[發(fā)明專利]一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市視覺(jué)污染物識(shí)別方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911338459.1
• 申請(qǐng)日: 2019-12-23
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111104914B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-07-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫婷婷;陳林林;狄樂(lè)蒙
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 威海海洋職業(yè)學(xué)院
• 主分類號(hào): G06V20/52
• 分類號(hào): G06V20/52;G06V10/12;G06V10/20;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/94;H04N23/695;H04N23/90;F16M11/04;F16M11/12;F16M11/18
• 代理公司: 北京佰智蔚然知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37285
• 代理人: 彭賓

本發(fā)明提供一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市視覺(jué)污染物識(shí)別方法及系統(tǒng)，所述方法包括基于圖像采集終端采集相關(guān)區(qū)域的環(huán)境圖像并發(fā)送至服務(wù)器進(jìn)行圖像處理；在服務(wù)器內(nèi)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架對(duì)環(huán)境圖像進(jìn)行訓(xùn)練，提取各圖像特征，建立基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺(jué)污染物分類識(shí)別模型；對(duì)圖像采集終端后續(xù)發(fā)送的環(huán)境圖像，利用訓(xùn)練好的分類識(shí)別模型進(jìn)行城市視覺(jué)污染物的分類識(shí)別。本發(fā)明基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠?qū)Τ鞘袇^(qū)域內(nèi)的視覺(jué)污染物進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，以便能夠針對(duì)污染區(qū)域進(jìn)行相關(guān)處理。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明主要涉及城市視覺(jué)污染物處理相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市視覺(jué)污染物識(shí)別方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

在“信息時(shí)代”，能源的交換和傳輸已經(jīng)成為現(xiàn)代生活不可分割的一部分，隨之帶來(lái)了大量的物質(zhì)設(shè)備和結(jié)構(gòu)，如網(wǎng)絡(luò)塔、通信和電氣電線等廣告牌和標(biāo)牌等。視覺(jué)污染不僅能夠?qū)е律窠?jīng)功能、體溫、心律、血壓等等失去協(xié)調(diào)，還會(huì)引起頭暈?zāi)垦！┰瓴话病嬍诚陆怠⒆⒁饬Σ患小o(wú)力、失眠等癥狀。這些癥狀稱為“視覺(jué)污染綜合癥”。近年來(lái)，城市中神經(jīng)衰弱、失眠癥的人逐日增加，患某些常見(jiàn)病、多發(fā)病的居民人數(shù)也有所上升，這一現(xiàn)象的出現(xiàn)與城市的視覺(jué)污染加劇有密切關(guān)系。到目前為止，視覺(jué)污染的選擇研究方法仍然是人工數(shù)據(jù)采集方法為主，其具有人力勞動(dòng)強(qiáng)度大、效率低，效果不明顯的缺陷。

發(fā)明內(nèi)容

為解決目前技術(shù)的不足，本發(fā)明結(jié)合現(xiàn)有技術(shù)，從實(shí)際應(yīng)用出發(fā)，提供一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市視覺(jué)污染物識(shí)別方法及系統(tǒng)，其能夠?qū)Τ鞘袇^(qū)域內(nèi)的視覺(jué)污染物進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，以便能夠針對(duì)污染區(qū)域進(jìn)行相關(guān)處理。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市視覺(jué)污染物識(shí)別方法，所述方法包括：基于圖像采集終端采集相關(guān)區(qū)域的環(huán)境圖像并發(fā)送至服務(wù)器進(jìn)行圖像處理；在服務(wù)器內(nèi)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架對(duì)環(huán)境圖像進(jìn)行訓(xùn)練，提取各圖像特征，建立基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺(jué)污染物分類識(shí)別模型；對(duì)圖像采集終端后續(xù)發(fā)送的環(huán)境圖像，利用訓(xùn)練好的分類識(shí)別模型進(jìn)行城市視覺(jué)污染物的分類識(shí)別。

優(yōu)選地，所述環(huán)境圖像發(fā)送至服務(wù)器后，首先對(duì)所述環(huán)境圖像進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理為灰度化處理。

優(yōu)選地，在對(duì)環(huán)境圖像進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，首先采取人工干預(yù)的方法識(shí)別出多類視覺(jué)污染物圖像并進(jìn)行標(biāo)記，其中每類視覺(jué)污染物圖像均標(biāo)記多張，通過(guò)人工干預(yù)標(biāo)記的視覺(jué)污染物圖像進(jìn)行訓(xùn)練。

根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市視覺(jué)污染物識(shí)別系統(tǒng)，包括圖像采集終端和服務(wù)器；

所述圖像采集終端為多個(gè)，采用分布式布置的方式布置于城市相關(guān)區(qū)域并采集相關(guān)區(qū)域的環(huán)境圖像通過(guò)有線或無(wú)線的方式發(fā)送至服務(wù)器；

所述服務(wù)器用于基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架對(duì)環(huán)境圖像進(jìn)行訓(xùn)練，提取各圖像特征，建立基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺(jué)污染物分類識(shí)別模型；對(duì)圖像采集終端后續(xù)發(fā)送的環(huán)境圖像，利用訓(xùn)練好的分類識(shí)別模型進(jìn)行城市視覺(jué)污染物的分類識(shí)別；