場(chǎng)景識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)制造方法及圖紙

本申請(qǐng)涉及一種場(chǎng)景識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：對(duì)待測(cè)視頻流中的預(yù)設(shè)幀圖像進(jìn)行顏色判斷，將所述待測(cè)視頻流中的所述預(yù)設(shè)幀圖像的像素分為第一色系像素集和第二色系像素集，獲取第一色系像素集對(duì)應(yīng)的第一最小值集及第二色系像素集對(duì)應(yīng)的第二最小值集，并利用第一最小值集以及第二最小值集得到預(yù)設(shè)幀圖像對(duì)應(yīng)的最小值圖像；其中，將第一最小值集和第二最小值集中的每一個(gè)最小值作為最小值圖像中對(duì)應(yīng)位置處像素的灰度值，獲取與最小值圖像對(duì)應(yīng)的暗通道圖像。根據(jù)暗通道圖像，識(shí)別預(yù)設(shè)幀圖像所屬的場(chǎng)景類型，從而可以快速準(zhǔn)確的對(duì)圖像所屬的場(chǎng)景進(jìn)行判斷，滿足時(shí)效性需求。

Scene Recognition Method, Device, Computer Equipment and Storage Media

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
場(chǎng)景識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)
本申請(qǐng)涉及圖像識(shí)別
，特別是涉及一種場(chǎng)景識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。
技術(shù)介紹
場(chǎng)景識(shí)別是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的前提，對(duì)實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)跟蹤是至關(guān)重要的。傳統(tǒng)的場(chǎng)景識(shí)別方法分為兩種，第一種是利用諸如尺度不變特征變換(Scale-invariantfeaturetransform，SIFT)、加速魯棒特征(SpeededUpRobustFeatures，Surf)、方向梯度直方圖(HistogramofOrientedGradient，HOG)等算子提取環(huán)境特征，結(jié)合有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，比如貝葉斯理論，支持向量機(jī)等，對(duì)圖像場(chǎng)景進(jìn)行識(shí)別；第二種是基于深度學(xué)習(xí)進(jìn)行場(chǎng)景識(shí)別，通過對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，提取高層語義特征來進(jìn)行場(chǎng)景識(shí)別。但是，這兩種方法都存在運(yùn)算量大和內(nèi)存占用多等問題，無法滿足實(shí)際應(yīng)用中實(shí)時(shí)性的需求。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
基于此，有必要針對(duì)上述技術(shù)問題，提供一種能夠?qū)崟r(shí)識(shí)別出圖像場(chǎng)景的場(chǎng)景識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。一種場(chǎng)景識(shí)別方法，所述方法包括：對(duì)待測(cè)視頻流中的預(yù)設(shè)幀圖像進(jìn)行顏色判斷，將所述待測(cè)視頻流中的所述預(yù)設(shè)幀圖像的像素分為第一色系像素集和第二色系像素集；獲取所述第一色系像素集對(duì)應(yīng)的第一最小值集及所述第二色系像素集對(duì)應(yīng)的第二最小值集，并利用所述第一最小值集以及所述第二最小值集得到所述預(yù)設(shè)幀圖像對(duì)應(yīng)的最小值圖像；其中，將所述第一最小值集和所述第二最小值集中的每一個(gè)最小值作為所述最小值圖像中對(duì)應(yīng)位置處像素的灰度值；獲取與所述最小值圖像對(duì)應(yīng)的暗通道圖像；根據(jù)所述暗通道圖像，識(shí)別所述預(yù)設(shè)幀圖像所屬的場(chǎng)景類型。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述第一色系像素集包括至少一個(gè)藍(lán)色系像素；所述第二色系像素集包括至少一個(gè)非藍(lán)色系像素；所述對(duì)待測(cè)視頻流中的預(yù)設(shè)幀圖像進(jìn)行顏色判斷，將所述待測(cè)視頻流中的所述預(yù)設(shè)幀圖像的像素分為第一色系像素集和第二色系像素集，包括：若所述預(yù)設(shè)幀圖像的任一像素在藍(lán)色通道的數(shù)值大小大于所述像素在紅色通道的數(shù)值大小，且所述像素在藍(lán)色通道的數(shù)值大小大于所述像素在綠色通道的數(shù)值大小，則將所述像素確定為所述藍(lán)色系像素；若所述預(yù)設(shè)幀圖像的任一像素在所述藍(lán)色通道的數(shù)值大小小于所述像素在所述紅色通道的數(shù)值大小，和/或，所述像素在藍(lán)色通道的數(shù)值大小小于所述像素在所述綠色通道的數(shù)值大小，則將所述像素確定為所述非藍(lán)色系像素。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述方法還包括：若所述預(yù)設(shè)幀圖像的任一像素在所述藍(lán)色通道的數(shù)值與所述像素在所述綠色通道的數(shù)值的差值小于第一預(yù)設(shè)閾值，則將所述像素確定為所述非藍(lán)色系像素。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述獲取所述第一色系像素集對(duì)應(yīng)的第一最小值集及所述第二色系像素集對(duì)應(yīng)的第二最小值集，包括：將所述第一色系像素集中的任一像素在所述藍(lán)色通道、所述紅色通道和所述綠色通道中的最大值，或?qū)⑺龅谝簧迪袼丶械娜我幌袼卦谒鏊{(lán)色通道、所述紅色通道和所述綠色通道中的均值，或?qū)⒌诙A(yù)設(shè)閾值，確定為與所述第一色系像素集中的像素對(duì)應(yīng)的第一最小值集；將所述第二色系像素集中的任一像素在所述藍(lán)色通道、所述紅色通道和所述綠色通道中的最小值確定為與所述第二色系像素集中的像素對(duì)應(yīng)的第二最小值集。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述獲取與所述最小值圖像對(duì)應(yīng)的暗通道圖像，包括：對(duì)所述最小值圖像進(jìn)行濾波，得到所述暗通道圖像。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述根據(jù)所述暗通道圖像，識(shí)別所述預(yù)設(shè)幀圖像所屬的場(chǎng)景類型，包括：根據(jù)所述暗通道圖像的像素的灰度值，將所述暗通道圖像的像素劃分為天空像素和地面像素；根據(jù)所述天空像素和所述地面像素，識(shí)別所述預(yù)設(shè)幀圖像所屬的場(chǎng)景類型。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述根據(jù)所述暗通道圖像的像素的灰度值，將所述暗通道圖像的像素劃分為天空像素和地面像素，包括：若所述暗通道圖像的像素的灰度值大于第三預(yù)設(shè)閾值，則將所述像素確定為所述天空像素；若所述暗通道圖像的像素的灰度值小于所述第三預(yù)設(shè)閾值，則將所述像素確定為所述地面像素。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述場(chǎng)景類型包括高空?qǐng)鼍?、低空?qǐng)鼍?、地面?chǎng)景；所述根據(jù)所述天空像素和所述地面像素，識(shí)別所述預(yù)設(shè)幀圖像所屬的場(chǎng)景類型，包括：獲取所述天空像素的數(shù)量與所述地面像素的數(shù)量的比值；比較所述比值與第四預(yù)設(shè)閾值、第五預(yù)設(shè)閾值的大小關(guān)系；其中，所述第四預(yù)設(shè)閾值大于所述第五預(yù)設(shè)閾值；若所述比值大于所述第四預(yù)設(shè)閾值，則識(shí)別所述預(yù)設(shè)幀圖像所屬的場(chǎng)景類型為所述高空?qǐng)鼍?；若所述比值小于所述第五預(yù)設(shè)閾值，則識(shí)別所述預(yù)設(shè)幀圖像所屬的場(chǎng)景類型為所述地面場(chǎng)景；若所述比值小于所述第四預(yù)設(shè)閾值且大于所述第五預(yù)設(shè)閾值，則識(shí)別所述預(yù)設(shè)幀圖像所屬的場(chǎng)景類型為所述低空?qǐng)鼍?。一種場(chǎng)景識(shí)別裝置，所述裝置包括：像素劃分模塊，用于對(duì)待測(cè)視頻流中的預(yù)設(shè)幀圖像進(jìn)行顏色判斷，將所述待測(cè)視頻流中的所述預(yù)設(shè)幀圖像的像素分為第一色系像素集和第二色系像素集；最小值圖像獲取模塊，用于獲取所述第一色系像素集對(duì)應(yīng)的第一最小值集及所述第二色系像素集對(duì)應(yīng)的第二最小值集，并利用所述第一最小值集以及所述第二最小值集得到所述預(yù)設(shè)幀圖像對(duì)應(yīng)的最小值圖像；其中，將所述第一最小值集和所述第二最小值集中的每一個(gè)最小值作為所述最小值圖像中對(duì)應(yīng)位置處像素的灰度值；暗通道圖像獲取模塊，用于獲取與所述最小值圖像對(duì)應(yīng)的暗通道圖像；場(chǎng)景識(shí)別模塊，用于根據(jù)所述暗通道圖像，識(shí)別所述預(yù)設(shè)幀圖像所屬的場(chǎng)景類型。一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)以下步驟：對(duì)待測(cè)視頻流中的預(yù)設(shè)幀圖像進(jìn)行顏色判斷，將所述待測(cè)視頻流中的所述預(yù)設(shè)幀圖像的像素分為第一色系像素集和第二色系像素集；獲取所述第一色系像素集對(duì)應(yīng)的第一最小值集及所述第二色系像素集對(duì)應(yīng)的第二最小值集，并利用所述第一最小值集以及所述第二最小值集得到所述預(yù)設(shè)幀圖像對(duì)應(yīng)的最小值圖像；其中，將所述第一最小值集和所述第二最小值集中的每一個(gè)最小值作為所述最小值圖像中對(duì)應(yīng)位置處像素的灰度值；獲取與所述最小值圖像對(duì)應(yīng)的暗通道圖像；根據(jù)所述暗通道圖像，識(shí)別所述預(yù)設(shè)幀圖像所屬的場(chǎng)景類型。一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)以下步驟：對(duì)待測(cè)視頻流中的預(yù)設(shè)幀圖像進(jìn)行顏色判斷，將所述待測(cè)視頻流中的所述預(yù)設(shè)幀圖像的像素分為第一色系像素集和第二色系像素集；獲取所述第一色系像素集對(duì)應(yīng)的第一最小值集及所述第二色系像素集對(duì)應(yīng)的第二最小值集，并利用所述第一最小值集以及所述第二最小值集得到所述預(yù)設(shè)幀圖像對(duì)應(yīng)的最小值圖像；其中，將所述第一最小值集和所述第二最小值集中的每一個(gè)最小值作為所述最小值圖像中對(duì)應(yīng)位置處像素的灰度值；獲取與所述最小值圖像對(duì)應(yīng)的暗通道圖像；根據(jù)所述暗通道圖像，識(shí)別所述預(yù)設(shè)幀圖像所屬的場(chǎng)景類型。上述場(chǎng)景識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，對(duì)待測(cè)視頻流中的預(yù)設(shè)幀圖像進(jìn)行顏色判斷，將所述待測(cè)視頻流中的所述預(yù)設(shè)幀圖像的像素分為第一色系像素集和第二色系像素集；獲取第一色系像素集對(duì)應(yīng)的第一最小值集及第二色系像素集對(duì)應(yīng)的第二最小值集，并利用第一最小值集以及第二最小值集得到預(yù)設(shè)幀圖像對(duì)應(yīng)的最小值圖像；其中，將第一最小值集和第二最小值集中的每一個(gè)最小值作為最小值圖像中對(duì)應(yīng)位置處像素的灰度值；獲取與最小值圖像對(duì)應(yīng)的暗通道圖像；本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種場(chǎng)景識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括：對(duì)待測(cè)視頻流中的預(yù)設(shè)幀圖像進(jìn)行顏色判斷，將所述待測(cè)視頻流中的所述預(yù)設(shè)幀圖像的像素分為第一色系像素集和第二色系像素集；獲取所述第一色系像素集對(duì)應(yīng)的第一最小值集及所述第二色系像素集對(duì)應(yīng)的第二最小值集，并利用所述第一最小值集以及所述第二最小值集得到所述預(yù)設(shè)幀圖像對(duì)應(yīng)的最小值圖像；其中，將所述第一最小值集和所述第二最小值集中的每一個(gè)最小值作為所述最小值圖像中對(duì)應(yīng)位置處像素的灰度值；獲取與所述最小值圖像對(duì)應(yīng)的暗通道圖像；根據(jù)所述暗通道圖像，識(shí)別所述預(yù)設(shè)幀圖像所屬的場(chǎng)景類型。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種場(chǎng)景識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括：對(duì)待測(cè)視頻流中的預(yù)設(shè)幀圖像進(jìn)行顏色判斷，將所述待測(cè)視頻流中的所述預(yù)設(shè)幀圖像的像素分為第一色系像素集和第二色系像素集；獲取所述第一色系像素集對(duì)應(yīng)的第一最小值集及所述第二色系像素集對(duì)應(yīng)的第二最小值集，并利用所述第一最小值集以及所述第二最小值集得到所述預(yù)設(shè)幀圖像對(duì)應(yīng)的最小值圖像；其中，將所述第一最小值集和所述第二最小值集中的每一個(gè)最小值作為所述最小值圖像中對(duì)應(yīng)位置處像素的灰度值；獲取與所述最小值圖像對(duì)應(yīng)的暗通道圖像；根據(jù)所述暗通道圖像，識(shí)別所述預(yù)設(shè)幀圖像所屬的場(chǎng)景類型。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一色系像素集包括至少一個(gè)藍(lán)色系像素；所述第二色系像素集包括至少一個(gè)非藍(lán)色系像素；所述對(duì)待測(cè)視頻流中的預(yù)設(shè)幀圖像進(jìn)行顏色判斷，將所述待測(cè)視頻流中的所述預(yù)設(shè)幀圖像的像素分為第一色系像素集和第二色系像素集，包括：若所述預(yù)設(shè)幀圖像的任一像素在藍(lán)色通道的數(shù)值大小大于所述像素在紅色通道的數(shù)值大小，且所述像素在藍(lán)色通道的數(shù)值大小大于所述像素在綠色通道的數(shù)值大小，則將所述像素確定為所述藍(lán)色系像素；若所述預(yù)設(shè)幀圖像的任一像素在所述藍(lán)色通道的數(shù)值大小小于所述像素在所述紅色通道的數(shù)值大小，和/或，所述像素在藍(lán)色通道的數(shù)值大小小于所述像素在所述綠色通道的數(shù)值大小，則將所述像素確定為所述非藍(lán)色系像素。3.根據(jù)根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：若所述預(yù)設(shè)幀圖像的任一像素在所述藍(lán)色通道的數(shù)值與所述像素在所述綠色通道的數(shù)值的差值小于第一預(yù)設(shè)閾值，則將所述像素確定為所述非藍(lán)色系像素。4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取所述第一色系像素集對(duì)應(yīng)的第一最小值集及所述第二色系像素集對(duì)應(yīng)的第二最小值集，包括：將所述第一色系像素集中的任一像素在所述藍(lán)色通道、所述紅色通道和所述綠色通道中的最大值，或?qū)⑺龅谝簧迪袼丶械娜我幌袼卦谒鏊{(lán)色通道、所述紅色通道和所述綠色通道中的均值，或?qū)⒌诙A(yù)設(shè)閾值，確定為與所述第一色系像素集中的像素對(duì)應(yīng)的第一最小值集；將所述第二色系像素集中的任一像素在所述藍(lán)色通道、所述紅色通道和所述綠色通道中的最小值確定為與所述第二色系像素集中的像素對(duì)應(yīng)的第二最小值集。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取與所述最小值圖像對(duì)應(yīng)的暗通道圖像，包括：對(duì)所述最小值圖像進(jìn)行濾波，得到所述暗通道圖像。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：韓雪云，王棟，李寧鳥，王文濤，李權(quán)，魏璐，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：西安天和防務(wù)技術(shù)股份有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：陜西,61