图像异常检测方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本公开实施例提供一种图像异常检测方法、装置和电子设备，其中，图像异常检测方法包括：获取待检测的目标图像；通过图像异常检测网络对目标图像进行特征提取，得到目标图像的图像特征，并根据图像特征进行图像状态识别，得到目标图像的异常状态结果，异常状态结果用于指示目标图像属于多种图像异常状态中的其中一种。本公开实施例可以直接将待检测的目标图像作为网络输入，得到该目标图像的异常状态结果，实现更为便捷；并且多种异常状态的图像都可以检测出来，适用性较广。适用性较广。适用性较广。

【技术实现步骤摘要】
图像异常检测方法、装置和电子设备


[0001]本公开涉及图像处理技术，具体涉及图像异常检测方法、装置和电子设备。

技术介绍

[0002]在现实应用中，很多摄像头由于暴露在室外环境且长期无人维护等外在原因、或者在视频传输过程中信号丢失、视频传输过程中网络延迟等内在原因，而产生一些图像异常(例如，图像遮挡、花屏、模糊、黑屏等)现象。图像异常不仅使得摄像头失去了视频监控和采集的作用，而且影响用户直观感受和图像智能处理算法的效果，进而对公众安全和机器智能造成严重危害。因此，如何检测视频图像质量，及时发现摄像头图像采集过程中存在异常情况是至关重要的。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本公开实施例至少提供一种图像异常检测方法、装置和电子设备。
[0004]第一方面，提供一种图像异常检测方法，所述方法包括：
[0005]获取待检测的目标图像；
[0006]通过图像异常检测网络对所述目标图像进行特征提取，得到所述目标图像的图像特征，并根据所述图像特征进行图像状态识别，得到所述目标图像的异常状态结果，所述异常状态结果用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测的目标图像；通过图像异常检测网络对所述目标图像进行特征提取，得到所述目标图像的图像特征，并根据所述图像特征进行图像状态识别，得到所述目标图像的异常状态结果，所述异常状态结果用于指示所述目标图像属于多种图像异常状态中的其中一种。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像特征进行图像状态识别，得到所述目标图像的异常状态结果，包括：根据所述图像特征进行图像状态识别，得到所述目标图像分别属于所述多种图像异常状态中的每种图像异常状态的置信度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到所述目标图像的图像特征之后，所述方法还包括：通过所述图像异常检测网络根据所述目标图像的图像特征，对所述目标图像进行分割处理，得到所述图像异常检测网络输出的所述目标图像中包括的异常图像区域；所述异常图像区域存在所述异常状态结果指示的图像异常状态。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图像异常检测网络包括：编码器、分类器和解码器；所述分类器和解码器分别与所述编码器连接；所述对所述目标图像进行特征提取，得到所述目标图像的图像特征，包括：通过所述编码器对所述目标图像进行特征提取，得到所述目标图像的图像特征；所述根据所述图像特征进行图像状态识别，得到所述目标图像的异常状态结果，包括：通过与所述编码器连接的分类器，根据所述图像特征进行图像状态识别，得到所述目标图像的异常状态结果；所述根据所述目标图像的图像特征，对所述目标图像进行分割处理，包括：通过与所述编码器连接的解码器，根据所述目标图像的图像特征，对所述目标图像进行分割处理。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述图像异常检测网络进行训练；所述对图像异常检测网络进行训练，包括：将样本图像输入所述图像异常检测网络，得到所述分类器输出的预测异常状态结果、以及所述解码器输出的预测异常图像区域；根据所述预测异常状态结果及对应的异常状态标签值，得到分类损失；根据所述预测异常图像区域及对应的异常区域标签值，得到分割损失；基于所述分类损失和分割损失，调整所述图像异常检测网络中的编码器、分类器和所述解码器中至少一个的网络参数。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取用于对所述图像异常检测网络进行训练的样本图像；所述获取用于对所述图像异常检测网络进行训练的样本图像，包括：对正常状态图像进行变形处理，得到处于异常状态的第一异常图像；基于所述第一异常...

【专利技术属性】
技术研发人员：宗泽亮，刘华凯，吴佳飞，徐忠友，王海波，王露，张广程，张炜，
申请(专利权)人：上海商汤智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：