图像识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种图像识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括：每隔预设时间从获取的视频流中抽取至少一帧图像，然后对抽取的至少一帧图像进行图像识别处理，然后基于识别处理结果确定至少一帧图像中是否存在满足预设条件的图像。本申请实施例实现了提升识别异常多媒体信息的准确度，进一步地降低监控资料受损的概率，并且可以进一步地提升用户体验。

Image recognition method, device, electronic equipment and computer readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
图像识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
本申请涉及图像处理
，具体而言，本申请涉及一种图像识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着信息技术的发展，多媒体信息处理技术随之发展，多媒体信息处理技术可以应用各种应用场景中，例如在安防监控应用场景中，安防监控系统可以包括：采集设备(例如摄像头)、多媒体后台设备以及多媒体监控客户端，安防监控系统能够监控某一区域发生的事件，但是当前很多安防监控系统中的设备由于长时间运行或者高温等不可控外部条件，导致传输并显示在多媒体监控客户端的多媒体信息出现画面模糊、花屏或者黑屏的情况，并且可能导致监控资料的丢失。其中，正常图像如图1a所示，画面模糊的图像如图1b以及图1c所示。现有技术中，通过人工监控客户端显示的多媒体信息是否出现画面模糊、花屏或者黑屏等的情况，以确定监控系统中监控设备是否出现损坏或者传输过程中是否出现丢包的情况，然后采取相应的措施，以避免造成严重的监控资料损坏或者丢失的情况。但是，通过人工监控客户端显示的多媒体信息是否存在异常多媒体信息，可能导致识别异常多媒体信息的准确度较低，再者由于某些异常多媒体信息并本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：每隔预设时间从获取的视频流中抽取至少一帧图像；对抽取的所述至少一帧图像进行图像识别处理；基于识别处理结果确定所述至少一帧图像中是否存在满足预设条件的图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：每隔预设时间从获取的视频流中抽取至少一帧图像；对抽取的所述至少一帧图像进行图像识别处理；基于识别处理结果确定所述至少一帧图像中是否存在满足预设条件的图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若获取的视频流为监控视频流，则所述基于识别处理结果确定所述至少一帧图像中是否存在满足预设条件的图像，还包括：若存在满足预设条件的图像，则触发以下至少一种操作：控制重启对应的监控设备；向与所述监控设备相关联的终端设备发送告警信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对抽取的至少一帧图像进行图像识别处理，包括：将抽取的所述至少一帧图像通过训练后的模型进行图像识别处理。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将抽取的至少一帧图像通过训练后的模型进行图像识别处理，包括：确定所述抽取的所述至少一帧图像中各个图像分别对应的第一颜色信息；将所述抽取的所述至少一帧图像中各个图像分别对应的第一颜色信息通过训练后的模型进行图像识别处理。5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述通过训练后的模型进行图像识别处理，包括：通过至少一个训练后的神经网络模型进行图像识别处理。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过至少一个训练后的神经网络模型进行图像识别处理，包括以下至少一项：通过卷积神经网络CNN进行图像识别处理；通过以下任一神经网络进行图像识别处理：长短时记忆网络LSTM；门框循环单元网络GRU。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，更包括：将所述抽取的至少一帧图像中各个图像分别对应的第一颜色信息通过卷积神经网络进行图像特征提取处理，得到所述至少一帧图像中各个图像分别对应的多维矩阵；将所述至少一帧图像中各个图像分别对应的多维矩阵通过所述长短时记忆网络以及门框循环单元网络中的任一神经网络进行图像识别处理，得到所述至少一...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹兴伟，林志达，万超，谢志杰，欧阳国灵，刘轶斌，陈诗杨，李玉，许钧发，李永韬，刘海波，马侠霖，李震，章效培，刘太平，欧阳砚池，冯腾霄，何俊池，杨帝海，李超，潘崇，黄炜康，孙裕，周巍，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44