结果确定存在所述车辆目标时，根据所述检测结果获取所述车辆目标对应的所述车辆坐标。
142.b15、根据b9所述的作业车辆违规监测系统，所述获取确定单元具体包括：
143.视频抽帧子单元，用于根据预设的视频抽帧规则，从所述监控区域的实时监控视频中逐帧获取所述视频监控画面；
144.区域标定子单元，用于接收对所述视频监控画面的标定操作，并基于所述标定操作在所述视频监控画面中划分确定出所述目标监测区域。
145.b16、根据b9所述的作业车辆违规监测系统，所述违规确定单元具体用于：
146.若所述停留信息不符合所述预设条件，则生成确定对应的所述作业车辆违规作业的提醒消息。
147.还提供了c17、一种存储介质，用于存储一种用于执行a1～a8中任意一种所述作业车辆的违规监测方法的计算机程序。
148.还提供了d18、一种计算机设备，包括存储介质、处理器以及存储在所述存储介质上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现a1～a8任一项所述的作业车辆的违规监测方法。