一种基于语义分析的镜头遮挡判别方法技术

本发明专利技术提供了一种基于语义分析的镜头遮挡判别方法，属于图像识别技术领域。其技术方案为：一种基于语义分析的镜头遮挡判别方法，训练一个深度卷积检测网络，实现对监控区和遮挡物的检测，将“监控区”和多个“遮挡物”一对多的配对成多个语义关系对，将主语和宾语组合成的“关系对”检测框的并为关系外接框，映射到骨干卷积神经网络的顶部特征图，采用ROIAlign算法扣取特征图并映射到固定尺寸，将其送入语义判别全连接层进行关系预测。最后，根据预测结果是否含有遮挡预测判定当前镜头是否遮挡。本发明专利技术的有益效果为：本发明专利技术用于将镜头遮挡这类分类问题分解为检测/关系预测问题，可解释性更强，能够准确的判断遮挡物与监控区的位置关系。系。系。

【技术实现步骤摘要】
一种基于语义分析的镜头遮挡判别方法


[0001]本专利技术涉及图像识别
，尤其涉及一种基于语义分析的镜头遮挡判别方法。

技术介绍

[0002]目前，控摄像头是平安城市和平安社区建设过程中使用的核心器件，随着时间的流逝，早年安装摄像头的环境可能发生了很大的变化，有些甚至被(如茂密的树枝树叶)遮挡。成千上万的摄像头逐一人工巡查既费事费力又可能由于人员的疲劳而漏检。普通的分类或者检测算法，摄像头镜头遮挡检测相关算法非常少，说明让计算机判断这个问题不是件容易的事。目前只有少数的算法通过检测树叶的存在来判断镜头是否遮挡。这种方法有两方面局限：首先，镜头关注区域与是否有树叶没有必然的联系；再者，树叶是城市街道及其常见的，通过树叶的存在判断遮挡极大的限制了算法的适用场景。
[0003]以卷积神经网络为代表的机器视觉算法在图像模式识别领域如目标检测、图像分类等大放异彩，采用深度学习算法来解决视频镜头遮挡成为一个自然选项。但是单靠目标检测和图像分类还难以做到镜头遮挡判别。

技术实现思路

[0004]针对上述现有技术中的问题，本专利技本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于语义分析的镜头遮挡判别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，搜集遮挡数据集，标注监控摄像头的监控区和遮挡物，根据所述遮挡数据集训练目标检测网络；S2，利用所述目标检测网络对监控画面进行检测，检测出所述监控区和所述遮挡物以及相应的检测框；S3，以监控区为宾语构建一个(主语
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关系谓词
‑
宾语)的三元关系组列表，将所述监控区分别与相邻的各个所述遮挡物一一配对形成若干语义关系对；其中主语是与监控区相邻的遮挡物；关系谓词是描述主语与谓语之间关系的词，包括上临、下临、左邻、右临、覆盖；S4、将所述语义关系对中主语和宾语所对应的检测框并为语义关系外接框；S5、将所述语义关系外接框映射到所述目标监测网络中的骨干卷积神经网络中的顶部特征图，获得语义关系外接框特征图；S6、提取语义关系外接框特征图并映射到固定尺寸获得固定尺寸语义特征图，将其送入语义判别全连接层进行关系预测；S7、语义判别全连接层对所有输入的语义关系对进行分类，预测出关系谓词，最终根据关系谓词概率是否达到一定的值判...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋海军，马新成，张宝石，权秀琼，
申请(专利权)人：中通服公众信息产业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：