基于图像识别的场景监测方法及系统技术方案

本申请涉及一种基于图像识别的场景监测方法及系统，其中，该场景监测方法包括：检测目标获取步骤，用于通过图像采集、图像检测获取一目标场景中多幅目标图像；亮度检测步骤，用于检测每一所述目标图像的亮度，并监测结果获取步骤，用于将所述亮度异常图像进行计数，并基于一设定数量阈值及所述亮度异常图像的数量判断场景亮度是否异常，得到场景监测结果。通过本申请，能快速准确的检测出图像的亮暗情况，实时性强；同时，可根据监测结果提醒工作人员对场景设备进行调整，确保场景光线条件，以防由于亮度异常导致的图像识别有误而带来损失，实现较好的图像检测效果，提高了图像亮度检测的正确率。

【技术实现步骤摘要】
基于图像识别的场景监测方法及系统
本申请涉及图像识别领域，特别是涉及基于图像识别的场景监测方法及系统。
技术介绍
大数据时代的到来，计算机视觉领域得到了迅速发展，如今视觉系统已遍布我们生活的每一个角落。计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。计算机视觉是一门关于如何运用照相机和计算机来获取我们所需的，被拍摄对象的数据与信息的学问。形象地说，就是给计算机安装上眼睛(照相机)和大脑(算法)，让计算机能够感知环境。例如车牌识别、人脸识别、行人检测等等诸多场景。图像识别技术是指对图像进行对象识别，以识别各种不同模式的目标和对像的技术，主要用于目标检测、目标分类等。而有的时候因为诸多原因会导致图片出现曝光或过暗等现象，由于场景的复杂性，图片的不同位置亮暗程度也是不同的，这种曝光严重或过暗的图片如果输入到视觉系统，就会导致识别不准或错误，进而得不到想要的结果。现有技术中会通过统计灰度直方图中异常像素和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像识别的场景监测方法，其特征在于，包括：/n检测目标获取步骤，用于通过图像采集、图像检测获取一目标场景中多幅目标图像；/n亮度检测步骤，用于检测每一所述目标图像的亮度，并基于一设定亮度阈值判断所述目标图像为亮度异常图像或亮度正常图像；/n监测结果获取步骤，用于将所述亮度异常图像进行计数，并基于一设定数量阈值及所述亮度异常图像的数量判断场景亮度是否异常，得到场景监测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的场景监测方法，其特征在于，包括：
检测目标获取步骤，用于通过图像采集、图像检测获取一目标场景中多幅目标图像；
亮度检测步骤，用于检测每一所述目标图像的亮度，并基于一设定亮度阈值判断所述目标图像为亮度异常图像或亮度正常图像；
监测结果获取步骤，用于将所述亮度异常图像进行计数，并基于一设定数量阈值及所述亮度异常图像的数量判断场景亮度是否异常，得到场景监测结果。


2.如权利要求1所述的基于图像识别的场景监测方法，其特征在于，所述场景监测方法进一步包括：
分割检测步骤，用于分割所述亮度检测步骤得到的亮度正常图像为至少二子图像，并对分割后的每一子图像分别执行所述亮度检测步骤，判断每一所述子图像为亮度异常图像或亮度正常图像；
监测结果更新步骤，若至少一所述子图像为亮度异常图像，则所述亮度正常图像修正检测结果为亮度异常图像，并计入所述监测结果获取步骤中的亮度异常图像，反之，若任意所述子图像为亮度正常图像，则维持所述亮度正常图像的检测结果。


3.如权利要求2所述的基于图像识别的场景监测方法，其特征在于，所述分割检测步骤中，所述分割包括但不限于横向等分和/或纵向等分。


4.如权利要求1所述的基于图像识别的场景监测方法，其特征在于，所述亮度检测步骤中亮度为所述目标图像的三基色通道像素平均值中的最大值与最小值的平均值。


5.如权利要求1所述的基于图像识别的场景监测方法，其特征在于，所述图像采集、图像检测分别通过一图像采集系统、一图像检测系统实现，其中，
所述图像采集系统，用于通过一摄像机摄取得到所述场景视频文件并通过一图像采集装置将所述场景视频文件转存为图像文件；
所述图像检测系统，用于检测定位所述图像文件中的目标区域，并将所述目标区域裁剪得到所述目标图像。

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【专利技术属性】
技术研发人员：赵波，胡郡郡，唐大闰，
申请(专利权)人：上海明略人工智能集团有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31