[發明專利]蔬菜病害場景檢測方法

有效

• 申請號: 201210175727.4
• 申請日: 2012-05-30
• 公開（公告）號: CN102752479A
• 公開（公告）日: 2012-10-24
• 發明（設計）人: 傅澤田;溫皓杰;張領先;李鑫星;劉雪;蘇葉
• 申請（專利權）人: 中國農業大學
• 主分類號: H04N5/14
• 分類號: H04N5/14;G06T7/60;G10L11/00
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩

技術領域

本發明涉及視頻分析與檢測技術領域，特別涉及一種蔬菜病害場景檢測方法。

背景技術

病害是制約我國蔬菜生產可持續發展的重要因素，而農民對信息的接受能力差導致蔬菜病害診斷困難，病害致使菜農損失嚴重。隨著網絡中蔬菜病害防治視頻節目的日益增多，視頻檢索系統能夠滿足農民學習病害防治知識的迫切性與實時性，同時提高病害知識學習的準確性與趣味性。

場景是一組表達同一主題的鏡頭的集合，是視頻語義分析的基礎。場景檢測的準確性，對視頻數據庫的建立、實現基于內容的視頻檢索具有重要的意義。

近年來，關于場景檢測方法的研究有很多，常用方法有以下幾種：

1、基于幀差的場景檢測方法，類似于鏡頭邊界檢測算法，其主要原理是在場景的邊界處會有較大的幀差，但是該方法只考慮了鏡頭的開始幀和結束幀，而鏡頭的開始幀和結束幀往往不能代表鏡頭的全部內容。

2、基于視覺特征的聚類算法，其主要思想是將具有相同視覺特征的鏡頭聚類為場景。

3、基于場景轉移圖的方法，該算法通過設定一個相似度閾值，把相似度大于該閾值的鏡頭組合成場景，再根據時間上的相鄰關系形成場景轉移圖。

4、應用統計學方法，該類算法使用統計學方法對鏡頭進行聚類。

5、基于電影剪輯技術的方法，該方法利用電影剪輯技術構造視頻的高層描述，采用聚類的方法對視頻流分割后的鏡頭進行相似性歸并，形成鏡頭的層次化組織，從而實現對視頻流的分級瀏覽，但是該方法無法體現鏡頭間的時序關系。

蔬菜病害防治視頻以壓縮形式存儲傳輸，其主體為綠色植物，具有運動強度小，視覺特征相似等特點，其視頻中語音是對視頻的精確描述，視頻是對語音的視覺補充。上述方案只是基于視頻的場景檢測方案，場景檢測的準確性差。因此，結合視頻和音頻的場景檢測是亟待解決的問題。

發明內容

(一)要解決的技術問題

本發明要解決的技術問題是：如何實現更準確地蔬菜病害場景檢測。

(二)技術方案

為解決上述技術問題，本發明提供了一種蔬菜病害場景檢測方法，包括以下步驟：

S1：檢測壓縮視頻鏡頭邊界點，并檢測聲音鏡頭邊界點；

S2：檢測出聲音鏡頭邊界點后，標記聲音鏡頭類型為語音類型或非語音類型；

S3：判斷聲音鏡頭類型的改變及聲音鏡頭與視頻鏡頭的邊界點是否重合得到場景邊界檢測結果。

其中，所述步驟S1中檢測壓縮視頻鏡頭邊界點具體包括：

根據MPEG壓縮標準從視頻流中提取I幀的離散余弦變換系數；

預處理離散余弦變換系數得到I幀的直流系數，根據直流系數建立以直流系數為行、I幀為列的二維表；

計算所述二維表中相鄰兩I幀的直流系數的差異度，若差異度大于預定閾值，則該兩幀的分界點作為鏡頭邊界點，將該兩I幀劃分在不同的鏡頭，否則將該兩I幀歸為同一鏡頭，繼續比較下一相鄰兩I幀，將得到鏡頭序列用向量S_k＝(s_k)表示。

其中，計算相鄰兩I幀的直流系數的差異度的方式如下：