[發明專利]一種用于雪場危險識別的圖像辨別方法及裝置

在審

• 申請號: 202211149596.2
• 申請日: 2022-09-21
• 公開（公告）號: CN115527045A
• 公開（公告）日: 2022-12-27
• 發明（設計）人: 溫建偉;鄧迪旻;袁潮
• 申請（專利權）人: 北京拙河科技有限公司
• 主分類號: G06V10/74
• 分類號: G06V10/74;G06V10/80
• 代理公司: 北京君莫知識產權代理事務所(普通合伙) 11715
• 代理人: 王凝

本發明公開了一種用于雪場危險識別的圖像辨別方法及裝置。其中，該方法包括：獲取原始圖像數據；根據所述原始圖像數據，利用低階泰勒導數生成泰勒拆分圖像單元；將所述泰勒拆分圖像單元和危險參量因子進行融合，得到危險指征圖像；將所述危險指征圖像通過危險識別矩陣進行匹配，得到目標危險數據。本發明解決了現有技術中的雪場危險圖像識別過程，僅僅是通過原始圖像數據或者原始圖像數據的相關參數來判斷是否存在危險信息，而這樣往往會受到原始圖像數據大而散特點的影響，使得危險信息判斷不準確或者判斷效率低下的技術問題。

技術領域

本發明涉及指定圖像識別領域，具體而言，涉及一種用于雪場危險識別的圖像辨別方法及裝置。

背景技術

隨著智能化科技的不斷發展，人們的生活、工作、學習之中越來越多地用到了智能化設備，使用智能化科技手段，提高了人們生活的質量，增加了人們學習和工作的效率。

目前，針對在雪場布置高精度攝像設備用于雪場圖像中的危險識別，通常會利用原始圖像數據中設計的危險點來進行危險模型訓練，該模型可以是類似神經網絡深度學習模型，并利用該模型達到快速輸入原始圖像特征向量并輸出危險的特征向量，從而達到判斷危險信號和危險參數的技術效果。但是現有技術中的雪場危險圖像識別過程，僅僅是通過原始圖像數據或者原始圖像數據的相關參數來判斷是否存在危險信息，而這樣往往會受到原始圖像數據大而散特點的影響，使得危險信息判斷不準確或者判斷效率低下。

針對上述的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本發明實施例提供了一種用于雪場危險識別的圖像辨別方法及裝置，以至少解決現有技術中的雪場危險圖像識別過程，僅僅是通過原始圖像數據或者原始圖像數據的相關參數來判斷是否存在危險信息，而這樣往往會受到原始圖像數據大而散特點的影響，使得危險信息判斷不準確或者判斷效率低下的技術問題。

根據本發明實施例的一個方面，提供了一種用于雪場危險識別的圖像辨別方法，包括：獲取原始圖像數據；根據所述原始圖像數據，利用低階泰勒導數生成泰勒拆分圖像單元；將所述泰勒拆分圖像單元和危險參量因子進行融合，得到危險指征圖像；將所述危險指征圖像通過危險識別矩陣進行匹配，得到目標危險數據。

可選的，所述根據所述原始圖像數據，利用低階泰勒導數生成泰勒拆分圖像單元包括：將所述原始圖像數據中的像素參量進行提取；將所述像素參量輸入至所述低階泰勒導數標準公式中，得到用于判斷危險圖像的所述泰勒拆分圖像單元。

可選的，所述將所述泰勒拆分圖像單元和危險參量因子進行融合，得到危險指征圖像包括：根據危險標準參量生成所述危險參量因子；通過s＝v*tanh(ωg+q)對所述泰勒拆分圖像單元和所述危險參量因子進行融合，其中，s是所述危險指正圖像數據集，v是所述危險參量因子，h(ωg+q)是拆分圖像h的w、q矢量像素卷積數據組。

可選的，在所述將所述危險指征圖像通過危險識別矩陣進行匹配，得到目標危險數據之后，所述方法還包括：將所述目標危險數據和所述原始圖像數據進行擬合，得到危險圖像結果。

根據本發明實施例的另一方面，還提供了一種用于雪場危險識別的圖像辨別裝置，包括：獲取模塊，用于獲取原始圖像數據；拆分模塊，用于根據所述原始圖像數據，利用低階泰勒導數生成泰勒拆分圖像單元；融合模塊，用于將所述泰勒拆分圖像單元和危險參量因子進行融合，得到危險指征圖像；匹配模塊，用于將所述危險指征圖像通過危險識別矩陣進行匹配，得到目標危險數據。

可選的，所述拆分模塊包括：提取單元，用于將所述原始圖像數據中的像素參量進行提取；輸入單元，用于將所述像素參量輸入至所述低階泰勒導數標準公式中，得到用于判斷危險圖像的所述泰勒拆分圖像單元。