[發明專利]提示鏡頭臟污程度的方法及裝置、電子設備在審
| 申請號: | 201810654629.6 | 申請日: | 2018-06-22 |
| 公開(公告)號: | CN108898592A | 公開(公告)日: | 2018-11-27 |
| 發明(設計)人: | 楊松 | 申請(專利權)人: | 北京小米移動軟件有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;H04N17/00 |
| 代理公司: | 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415 | 代理人: | 林祥 |
| 地址: | 100085 北京市海淀區清河*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 臟污 鏡頭 編碼特征 提示消息 電子設備 準確度 提示 幀圖像 推送 圖像 攝像頭 檢測標本 提醒用戶 視頻流 拍攝 檢測 樣本 清洗 清潔 | ||
1.一種提示鏡頭臟污程度的方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取視頻流中連續的設定數量幀圖像的編碼特征;
基于所述編碼特征確定所述鏡頭的臟污程度;
根據所述臟污程度確定是否向用戶推送提示消息。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,獲取視頻流中連續的設定數量幀圖像的編碼特征包括:
依次獲取視頻流中每幀圖像的圖像特征,得到設定數量幀圖像的圖像特征;
基于所述設定數量幀圖像的圖像特征,確定所述設定數量幀圖像的特征序列;
基于所述特征序列獲取所述設定數量幀圖像的編碼特征。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,獲取視頻流中連續的設定數量幀圖像的編碼特征包括:
獲取所述視頻流中連續的設定數量幀圖像,得到圖像識別集;
獲取所述圖像識別集中每幀圖像的圖像特征,得到所述圖像識別集的特征序列;
根據所述特征序列獲取所述圖像識別集的編碼特征。
4.根據權利要求2或3所述的方法,其特征在于,每幀圖像的圖像特征利用卷積神經網絡獲取;所述編碼特征利用循環神經網絡獲取。
5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,獲取每幀圖像的圖像特征之前,所述方法還包括:
根據所述神經網絡的輸入層中輸入端的數量將每幀圖像的尺寸調整至設定尺寸。
6.一種提示鏡頭臟污程度的裝置,其特征在于,所述裝置包括:
編碼特征獲取模塊,用于獲取視頻流中連續的設定數量幀圖像的編碼特征;
臟污程度確定模塊,用于基于所述編碼特征確定所述鏡頭的臟污程度;
提示消息推送模塊,用于根據所述臟污程度確定是否向用戶推送提示消息。
7.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述編碼特征獲取模塊包括:
圖像特征獲取單元,用于依次獲取視頻流中每幀圖像的圖像特征,得到設定數量幀圖像的圖像特征;
特征序列獲取單元,用于基于所述設定數量幀圖像的圖像特征,確定所述設定數量幀圖像的特征序列;
編碼特征獲取單元,用于基于所述特征序列獲取所述設定數量幀圖像的編碼特征。
8.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述編碼特征獲取模塊包括:
識別集獲取單元,用于獲取所述視頻流中連續的設定數量幀圖像,得到圖像識別集;
特征序列獲取單元,用于獲取所述圖像識別集中每幀圖像的圖像特征,得到所述圖像識別集的特征序列;
編碼特征獲取單元,用于根據所述特征序列獲取所述圖像識別集的編碼特征。
9.根據權利要求7或8所述的裝置,其特征在于,所述圖像特征獲取單元利用卷積神經網絡獲取每幀圖像的圖像特征,且所述編碼特征獲取單元利用循環神經網絡獲取設定數量幀圖像的編碼特征;
或者,
所述特征序列獲取單元利用卷積神經網絡獲取每幀圖像的圖像特征,且所述編碼特征獲取單元利用循環神經網絡獲取所述編碼特征。
10.根據權利要求9所述的裝置,其特征在于,所述編碼特征獲取模塊還包括:
圖像尺寸調整單元,用于根據所述神經網絡的輸入層中輸入端的數量將每幀圖像的尺寸調整至設定尺寸,并發送給所述圖像特征獲取單元或者所述特征序列獲取單元。
11.一種電子設備,其特征在于,所述電子設備包括:
處理器;
用于存儲所述處理器可執行指令的存儲器;
其中,所述處理器被配置為執行所述存儲器中的可執行指令以實現權利要求1~5任一項所述方法的步驟。
12.一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,其特征在于,該程序被處理器執行時實現權利要求1~5任一項所述方法的步驟。
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