[發明專利]生境因子識別方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210439261.8
• 申請日: 2022-04-25
• 公開（公告）號: CN114898231A
• 公開（公告）日: 2022-08-12
• 發明（設計）人: 沈錦程;胡新術;毛杰冠
• 申請（專利權）人: 杭州海康威視系統技術有限公司
• 主分類號: G06V20/17
• 分類號: G06V20/17;G06V10/764;G06V10/143;G06V10/147;G06V10/82;G06V10/774
• 代理公司: 北京中博世達專利商標代理有限公司 11274
• 代理人: 申健

1.一種生境因子識別方法，其特征在于，包括：

獲取目標圖像，所述目標圖像包括目標對象所處環境；

基于生境因子識別模型識別所述目標圖像，得到所述目標對象所處環境的第一生境因子，所述第一生境因子包括生境類型、天氣類型和人為干擾活動類型中的至少一項。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標圖像包括目標對象；所述基于生境因子識別模型識別所述目標圖像，得到所述目標對象所處環境的第一生境因子，包括：

當所述目標對象在所述目標圖像中的占比小于或等于第一預設閾值時，基于生境因子識別模型識別所述目標圖像，得到所述目標對象所處環境的第一生境因子。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

當所述第一生境因子的置信度大于或等于第二預設閾值時，建立所述第一生境因子和所述目標圖像之間的關聯關系。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括:

發送生境因子識別結果，所述生境因子識別結果包括具有關聯關系的所述第一生境因子和所述目標圖像。

5.根據權利要求1-4中任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取訓練樣本和所述訓練樣本的樣本標簽；其中，所述訓練樣本包括所述第一生境因子的樣本圖像，所述樣本標簽用于指示所述樣本圖像中的第一生境因子的類別；

基于所述訓練樣本和所述訓練樣本的樣本標簽，訓練分類神經網絡，得到所述生境因子識別模型。

6.根據權利要求1-4中任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取拍攝角度信息和所述拍攝裝置的位置信息，所述拍攝角度信息是拍攝裝置拍攝所述目標圖像時所述拍攝裝置的角度信息；

基于所述拍攝角度信息和所述拍攝裝置的位置信息，得到所述目標對象的第二生境因子；其中，所述第二生境因子包括所述目標對象的經緯度、海拔高度、坡度和坡向中的至少一項。

7.一種生境因子識別裝置，其特征在于，包括：

獲取單元，用于獲取目標圖像，所述目標圖像包括目標對象所處環境；

識別單元，用于基于生境因子識別模型識別所述目標圖像，得到所述目標對象所處環境的第一生境因子，所述第一生境因子包括生境類型、天氣類型和人為干擾活動類型中的至少一項。

8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，

所述目標圖像包括目標對象；所述識別單元具體用于：當所述目標對象在所述目標圖像中的占比小于或等于第一預設閾值時，基于生境因子識別模型識別所述目標圖像，得到所述目標對象所處環境的第一生境因子；

所述裝置還包括關聯單元，用于當所述第一生境因子的置信度大于或等于第二預設閾值時，建立所述第一生境因子和所述目標圖像之間的關聯關系；

所述關聯單元還用于發送生境因子識別結果，所述生境因子識別結果包括具有關聯關系的所述第一生境因子和所述目標圖像；

所述裝置還包括訓練單元，獲取訓練樣本和所述訓練樣本的樣本標簽；其中，所述訓練樣本包括所述第一生境因子的樣本圖像，所述樣本標簽用于指示所述樣本圖像中的第一生境因子的類別；基于所述訓練樣本和所述訓練樣本的樣本標簽，訓練分類神經網絡，得到所述生境因子識別模型；

所述裝置還包括計算單元，用于獲取拍攝角度信息和所述拍攝裝置的位置信息，所述拍攝角度信息是拍攝裝置拍攝所述目標圖像時所述拍攝裝置的角度信息；基于所述拍攝角度信息和所述拍攝裝置的位置信息，得到所述目標對象的第二生境因子；其中，所述第二生境因子包括所述目標對象的經緯度、海拔高度、坡度和坡向中的至少一項。

9.一種計算機設備，其特征在于，包括：處理器；

所述處理器與存儲器連接，所述存儲器用于存儲計算機執行指令，所述處理器執行所述存儲器存儲的所述計算機執行指令，以使所述計算機設備實現如權利要求1-6任一項所述的方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，用于存儲計算機指令，當所述計算機指令在計算機上運行時，使得所述計算機執行權利要求1-6中任一項所述的方法。