2.跟着科技的前进和新式城市化发展水平不断进步，打造现代化基础设施体系、加速数字社会建造的脚步已成为必然趋势。运用边际算法与机器学习技能，发挥海量数据和丰厚运用场景优势，发掘人工智能等要害数字技能创新在日常出产日子场景中的巨大运用潜力。

　　3.现在，一个智能视觉检测设备只能对不同场景下的一类行为进行检测，关于其他场景下的其他类别行为检测则需求规划相应的智能视觉设备，导致智能视觉设备的运用率低，落地本钱高，最终使机器视觉模型与实践运用之间存在距离。

　　4.有鉴于此，本揭露的意图在于提出一种处理上述问题的智能视觉检测体系及办法。

　　5.依据上述意图，本揭露榜首方面供给了一种智能视觉检测体系，包含：视觉模型办理渠道、智能视觉检测设备和流程定制渠道，所述智能视觉监测设备与所述视觉办理渠道和所述流程定制渠道有线和/或无线.所述视觉模型办理渠道，被装备成接纳到用户的下载指令，履行榜首视觉模型下载操作；

　　7.所述智能视觉检测设备，被装备成依据所下载的一个或多个视觉模型，对搜集的图画数据进行辨认，以得到方针辨认图画；响应于确认所述方针辨认图画存在方针特征，生成告警提示信息，其间，所述视觉模型与所述方针特征一一对应；

　　8.所述流程定制渠道，被装备成响应于接纳到的用户指令，确认所挑选的多个视觉模型的履行次序，以及响应于确认所挑选视觉模型得到的方针辨认图画均存在所述方针特征，经过预设记载办法对方针场景进行记载，并将所记载的方针场景信息发送至预设接纳端。

　　9.进一步地，所述体系还包含：数据云处理渠道，所述数据云处理渠道与所述智能视觉检测设备有线和/或无线衔接，且所述数据云处理渠道被装备成接纳所述方针辨认图画，并经过图形化办法向用户展现；以及

　　10.响应于确认所述方针辨认图画存在方针特征，生成短信提示、电话提示或即时通讯软件提示并发送至预设客户端。

　　11.进一步地，所述智能视觉检测设备包含：中心处理模块、图画传感器、存储模块和无线通讯模块，所述中心处理模块与所述图画传感器、所述存储模块和所述无线通讯模块均有线.所述图画传感器被装备成搜集方针场景下的图画数据；

　　13.所述中心处理模块被装备成经过所下载的视觉模型，对所述图画数据进行辨认，以得到方针辨认图画；

　　15.所述无线通讯模块被装备成使所述中心处理模块与所述视觉模型办理渠道和所述数据云处理渠道之间进行数据传输。

　　16.进一步地，所述智能视觉检测设备还包含：告警提示模块，所述告警提示模块与所述中心处理模块有线衔接，所述中心处理模块还被装备成响应于确认所述方针辨认图画存在所述方针特征，向所述告警提示模块发送所述提示指令；

　　17.所述告警提示模块被装备成响应于所述中心处理模块的提示指令，生成声/光告警提示信息。

　　18.进一步地，所述智能视觉检测设备还包含：电源模块和维护电路模块，所述电源模块与所述智能视觉检测设备中的其他模块有线衔接，所述维护电路模块与所述中心处理模块有线.所述电源模块被装备成为所述智能视觉检测设备中的其他模块供电；

　　20.所述维护电路模块被装备成所述中心处理模块在过压、过流情况下，堵截相应的供电回路。

　　21.进一步地，所述体系还包含接口服务渠道，所述接口服务渠道与所述智能视觉检测设备无线衔接，所述接口服务渠道被装备成为所述智能视觉检测设备的用户操作供给对应接口，并经过jwt对所述接口进行鉴权。

　　22.进一步地，所述无线通讯模块的传输协议为音讯行列遥测传输mqtt协议。

　　23.进一步地，所述视觉模型办理渠道还被装备成接纳到用户的上传指令，履行第二视觉模型上传操作。

　　24.依据同一创造构思，本揭露第二方面提出了一种智能视觉检测办法，包含：

　　26.依据一个或多个预设的视觉模型，对所述图画数据进行辨认，以得到方针辨认图画；

　　27.响应于确认所述方针辨认图画存在方针特征，输出相应的方针辨认图画。

　　28.进一步地，当所述方针辨认图画存在所述方针特征时，生成告警提示信息。

　　29.从上面所述能够看出，本揭露供给的智能视觉检测体系及办法，经过视觉模型办理渠道动态更新多种动态视觉模型，用户能够依据实践需求下载相应的视觉模型到智能视觉检测设备，使智能视觉检测设备能够对多种方针场景的图画进行辨认，而且关于存在方针特征的方针辨认图画对用户进行告警提示，进步了智能视觉检测设备的运用率，降低了落地本钱。

　　30.为了更清楚地阐明本揭露或相关技能中的技能计划，下面将对施行例或相关技能描绘中所需求运用的附图作简略地介绍，清楚明了地，下面描绘中的附图仅仅是本揭露的施行例，关于本范畴一般技能人员来讲，在不支付创造性劳动的前提下，还能够依据这些附图取得其他的附图。

　　34.为使本揭露的意图、技能计划和长处愈加清楚了解，以下结合详细施行例，并参照附图，对本揭露进一步详细阐明。

　　35.需求阐明的是，除非别的界说，本揭露施行例运用的技能术语或许科学术语应当为本揭露所属范畴内具有一般技能的人士所了解的一般含义。本揭露施行例中运用的“榜首”、“第二”以及相似的词语并不表明任何次序、数量或许重要性，而仅仅用来区别不同的组成部分。“包含”或许“包含”等相似的词语意指呈现该词前面的元件或许物件包含呈现在该词后边罗列的元件或许物件及其同等，而不扫除其他元件或许物件。“衔接”或许“相连”等相似的词语并非限制于物理的或许机械的衔接，而是能够包含电性的衔接，不管是直接的仍是直接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表明相对方位联系，当被描绘方针的肯定方位改动后，则该相对方位联系也或许相应地改动。

　　36.如布景技能部分所述，相关技能中的智能视觉检测设备还难以满足需求，一个智能视觉检测设备只能对不同场景下的一类行为进行检测，例如：白叟跌倒检测、驾驶员安全带检测、才智工地安全帽检测、抽烟检测、口罩检测、垃圾桶未盖检测、玩手机检测、手套检测、反光衣检测，一个智能视觉检测设备不能完成两种及两种以上的行为检测，导致智能视觉检测设备的运用率低，增加了智能视觉检测设备的落地本钱。

　　37.有鉴于此，本揭露施行例供给了一种智能视觉检测体系，经过设置视觉模型办理渠道，用户能够下载所需的视觉模型，还能够将练习好的视觉模型上传至视觉模型办理渠道，供其他用户下载；其次，还设置有智能视觉检测设备，其具有边际核算才干，不依赖于后台体系便能够进行方针辨认；此外，流程定制渠道，运用户能够依据实践场景的检测需求挑选多个视觉模型履行，例如：进行驾驶员安全带检测后进行玩手机检测，并对方针检测成果发送至用户设定的接纳端。

　　39.参阅图1，本揭露一个施行例的智能视觉检测体系，包含：视觉模型办理渠道103、智能视觉检测设备105和流程定制渠道101，所述智能视觉监测设备105与所述视觉办理渠道103和所述流程定制渠道101有线.其间，所述视觉模型办理渠道103，被装备成接纳到用户的下载指令，履行榜首视觉模型下载操作。用户可依据实践检测需求下载相应的视觉模型，运用户运用各种视觉模型更快捷。

　　41.所述智能视觉检测设备105，被装备成依据所下载的一个或多个视觉模型，对搜集的图画数据进行辨认，以得到方针辨认图画；响应于确认所述方针辨认图画存在方针特征，生成告警提示信息，其间，所述视觉模型与所述方针特征一一对应。智能视觉检测设备105具有边际核算才干，无需将图画数据回传至其他后台体系进行数据处理，大幅度提升了检测功率。

　　42.所述流程定制渠道101，被装备成响应于接纳到的用户指令，确认所挑选的多个视

　　觉模型的履行次序，以及响应于确认所挑选视觉模型得到的方针辨认图画均存在所述方针特征，经过预设记载办法对方针场景进行记载，并将所记载的方针场景信息发送至预设接纳端。

　　43.经过流程定制渠道101，用户能够自界说操控智能视觉监测设备105中视觉模型的推理成果，例如，用户运用人脸辨认模型、抽烟检测模型，首要履行的是抽烟检测模型，其次履行的是人脸辨认模型，当辨认到人的抽烟行为后，再经过人脸辨认模型辨认存在抽烟行为的人脸，然后运用摄像头进行摄影记载后发送至办理员的邮箱，用户可依据接纳到的图片数据对抽烟的人进行正告告诉或绩效扣除等操作。需求阐明的是，记载办法也可挑选麦克风录音，或依据实践需求在智能视觉检测设备105上设置其他硬件对方针场景的信息进行记载，并设置相应硬件的数量和记载时刻，在此不做详细限制。

　　44.可见，用户能够依据实践需求下载相应的视觉模型到智能视觉检测设备105，使智能视觉检测设备105能够对多种方针场景的图画进行辨认，而且关于存在方针特征的方针辨认图画对用户进行告警提示，进步了智能视觉检测设备105的运用率，降低了落地本钱。

　　45.在一些施行例中，参阅图1，所述智能视觉检测体系还包含：数据云处理渠道102，所述数据云处理渠道102与所述智能视觉检测设备105无线衔接，且所述数据云处理渠道102被装备成接纳所述方针辨认图画，并经过图形化办法向用户展现；以及响应于确认所述方针辨认图画存在方针特征，生成短信提示、电话提示或即时通讯软件提示并发送至预设客户端。经过数据云处理渠道102，用户能够对视觉模型的推理成果进行二次剖析，进一步进步辨认的准确性。

　　46.在一些施行例中，结合图2，所述智能视觉检测设备包含：中心处理模201、图画传感器203、存储模块202和无线，所述中心处理模块与所述图画传感器、所述存储模块和所述无线通讯模块均有线.其间，所述图画传感器203被装备成搜集方针场景下的图画数据，详细的，所述图画传感器203可挑选imx 219，其选用小型芯片，便于小体积设备的运用，该传感器能够精确地完结图画捕捉。

　　48.所述中心处理模块201被装备成经过所下载的视觉模型，对所述图画数据进行辨认，以得到方针辨认图画，详细的，所述中心处理模块201可挑选nvidia jetson nano小型核算机，其能够并行运转多个神经网络模型，一起还能处理多个图画传感器203搜集的图画。

　　49.所述存储模块202被装备成存储所述图画数据和所述下载的视觉模型，详细的，存储模块202可挑选micro

　　50.所述无线被装备成使所述中心处理模块201与所述视觉模型办理渠道103和所述数据云处理渠道102之间进行数据传输，详细的，所述无线g模组的体积小、工作规模广，能够稳定地数据传输。

　　51.在一些施行例中，结合图2，所述智能视觉检测设备105还包含：告警提示模205，所述告警提示模块205与所述中心处理模块201有线衔接，所述中心处理模块201还被装备成响应于确认所述方针辨认图画存在所述方针特征，向所述告警提示模块205发送所述提示指令。

　　52.所述告警提示模块205被装备成响应于所述中心处理模块201的提示指令，生成

　　声/光告警提示信息，详细的，所述告警提示模块205可挑选led灯和/或vs1053播映器，vs1053播映器能够支撑用户自界说提示音。

　　53.当用户挑选在智能视觉检测设备105上进行反应时，告警提示模块205在接纳到中心处理模块201的提示指令后，led灯闪耀一起vs1053播映器播映默许提示音或用户自界说提示应。

　　54.在一些施行例中，结合图2，所述智能视觉检测设备105还包含：电源模207和维护电路模块206，所述电源模块207与所述智能视觉检测设备105中的其他模块有线衔接，所述维护电路模块与所述中心处理模块有线被装备成为所述智能视觉检测设备105中的其他模块供电；所述维护电路模块206被装备成所述中心处理模块201在过压、过流情况下，堵截相应的供电回路。

　　56.在一些施行例中，结合图1，所述智能视觉检测体系还包含接口服务中104，所述接口服务渠道104与所述智能视觉检测设备105无线衔接，所述接口服务渠道104被装备成为所述智能视觉检测设备105的用户操作供给对应接口，并经过jwt对所述接口进行鉴权。用户操作包含但不限于：注册设备、移除设备和指令下发操作。

　　57.在一些施行例中，所述所述无线的传输协议为音讯行列遥测传输(message queuing telemetry transport,mqtt)协议。

　　服务器的音讯发布/订阅传输协议，适用于受限制的环境中(例如网络信号弱、硬件功能低)，mqtt协议是在tcp/ip协议的基础上供给网络衔接的，因而具有较强的兼容性。

　　59.在一些施行例中，所述视觉模型办理渠道还被装备成接纳到用户的上传指令，履行第二视觉模型上传操作。用户将自己练习的视觉模型上传至视觉模型办理渠道且关于其他用户的可见权限进行设置。

　　60.在一些施行例中，所述智能视觉检测体系包含用户办理渠道，所述用户办理渠道被装备成响应于用户恳求，对用户进行身份认证，并存储用户的账户信息。

　　61.需求阐明的是，上述对本揭露的一些施行例进行了描绘。其它施行例在所附权利要求书的规模内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或进程能够依照不同于上述施行例中的次序来履行而且依然能够完成希望的成果。别的，在附图中描绘的进程不一定要求示出的特定次序或许接连次序才干完成希望的成果。在某些施行办法中，多任务处理和并行处理也是能够的或许或许是有利的。

　　62.依据同一创造构思，与上述恣意施行例体系相对应的，运用上述各个施行例描绘的体系履行本揭露提出的一种智能视觉检测办法。

　　65.进程s302，依据一个或多个预设的视觉模型，对所述图画数据进行辨认，以得到方针辨认图画。

　　66.进程s303，响应于确认所述方针辨认图画存在方针特征，输出相应的方针辨认图画。

　　69.所属范畴的一般技能人员应当了解：以上任何施行例的评论仅为示例性的，并非旨在暗示本揭露的规模(包含权利要求)被限于这些比如；在本揭露的思路下，以上施行例或许不同施行例中的技能特征之间也能够进行组合，进程能够以恣意次序完成，并存在如上所述的本揭露施行例的不同方面的许多其它改变，为了简明它们没有在细节中供给。

　　70.别的，为简化阐明和评论，而且为了不会使本揭露施行例难以了解，在所供给的附图中能够示出或能够不示出与集成电路(ic)芯片和其它部件的公知的电源/接地衔接。此外，能够以框图的方法示出设备，以便防止使本揭露施行例难以了解，而且这也考虑了以下现实，即关于这些框图设备的施行办法的细节是高度取决于即将施行本揭露施行例的渠道的(即，这些细节应当彻底处于本范畴技能人员的了解规模内)。在论述了详细细节(例如，电路)以描绘本揭露的示例性施行例的情况下，对本范畴技能人员来说清楚明了的是，能够在没有这些详细细节的情况下或许这些详细细节有改变的情况下施行本揭露施行例。因而，这些描绘应被认为是阐明性的而不是限制性的。

　　71.虽然现已结合了本揭露的详细施行例对本揭露进行了描绘，可是依据前面的描绘，这些施行例的许多替换、修正和变型对本范畴一般技能人员来说将是清楚明了的。例如，其它存储器架构(例如，动态ram(dram))能够运用所评论的施行例。

　　72.本揭露施行例旨在包含落入所附权利要求的广泛规模之内的一切这样的替换、修正和变型。因而，凡在本揭露施行例的精力和准则之内，所做的任何省掉、修正、同等替换、改善等，均应包含在本揭露的维护规模之内。

　　技能研制人员：米昂;刘云鹏;许世龙;任容玮;匡思莹;姚家程;赵剑飞;蒋佳言;胡若楠;丁健