[發明專利]非法張貼廣告的檢測方法、系統和電子設備

有效

• 申請號: 202010950038.0
• 申請日: 2020-09-11
• 公開（公告）號: CN111931862B
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發明（設計）人: 吳寶昕
• 申請（專利權）人: 杭州追獵科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06K9/00
• 代理公司: 北京恒泰銘睿知識產權代理有限公司 11642
• 代理人: 何平

1.一種結合背景形狀特征識別的非法張貼廣告的檢測方法，其特征在于，包括：獲取包含通告圖形的待檢測圖像；將所述待檢測圖像通過卷積神經網絡以獲得第一特征圖；從所述卷積神經網絡的第N層獲得所述待檢測圖像的第二特征圖，其中，N大于等于2且小于等于4；融合所述第一特征圖和所述第二特征圖以獲得分類特征圖；以及將所述分類特征圖以分類函數獲得分類結果，所述分類結果用于表示所述通告圖形是否包含非法張貼廣告；

其中，獲取包含通告圖形的待檢測圖像，包括：從設置在預定位置的監控攝像頭獲取所述待檢測圖像，其中，所述預定位置包括對應于張貼有通告的位置；

其中，從所述卷積神經網絡的第N層獲得所述待檢測圖像的第二特征圖，包括：確定所述卷積神經網絡的層數；基于所述卷積神經網絡的層數確定N的數目；以及從所述卷積神經網絡的所確定的第N層獲得所述待檢測圖像的第二特征圖；

其中，融合所述第一特征圖和所述第二特征圖以獲得分類特征圖，包括：計算所述第一特征圖和所述第二特征圖的加權和以獲得所述分類特征圖；

其中，在所述卷積神經網絡的訓練過程中，所述第一特征圖相對于所述第二特征圖的權重作為超參數。

2.根據權利要求1所述的結合背景形狀特征識別的非法張貼廣告的檢測方法，其中，融合所述第一特征圖和所述第二特征圖以獲得分類特征圖，包括：

計算所述第一特征圖和所述第二特征圖之間的按位置差值；

確定所述按位置差值是否大于預定閾值；

通過響應于所述按位置差值大于預定閾值，將所述預定位置的值設置為一，和所述按位置差值小于或等于預定閾值，將所述預定位置的值設置為零而獲得掩碼圖像；以及

將所述掩碼圖像乘以所述第二特征圖以獲得所述分類特征圖。

3.根據權利要求2所述的結合背景形狀特征識別的非法張貼廣告的檢測方法，其中，融合所述第一特征圖和所述第二特征圖以獲得分類特征圖，包括：

將所述按位置差值基于所述按位置差值的全局平均值進行歸一化以獲得按位置歸一化差值；

確定所述按位置歸一化差值是否大于預定閾值；

通過響應于所述按位置歸一化差值大于預定閾值，將所述預定位置的值設置為一，和所述按位置歸一化差值小于或等于預定閾值，將所述預定位置的值設置為零而獲得掩碼圖像；以及將所述掩碼圖像乘以所述第二特征圖以獲得所述分類特征圖。

4.根據權利要求2或3所述的結合背景形狀特征識別的非法張貼廣告的檢測方法，其中，在所述卷積神經網絡的訓練過程中，所述預定閾值作為超參數。

5.一種結合背景形狀特征識別的非法張貼廣告的檢測系統，其特征在于，包括：

待檢測圖像獲取單元，用于獲取包含通告圖形的待檢測圖像；

第一特征圖生成單元，用于將所述待檢測圖像獲取單元獲得的所述待檢測圖像通過卷積神經網絡以獲得第一特征圖；

第二特征圖生成單元，用于從所述卷積神經網絡的第N層獲得所述待檢測圖像的第二特征圖，其中，N大于等于2且小于等于4；

融合單元，用于融合所述第一特征圖生成單元獲得的所述第一特征圖和所述第二特征圖生成單元獲得的所述第二特征圖以獲得分類特征圖；以及

分類單元，用于將所述融合單元獲得的所述分類特征圖以分類函數獲得分類結果，所述分類結果用于表示所述通告圖形是否包含非法張貼廣告；

所述待檢測圖像獲取單元，進一步用于從設置在預定位置的監控攝像頭獲取所述待檢測圖像，其中，所述預定位置包括對應于張貼有通告的位置；

所述第二特征圖生成單元，進一步用于：確定所述卷積神經網絡的層數；基于所述卷積神經網絡的層數確定N的數目；以及，從所述卷積神經網絡的所確定的第N層獲得所述待檢測圖像的第二特征圖；

所述融合單元，進一步用于：計算所述第一特征圖和所述第二特征圖的加權和以獲得所述分類特征圖；

在所述卷積神經網絡的訓練過程中，所述第一特征圖相對于所述第二特征圖的權重作為超參數。

6.一種電子設備，包括：

處理器；以及

存儲器，在所述存儲器中存儲有計算機程序指令，所述計算機程序指令在被所述處理器運行時使得所述處理器執行如權利要求1-4中任一項所述的結合背景形狀特征識別的非法張貼廣告的檢測方法。