[發明專利]視頻監控圖像的去外界干擾特征方法以及裝置

在審

• 申請號: 202210127008.9
• 申請日: 2022-02-11
• 公開（公告）號: CN114519703A
• 公開（公告）日: 2022-05-20
• 發明（設計）人: 閆軍;丁麗珠;王艷清
• 申請（專利權）人: 超級視線科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種視頻監控圖像的去外界干擾特征方法，其特征在于，包括：

獲取光學監控圖像集與紅外監控圖像集，所述光學監控圖像集中光學監控圖像與所述紅外監控圖像集中紅外監控圖像具有重合區域，所述光學監控圖像為光學相機獲取的無外界干擾特征圖像，所述紅外監控圖像為紅外相機獲取的圖像；

將所述光學監控圖像與所述紅外監控圖像輸入至光學紅外變換模型中，生成第一虛擬紅外監控圖像；

將所述第一虛擬紅外監控圖像與所述光學監控圖像輸入至紅外光學變換模型中，生成第一虛擬光學監控圖像；

將所述紅外監控圖像與所述光學監控圖像輸入至所述紅外光學變換模型中，生成第二虛擬光學監控圖像；

將所述第二虛擬光學監控圖像與所述紅外監控圖像輸入至所述光學紅外變換模型，生成第二虛擬紅外監控圖像；

將所述光學監控圖像、所述紅外監控圖像、所述第一虛擬紅外監控圖像以及所述第一虛擬光學監控圖像形成第一循環鏈路，將所述紅外監控圖像、所述光學監控圖像、所述第二虛擬光學監控圖像以及所述第二虛擬紅外監控圖像形成第二循環鏈路；

根據所述光學紅外變換模型的損失函數、所述紅外光學變換模型的損失函數、所述第一循環鏈路的損失函數以及所述第二循環鏈路的損失函數，構建圖像處理模型的損失函數；

根據所述總損失函數對所述圖像處理模型進行訓練優化，獲得訓練完成的圖像處理模型，并根據所述訓練完成的圖像處理模型對待測光學監控圖像對應的紅外監控圖像進行處理，獲得無外界干擾特征圖像。

2.根據權利要求1所述的視頻監控圖像的去外界干擾特征方法，其特征在于，所述將所述光學監控圖像與所述紅外監控圖像輸入至光學紅外變換模型中，生成第一虛擬紅外監控圖像之后，所述將所述第一虛擬紅外監控圖像與所述光學監控圖像輸入至紅外光學變換模型中，生成第一虛擬光學監控圖像之前，所述方法還包括：

將所述光學監控圖像的前兩幀相鄰光學監控圖像與所述紅外監控圖像的前兩幀相鄰紅外監控圖像輸入至所述光學紅外變換模型中，獲得所述第一虛擬紅外監控圖像的前兩幀相鄰虛擬紅外監控圖像；

將所述前兩幀相鄰虛擬紅外監控圖像輸入至紅外監控預測模型中進行預測，獲得預測紅外監控圖像；

將所述預測紅外監控圖像與所述第一虛擬紅外監控圖像進行平均計算，獲得平均虛擬紅外監控圖像。

3.根據權利要求2所述的視頻監控圖像的去外界干擾特征方法，其特征在于，所述將所述第一虛擬紅外監控圖像與所述光學監控圖像輸入至紅外光學變換模型中，生成第一虛擬光學監控圖像，包括：

將所述平均虛擬紅外監控圖像與所述光學監控圖像輸入至所述紅外光學變換模型中，生成所述第一虛擬光學監控圖像。

4.根據權利要求1所述的視頻監控圖像的去外界干擾特征方法，其特征在于，所述將所述紅外監控圖像與所述光學監控圖像輸入至所述紅外光學變換模型中，生成第二虛擬光學監控圖像之后，所述將所述第二虛擬光學監控圖像與所述紅外監控圖像輸入至所述光學紅外變換模型，生成第二虛擬紅外監控圖像之前，所述方法還包括：

將所述紅外監控圖像的前兩幀相鄰紅外監控圖像與所述光學監控圖像的前兩幀相鄰光學監控圖像輸入至所述紅外光學變換模型中，獲得所述第二虛擬光學監控圖像的前兩幀相鄰虛擬光學監控圖像；

將所述前兩幀相鄰虛擬光學監控圖像輸入至光學監控預測模型中進行預測，獲得預測光學監控圖像；

將所述預測光學監控圖像與所述第二虛擬光學監控圖像進行平均計算，獲得平均虛擬光學監控圖像。

5.根據權利要求4所述的視頻監控圖像的去外界干擾特征方法，其特征在于，所述將所述第二虛擬光學監控圖像與所述紅外監控圖像輸入至所述光學紅外變換模型，生成第二虛擬紅外監控圖像，包括：

將所述平均虛擬光學監控圖像與所述紅外監控圖像輸入至所述光學紅外變換模型，生成所述第二虛擬紅外監控圖像。