[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

本申請公開了一種結合背景形狀特征識別的非法張貼廣告的檢測方法、系統和電子設備。所述方法，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。這樣，以深度神經網絡通過結合通告和非法廣告的背景形狀特征的低維特征和包含通告圖形的待檢測圖像的高維特征來識別通告上是否重疊有非法廣告。

技術領域

本申請涉及人工智能技術領域，且更為具體地，涉及一種結合背景形狀特征識別的非法張貼廣告的檢測方法、系統和電子設備。

背景技術

“智慧城市”將信息技術與先進的城市經營服務理念進行有效融合，通過對城市的地理、資源、環境、經濟等進行數字網絡化管理，為城市提供更便捷、高效、靈活的公共管理的創新服務模式。

在現代城市管理中，在張貼公告的地方噴涂諸如宣傳品、商業性廣告之類的非正常通告類內容給城市管理者帶來了巨大困擾，例如，在通告欄、天梯、樓房入口等處張貼非法張貼廣告。目前，非法張貼廣告的清理工作由保潔公司的人員處理，這種方式效率低下且人工成本高，每次保潔人員都需要做地毯式排查，在清理完一遍后，當廣告再次出現時，又需要重新做一次地毯式排查清理工作。

近年來，深度學習尤其是神經網絡的發展為非法張貼廣告的監管提供了新的解決思路和方案。

發明內容

為了解決上述技術問題，提出了本申請。本申請的實施例提供了一種結合背景形狀特征識別的非法張貼廣告的檢測方法、系統和電子設備，其以深度神經網絡通過結合通告和非法廣告的背景形狀特征的低維特征和包含通告圖形的待檢測圖像的高維特征來識別通告上是否重疊有非法廣告。

根據本申請的一個方面，提供了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。

在上述結合背景形狀特征識別的非法張貼廣告的檢測方法中，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。

在上述結合背景形狀特征識別的非法張貼廣告的檢測方法中，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。

在上述結合背景形狀特征識別的非法張貼廣告的檢測方法中，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。

在上述結合背景形狀特征識別的非法張貼廣告的檢測方法中，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。