[發明專利]目標圖像識別方法和裝置在審
| 申請號: | 202110133370.2 | 申請日: | 2021-01-29 |
| 公開(公告)號: | CN112784797A | 公開(公告)日: | 2021-05-11 |
| 發明(設計)人: | 吳其蔓 | 申請(專利權)人: | 北京百度網訊科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司: | 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 韓海花 |
| 地址: | 100085 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 目標 圖像 識別 方法 裝置 | ||
1.一種目標圖像識別方法,包括:
獲取場景區域的場景圖像,并通過預設的檢測網絡檢測所述場景圖像中是否包含預設實體;
在包含所述預設實體時,確定所述預設實體的危險系數;
在所述危險系數大于等于預設閾值時,從所述場景圖像中提取與所述預設實體相關的圖像特征,并在所述圖像特征滿足預設的報警條件時進行報警處理。
2.如權利要求1所述的方法,其中,在所述并通過預設的檢測網絡檢測所述場景圖像中是否包含預設實體之前,包括:
獲取訓練所述檢測網絡的樣本圖像集中所有樣本圖像的RGB均值和RGB均值方差;
根據預設的公式對所述每幀圖像每個像素點在每個顏色通道的像素值、所述RGB均值和所述RGB均值方差計算,根據計算結果更新所述每個像素點的像素值。
3.如權利要求1所述的方法,其中,當所述預設實體為寵物時,所述確定所述預設實體的危險系數,包括:
識別所述寵物對應的品種類型;
查詢預設對應關系確定與所述寵物對應危險系數。
4.如權利要求3所述的方法,其中,在所述圖像特征滿足預設的報警條件時進行報警處理,包括:
在根據所述圖像特征確定不存在與所述寵物對應的安全管理設備時,生成與所述寵物對應的報警信息;
通過預設的通信方式發送所述報警信息。
5.如權利要求1所述的方法,其中,當所述預設實體為路障時,所述確定所述預設實體的危險系數,包括:
識別所述預設實體對應的場景圖像的采集時間;
計算所述采集時間與預設報警時間點的時間差值;
查詢預設數據庫,以確定與所述時間差值對應的所述危險系數。
6.如權利要求5所述的方法,其中,所述在所述圖像特征滿足預設的報警條件時進行報警處理,包括:
在根據所述圖像特征確定的位置信息不屬于預設的位置信息時,生成與所述路障對應的報警信息;
通過預設的通信方式發送所述報警信息。
7.一種目標圖像識別裝置,包括:
檢測模塊,用于獲取場景區域的場景圖像,并通過預設的檢測網絡檢測所述場景圖像中是否包含預設實體;
確定模塊,用于在包含所述預設實體時,確定所述預設實體的危險系數;
提取模塊,用于在所述危險系數大于等于預設閾值時,從所述場景圖像中提取與所述預設實體相關的圖像特征;
報警模塊,用于在所述圖像特征滿足預設的報警條件時進行報警處理。
8.如權利要求7所述的裝置,還包括:
獲取模塊,用于獲取訓練所述檢測網絡的樣本圖像集中所有樣本圖像的RGB均值和RGB均值方差;
計算模塊,用于根據預設的公式對所述每幀圖像每個像素點在每個顏色通道的像素值、所述RGB均值和所述RGB均值方差計算,根據計算結果更新所述每個像素點的像素值。
9.如權利要求7所述的裝置,其中,當所述預設實體為寵物時,所述確定模塊,具體用于:
識別所述寵物對應的品種類型;
查詢預設對應關系確定與所述寵物對應危險系數。
10.如權利要求9所述的裝置,其中,所述報警模塊,具體用于:
在根據所述圖像特征確定不存在與所述寵物對應的安全管理設備時,生成與所述寵物對應的報警信息;
通過預設的通信方式發送所述報警信息。
11.如權利要求7所述的裝置,其中,當所述預設實體為路障時,所述確定模塊,具體用于:
識別所述預設實體對應的場景圖像的采集時間;
計算所述采集時間與預設報警時間點的時間差值;
查詢預設數據庫,以確定與所述時間差值對應的所述危險系數。
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