(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 202210671371.7 (22)申请日 2022.06.14 (71)申请人 华雁智能科技 （集团） 股份有限公司 地址 610000 四川省成 都市高新区天华 二 路219号天府软件园C区10号楼16层 (72)发明人 刘洪　冯宇　李捷　李光国　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 于彬 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/42(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G08B 21/18(2006.01) (54)发明名称 一种爬梯门锁的检测方法、 装置、 电子设备 及存储介质 (57)摘要 本申请提供了一种爬梯门锁的检测方法、 装 置、 电子设备及存储介质， 所述检测方法包括： 将 设备图像输入至爬梯门检测模型中进行爬梯门 的检测， 得到用于标记爬梯门的检测框； 将检测 框进行放大， 裁剪放大后的检测框得到检测框图 像； 将检测框图像输入至门锁检测模 型中进行爬 梯门锁的检测， 得到爬梯门锁的门锁状态； 若门 锁状态为无锁状态或开锁状态， 则生成报警信息 进行报警， 直至爬梯门锁的状态 为上锁状态时取 消报警。 采用本申请提供的技术方案能够通过先 检测爬梯门， 在具有爬梯门的情况下， 将标记爬 梯门的检测框进行放大， 在放大后的检测框中检 测爬梯门锁的门锁状态， 在爬梯门锁处于非上锁 状态时进行报警， 提高了检测爬梯门锁的准确 性。 权利要求书3页 说明书12页 附图4页 CN 115240129 A 2022.10.25 CN 115240129 A 1.一种爬梯门锁的检测方法， 其特 征在于， 所述检测方法包括： 将摄像机在安防环境下拍摄到的设备图像输入至爬梯 门检测模型中进行爬梯门的检 测， 若检测到所述爬梯门， 则得到所述爬梯门检测模型输出的用于标记爬梯门的检测框； 按照预设高度放大倍数将所述检测框的高度放大， 同时按照预设宽度放大倍数将所述 检测框的宽度放大后， 裁 剪放大后的检测框得到检测框图像； 将所述检测框图像输入至门锁检测模型中进行爬梯门锁的检测， 得到所述门锁检测模 型输出的所述爬梯门锁的门锁状态； 若所述门锁状态为上锁状态， 则获取 下一个拍摄的设备图像进行爬梯门锁的检测； 若所述门锁状态为无锁状态或开锁状态， 则生成报警信息进行报警， 直至所述爬梯门 锁的状态为上锁状态时取消报警。 2.根据权利要求1所述的检测方法， 其特征在于， 所述门锁检测模型包括预处理模块和 处理模块； 所述预处理模块包括卷积层和亚像素卷积层； 所述将所述检测框图像输入至门 锁检测模型中进 行爬梯门锁的检测， 得到所述门锁检测模型输出的所述爬梯门锁的门锁状 态的步骤， 包括： 将所述检测框图像输入至门锁检测模型的预处理模块， 经过多个卷积层提取所述检测 框图像中的特 征， 得到初始特 征图； 将所述初始特征图输入至亚像素卷积层， 按照像素重组规则对所述初始特征图的像素 进行重组， 得到超分辨 率图像； 将所述超分辨率图像输入至处理模块， 提取所述超分辨率图像中的特征， 并对提取的 特征进行检测， 得到所述爬梯门锁的门锁状态。 3.根据权利要求2所述的检测方法， 其特征在于， 所述处理模块包括特征卷积层、 RPN网 络层以及门锁检测层； 所述将所述超分辨率图像输入至处理模块， 提取所述超分辨率图像 中的特征， 并对提取的特 征进行检测， 得到所述爬梯门锁的门锁状态的步骤， 包括： 将所述超分辨率图像输入至处理模块中， 经过特征卷积层提取所述超分辨率图像 中的 特征， 得到特 征图像； 将所述特征图像输入至RPN网络层， 在所述特征图像 中预测出多个候选框， 将所述候选 框映射在所述特 征图像中， 输出 具有多个候选 框的特征图像； 将所述具有多个候选框的特征图像输入至门锁检测层， 检测各个候选框 中是否具有爬 梯门锁， 确定 爬梯门锁的检测结果； 若所述检测结果指示具有爬梯门锁， 则得到用于标记爬梯门锁的多个门锁检测框， 并 通过非极大值抑制NMS对多个门锁检测框进行过滤处理得到目标门锁检测框， 根据所述目 标门锁检测框的检测结果， 得到所述爬梯门锁的门锁状态； 若所述检测结果指示 不具有爬梯门锁， 则得到所述爬梯门锁的门锁状态为无锁状态。 4.根据权利要求1所述的检测方法， 其特征在于， 所述爬梯门检测模型包括卷积层、 检 测层以及过滤层； 所述将 摄像机在安防环境下拍摄到的设备图像输入至爬梯门检测模型中 进行爬梯门的检测， 若检测到所述爬梯门， 则得到所述爬梯门检测模型输出 的用于标记爬 梯门的检测框的步骤， 包括： 将摄像机在安防环境下拍摄到的设备图像输入至爬梯门检测模型中， 经过多个卷积层 后， 得到多张不同尺寸的目标特征图； 其中， 所述目标特征图的个数与所述检测层的个数相权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115240129 A 2等； 针对多张不同尺寸包括的每张目标特征图， 将该目标特征图输入至相应的检测层中进 行爬梯门的检测， 在所述目标特征图中预测出多个检测框， 并通过非极大值抑制NMS对所述 多个检测框进行过滤处理， 确定出目标检测框， 得到所述爬梯门检测模型输出 的用于标记 爬梯门的检测框 。 5.根据权利要求3所述的检测方法， 其特征在于， 所述根据 所述目标门锁检测框的检测 结果， 得到所述爬梯门锁的门锁状态的步骤， 包括： 根据所述目标门锁检测框的检测结果， 确定所述检测结果是否指示于所述爬梯门锁同 时锁住所述爬梯门的门框以及门扇； 若是， 则得到所述爬梯门锁的门锁状态为上锁状态； 若否， 则得到所述爬梯门锁的门锁状态为 开锁状态。 6.一种爬梯门锁的检测装置， 其特 征在于， 所述检测装置包括： 第一检测模块， 用于将摄像机在安防环境下拍摄到的设备图像输入至爬梯门检测模型 中进行爬梯门的检测， 若检测到所述爬梯门， 则得到所述爬梯门检测模型输出 的用于标记 爬梯门的检测框； 修正模块， 用于按照预设高度放大倍数将所述检测框的高度放大， 同时按照预设宽度 放大倍数将所述检测框的宽度放大后， 裁 剪放大后的检测框得到检测框图像； 第二检测模块， 用于将所述检测框 图像输入至门锁检测模型中进行爬梯门锁的检测， 得到所述门锁检测模型输出的所述爬梯门锁的门锁状态； 获取模块， 用于在所述门锁状态为上锁状态时， 获取下一个拍摄的设备图像进行爬梯 门锁的检测； 报警模块， 用于在所述门锁状态为无锁状态或开锁状态时， 生成报 警信息进行报警， 直 至所述爬梯门锁的状态为上锁状态时取消报警。 7.根据权利要求6所述的检测装置， 其特征在于， 所述门锁检测模型包括预处理模块和 处理模块； 所述预处理模块包括卷积层和亚像素卷积层； 所述第二检测模块在用于将所述 检测框图像输入至门锁检测模型中进 行爬梯门锁的检测， 得到所述门锁检测模型输出的所 述爬梯门锁的门锁状态时， 所述第二检测模块具体用于： 将所述检测框图像输入至门锁检测模型的预处理模块， 经过多个卷积层提取所述检测 框图像中的特 征， 得到初始特 征图； 将所述初始特征图输入至亚像素卷积层， 按照像素重组规则对所述初始特征图的像素 进行重组， 得到超分辨 率图像； 将所述超分辨率图像输入至处理模块， 提取所述超分辨率图像中的特征， 并对提取的 特征进行检测， 得到所述爬梯门锁的门锁状态。 8.根据权利要求7所述的检测装置， 其特征在于， 所述处理模块包括特征卷积层、 RPN网 络层以及门锁检测层； 所述第二检测模块在用于将所述超分辨率图像输入至处理模块， 提 取所述超分辨率图像中的特征， 并对提取 的特征进行检测， 得到所述爬梯门锁的门锁状态 时， 所述第二检测模块具体用于： 将所述超分辨率图像输入至处理模块中， 经过特征卷积层提取所述超分辨率图像 中的 特征， 得到特 征图像；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115240129 A 3