(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211525329.0 (22)申请日 2022.12.01 (71)申请人 深圳联和智慧科技有限公司 地址 518000 广东省深圳市南 山区粤海街 道高新区社区科技南路16号深圳湾 科 技生态园11栋A2805 (72)发明人 杨翰翔　杨德润　 (74)专利代理 机构 广州博联知识产权代理有限 公司 44663 专利代理师 梁志标 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06Q 50/02(2012.01) G06V 10/25(2022.01)G06V 10/75(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 基于图像采集的河道采砂监控处理方法及 系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于图像采集的河道采 砂监控处理方法及系统， 包括： 首先提取待处理 采砂区域图像和参考采砂区域图像中每一像素 点的特征化参量， 并基于二者得到初始关联性； 接着根据初始关联性将参考采砂区域图像和待 处理采砂区域图像执行比对分析操作， 得到关键 采砂区域图像； 再提取待处理采砂区域图像和关 键采砂区域图像中每一像素点的特征化参量， 并 基于二者得到目标关联性； 最终根据目标关联性 和待处理采砂区域图像中像素点的监控时间戳， 进行采砂合法性评估 得到目标采砂评估结果， 如 此设计， 利用了初始关联性确定出采砂关键区域 图像， 降低了干扰， 再利用目标关联性对待处理 河道图像中的采砂合法性进行 更为准确地评估。 权利要求书4页 说明书14页 附图2页 CN 115546736 A 2022.12.30 CN 115546736 A 1.基于图像采集的河道采砂监控处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取待处 理河道采砂监控时间范围的待处 理采砂区域图像； 分别提取所述待处理采砂区域图像和参考采砂区域图像中每一像素点的特征化参量， 得到多个初始待处理采砂图像向量和多个参考采砂图像向量， 获取每一初始待处理采砂图 像向量与每一对应参考采砂图像向量之 间的第一向量距离， 得到初始关联性， 其中， 所述参 考采砂区域图像根据预置参 考时间范围的采砂监控视频 数据获取； 根据所述初始关联性将所述参考采砂区域图像和所述待处理采砂区域图像执行比对 分析操作， 得到关键采砂区域图像； 分别提取所述待处理采砂区域图像和关键采砂区域图像中每一像素点的特征化参量， 得到多个比对待处理采砂图像向量和多个关键采砂图像向量， 获取每一比对待处理采砂图 像向量与每一对应关键采砂图像向量之间的第二向量距离， 得到目标关联性； 根据所述目标关联性和所述待处理采砂区域图像中像素点的监控时间戳， 对所述待处 理采砂区域图像进行采砂合法性评估， 得到目标采砂评估结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述初始关联性将所述参考采砂 区域图像和所述待处 理采砂区域图像执 行比对分析操作， 得到关键采砂区域图像， 包括： 从所述参考采砂区域图像中获取符合所述待处理采砂区域图像监控角度的待定像素 点， 得到第一待定像素点数组； 根据所述初始关联性和所述第一待定像素点数组对所述待处理采砂区域图像进行处 理， 得到关键采砂区域图像。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述初始关联性和所述第 一待定 像素点数组对所述待处 理采砂区域图像进行处 理， 包括： 根据所述初始关联性从所述第 一待定像素点数组中获取第 一关键像素点， 并根据 所述 第一关键像素点对所述待处 理采砂区域图像的像素点进行对比分析。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述待处理采砂区域图像的采砂图像向量 包括： 待处理采砂区域图像中每一当前像素点的绝对坐标参数、 及在待处理采砂区域图像 中的RGB值； 所述参考采砂区域图像的采砂图像向量包括： 参考采砂区域图像中每一像素点 的绝对坐标参数、 及 在参考采砂区域图像中的RGB值； 所述根据 所述初始关联性从所述第 一待定像素点数组中获取第 一关键像素点， 并根据 所述第一关键像素点对所述待处 理采砂区域图像的像素点进行对比分析， 包括： 根据所述第 一向量距离， 获取所述待处理采砂区域图像中每一像素点关于所述参考采 砂区域图像中每一像素点的第一差异系 数， 其中， 第一差异系 数用于反 映所述待处理采砂 区域图像中每一像素点对所述 参考采砂区域图像中每一像素点的差异程度； 按照第一差异系数从大至小的顺序从所述第一待定像素点数组中获取相应的待定像 素点， 作为第一关键像素点； 根据所述第一关键像素点在所述参考采砂区域图像中的RGB值、 及第一关键像素点对 应的绝对坐标参数， 在所述待处 理采砂区域图像中的相应位置确定出评估像素点。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述待处理采砂区域图像的采砂图像向量 包括： 待处理采砂区域图像中每一当前像素点的绝对坐标参数、 及在待处理采砂区域图像 中的RGB值； 所述关键采砂区域图像的采砂图像向量包括： 关键采砂区域图像中每一像素点权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115546736 A 2的绝对坐标参数、 及在关键采砂区域图像中的RGB值， 所述根据所述目标关联性和所述待处 理采砂区域图像中像素点的监控时间戳， 对所述待处理采砂区域图像进行采砂合法性评 估， 得到目标采砂评估结果， 包括： 根据所述第 二向量距离， 获取所述待处理采砂区域图像中每一像素点关于所述关键采 砂区域图像中每一像素点的第二差异系 数， 其中， 第二差异系 数用于反 映所述待处理采砂 区域图像中每一像素点对所述关键采砂区域图像中每一像素点的差异程度； 根据所述第二差异系数和所述关键采砂区域图像中像素点的RGB值， 从所述关键采砂 区域图像中获取待定像素点， 得到第二待定像素点数组； 根据所述待处理采砂区域图像中的当前像素点和所述监控时间戳， 从所述第 二待定像 素点数组中获取第二关键像素点； 根据所述监控时间戳和第 二关键像素点对应的绝对坐标参数， 在所述待处理采砂区域 图像中的相应位置确定出评估像素点， 以对所述待处理采砂区域图像进行采砂合法性评 估， 得到目标采砂评估结果。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述对所述待处理采砂区域图像进行采砂 合法性评估， 得到目标采砂评估结果， 包括; 根据采砂合法性评估命令， 获取与待处理采砂区域图像对应的评估像素点向量， 所述 评估像素点向量包括所述评估像素点的绝对坐标参数和RGB值；  确定与所述待处理采砂区 域图像对应的评估像素点向量所分别对应的不同河道采砂地区；  基于所述不同河道采砂 地区， 确定与所述不同河道采砂地区对应的评估调整系数；  基于所述评估调整系 数， 对所 述待处理采砂区域图像对应的评估像素点向量进 行优化， 以形成与对应的河道采砂地区对 应的评估向量集合； 通过预先训练的采砂合法性评估模型对所述评估向量集合进 行采砂合 法性评估， 得到所述待处理采砂区域图像的目标采砂评估结果， 其中， 所述采砂合法性评估 模型包括向量抽取架构、 向量分类架构以及时间戳提取架构；  输出所述待处理采砂区域图 像的目标采砂评估结果。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取多个样本采砂区域图像的评估像素点向量和河道采砂地区的地区信息； 根据所述多个样本采砂区域图像的评估像素点向量和河道采砂地 区的地区信息， 得到 与所述采砂合法性评估模型对应的样本评估向量集合， 其中所述样本评估向量集合中包括 不同监控时间戳的样本 评估像素点向量； 确定不同的时间戳位置， 并根据相应的时间戳位置对所述样本评估向量集合进行处 理， 确定与所述采砂合法性评估模型对应的不同监控时间戳的训练评估向量集合， 其中， 所 述训练评估向量 集合包括至少一组样本训练评估像素点向量； 通过所述采砂合法性评估模型中向量抽取架构， 对所述训练评估向量集合进行处理， 以确定所述向量抽取架构的原 始网络参 量； 根据所述向量抽取架构的原始网络参量， 通过所述向量抽取架构对所述训练评估向量 集合进行处 理， 确定所述向量抽取架构的优化网络参 量； 确定所述向量抽取架构对应的代价 函数； 根据所述向量抽取架构的优化网络参量， 对所述向量抽取架构的参数进行优化； 直到 所述向量抽取架构的代价函数达到预置损失结果， 并且基于所述向量抽取架构 中的参数，权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115546736 A 3