管道图像去重方法、计算机装置、产品及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种管道图像去重方法、计算机装置、产品及存储介质，接收待识别的管道检测图像视频流，抽帧得到管道图像帧，并调整为标准图像；提取最相近两帧的图像，分别基于FPN网络计算图像特征；计算两张图像相似度，若相似度大于阈值，则计算两张图像的相似区域及相似区域在两张图像中的位置并输出计算结果。本发明专利技术解决了昏暗条件下管道智能检测图像重复判别和存储导致的效率低下、内存开销大、硬件消耗大等问题，为管道智能化检测效率提升、智能化检测落地、检测成本节约提供了基础。检测成本节约提供了基础。检测成本节约提供了基础。

Pipeline image de duplication method, computer device, product and storage medium

【技术实现步骤摘要】
管道图像去重方法、计算机装置、产品及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，特别是一种管道图像去重方法、计算机装置、产品及存储介质。

技术介绍

[0002]城市排水管网管道图像数据是管道运行状态评价条件的最重要的组成元素之一。在长期的管道检测过程中，由于对单一管段的重复检测视频，积累了大量的相似或相同的视频数据和图像数据，使得人工判读变得重复和繁琐，从而导致管段缺陷的评估变得困难、效率低下；同时，在使用人工智能算法对管道视频的判读过程中，由于视频流是连续的图像数据，在一定时间段内会产生大量的重复且相似的管道图像，严重影响了算法的运行效率和后续对管段运行状态的评估。因此，为减少管段评估过程中重复数据的影响，提高管段人工判读或人工智能算法运行的效率，需要消除视频流判读结果中彼此相似的或相同的图像数据，实现对管段图像重复数据的去重。
[0003]当前，对持续视频流检测数据的相似度计算主要采用传统相似度判别和基于深度学习的图像相似度判别。传统相似度判别算法主要采用灰度直方图、像素方差统计、相关滤波、光流法、SVM等算法，这些算法鲁棒性本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种管道图像去重方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对任意两张管道图像进行预处理，得到标准尺寸的两张图像；S2、对两张图像分别采用深度学习预训练模型，计算图像特征金字塔，并将特征图按照特征金字塔中的特征层级输出；S3、配对同一层级的特征图；S4、分别计算相同层级下特征图的余弦距离，得到所有特征图余弦距离集合；将余弦距离集合作为sigmord函数的输入，计算得到加权系数矩阵；将余弦距离集合和加权系数矩阵相乘得到综合评分，即图像相似度；若所述图像相似度高于设定阈值，则判定两张管道图像相似；否则，判定两张图像不相似，保留两张管道图像中帧数小的管道图像，去重完成。2.根据权利要求1所述的管道图像去重方法，其特征在于，步骤S1的具体实现过程包括：1)接收待识别的管道检测图像视频流，抽帧得到管道图像，计算两张管道图像的宽高比；2)对于宽高比不满足M：N的图像，用边缘填充的方式填充短边，以满足M：N的宽高比要求；其中，M和N均为常数；3)采用线性插值/池化的方式将两张图像扩大/缩放至一标准尺寸，得到标准尺寸的两张图像。3.根据权利要求1所述的管道图像去重方法，其特征在于，步骤S5中...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘承照，刘昊，马晨哲，蒋盟珂，许强红，李顺，
申请(专利权)人：中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：