一种图像环境分析方法、设备及介质技术

本申请公开了一种图像环境分析方法、设备及介质，涉及图像识别领域，方法包括：预存多种环境分析算法；在对环境分析算法的输出结果进行条件限定的前提下，得到环境分析算法中设置的置信度阈值；采集当前环境中的待分析图像，并通过环境分析算法得到待分析图像的图像环境对应的第一置信度结果，并根据第一置信度结果与置信度阈值，为第一置信度结果赋予相应的结构化标签；基于当前环境的场景需求，选取具有适配的结构化标签的第一置信度结果。无需对环境分析算法本身进行更改调试的前提下，同时满足不同应用场景的各种场景需求，即使更换应用场景，也无需对算法本身进行调节，保证了环境分析算法的泛用性以及分析效率。境分析算法的泛用性以及分析效率。境分析算法的泛用性以及分析效率。

【技术实现步骤摘要】
一种图像环境分析方法、设备及介质


[0001]本申请涉及图像识别领域，具体涉及一种图像环境分析方法、设备及介质。

技术介绍

[0002]图像目标识别算法，能够根据建立的识别任务，从图像中识别得到相应的目标，比如，其能够对图像中的人类、人类行为、动物、颜色等进行识别。
[0003]在目标识别过程中，往往受到图像环境的干扰。图像环境包括两种形式，分别是图像质量和任务干扰场景，图像质量指的是，在图像拍摄过程中，由于当时所处的外界环境或者拍摄设备、拍摄手法等的影响，导致出现的画面模糊、昏暗、逆光、花屏等低质量的图像。任务干扰场景指的是，图像中对识别任务容易产生干扰的场景，比如，识别任务用于对抽烟行为进行识别，而捂嘴、摸脸等行为就容易产生干扰，或者，识别任务用于对指定种类的动物或植物或物品等进行识别，而与其十分相似的其他种类的动物或植物后物品等则容易产生干扰。
[0004]在传统的目标识别过程中，在识别到目标后，可能需要通过图像环境分析算法进行辅助，对识别目标所处的图像环境进行分析，从而降低由于图像环境造成对目标误识别的概率。但是这种方式只能适用当前场景需求，一旦更换使用场景，就需要开发人员对图像环境分析算法进行重新调试。比如，在进行人员抽烟检测时，在工厂环境中，环境分析算法更多的需要考虑安全帽等装置的遮挡对于人员抽烟检测产生的影响，而在道路环境中环境分析算法更多的考虑也是捂嘴、接打电话等行为对于人员抽烟检测产生的影响。并且在目标识别过程中，只能同时应对一种场景需求，难以同时满足多种不同的场景需求。
专利
技术实现思路

[0005]为了解决上述问题，本申请提出了一种图像环境分析方法，包括：预存多种环境分析算法，所述环境分析算法用于对图像环境进行分析，所述图像环境包括图像质量、任务干扰场景中的至少一种；对所述多种环境分析算法中任意一种进行测试，以在对所述环境分析算法的输出结果进行条件限定的前提下，得到所述环境分析算法中设置的置信度阈值；采集当前环境中的待分析图像，并通过测试后的环境分析算法，得到所述待分析图像的图像环境对应的第一置信度结果，并根据所述第一置信度结果与所述置信度阈值，为所述第一置信度结果赋予相应的结构化标签，所述结构化标签用于指示所述第一置信度结果对应的图像环境分析结果；基于所述当前环境中的场景需求，在已得到的多种第一置信度结果中，选取具有适配的结构化标签对应的第一置信度结果，用于得到所述待分析图像的告警信息。
[0006]另一方面，本申请还提出了一种图像环境分析设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如：预存多种环境分析算法，所述环境分析算法用于对图像环境进行分析，所述图像环境包括图像质量、任务干扰场景中的至少一种；对所述多种环境分析算法中任意一种进行测试，以在对所述环境分析算法的输出结果进行条件限定的前提下，得到所述环境分析算法中设置的置信度阈值；采集当前环境中的待分析图像，并通过测试后的环境分析算法，得到所述待分析图像的图像环境对应的第一置信度结果，并根据所述第一置信度结果与所述置信度阈值，为所述第一置信度结果赋予相应的结构化标签，所述结构化标签用于指示所述第一置信度结果对应的图像环境分析结果；基于所述当前环境中的场景需求，在已得到的多种第一置信度结果中，选取具有适配的结构化标签对应的第一置信度结果，用于得到所述待分析图像的告警信息。
[0007]另一方面，本申请还提出了一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：预存多种环境分析算法，所述环境分析算法用于对图像环境进行分析，所述图像环境包括图像质量、任务干扰场景中的至少一种；对所述多种环境分析算法中任意一种进行测试，以在对所述环境分析算法的输出结果进行条件限定的前提下，得到所述环境分析算法中设置的置信度阈值；采集当前环境中的待分析图像，并通过测试后的环境分析算法，得到所述待分析图像的图像环境对应的第一置信度结果，并根据所述第一置信度结果与所述置信度阈值，为所述第一置信度结果赋予相应的结构化标签，所述结构化标签用于指示所述第一置信度结果对应的图像环境分析结果；基于所述当前环境中的场景需求，在已得到的多种第一置信度结果中，选取具有适配的结构化标签对应的第一置信度结果，用于得到所述待分析图像的告警信息。
[0008]通过本申请提出的图像环境分析方法能够带来如下有益效果：不同的场景中具有不同的需求，基于该场景需求选择最匹配的结构化标签，能够在无需对环境分析算法本身进行更改调试的前提下，同时满足不同应用场景的各种场景需求，即使更换应用场景，也无需对算法本身进行调节，保证了环境分析算法的泛用性以及分析效率。
[0009]针对于不同类型、不同指标水平的环境分析算法，定义了可信的结构化属性标签。保证了在环境分析算法对主体任务中进行条件限制时，尽可能保证其他条件对环境分析算法输出结果的正向调节。
附图说明
[0010]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1为本申请实施例中图像环境分析方法的流程示意图；图2为本申请实施例中，一种场景下的结构化标签生成赋予的流程示意图；图3为本申请实施例中，一种场景下对图像质量进行环境分析时的环境分析算法
启动更新条件判断的流程示意图；图4为本申请实施例中，一种场景下对任务干扰场景进行环境分析时的环境分析算法启动更新条件判断的流程示意图；图5为本申请实施例中图像环境分析设备的示意图。
具体实施方式
[0011]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0012]以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
[0013]如图1所示，本申请实施例提供一种图像环境分析方法，包括：S101：预存多种环境分析算法，所述环境分析算法用于对图像环境进行分析，所述图像环境包括图像质量、任务干扰场景中的至少一种。
[0014]预存的环境分析算法指的是，在合法的基础上，从各来源（比如，互联网算法公开平台、算法供应商、自身对算法改进等）获取到的能够实现环境分析的算法，环境分析算法可以通过贝叶斯分类、K最近邻（KNN）、人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、K
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means等多种架构实现。
[0015]图像环境至少包含两种情形，分别是图像质量和任务干扰场景。图像质量指的是，在图像拍摄过程中，由于当时所处的外界环境或者拍摄设备、拍摄手法等的影响，导致出现的画面模糊、昏暗、逆光、花屏等本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像环境分析方法，其特征在于，包括：预存多种环境分析算法，所述环境分析算法用于对图像环境进行分析，所述图像环境包括图像质量、任务干扰场景中的至少一种；对所述多种环境分析算法中任意一种进行测试，以在对所述环境分析算法的输出结果进行条件限定的前提下，得到所述环境分析算法中设置的置信度阈值；采集当前环境中的待分析图像，并通过测试后的环境分析算法，得到所述待分析图像的图像环境对应的第一置信度结果，并根据所述第一置信度结果与所述置信度阈值，为所述第一置信度结果赋予相应的结构化标签，所述结构化标签用于指示所述第一置信度结果对应的图像环境分析结果；基于所述当前环境中的场景需求，在已得到的多种第一置信度结果中，选取具有适配的结构化标签对应的第一置信度结果，用于得到所述待分析图像的告警信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述环境分析算法的输出结果进行条件限定的前提下，得到所述环境分析算法中设置的置信度阈值，具体包括：针对所述环境分析算法，搭建对应的样本测试集，所述样本测试集中包含正例样本集和负例样本集；通过所述正例样本集对所述环境分析算法进行测试，以将所述环境分析算法的输出结果的召回率限定为固定召回率，得到所述环境分析算法中设置的第一置信度阈值；通过所述负例样本集对所述环境分析算法进行测试，以将所述环境分析算法的输出结果的误识率限定为固定误识率，得到所述环境分析算法中设置的第二置信度阈值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一置信度结果与所述置信度阈值，为所述第一置信度结果赋予相应的结构化标签，具体包括：若所述第一置信度结果小于所述第一置信度阈值，则为所述第一置信度结果赋予阴性标签；若所述第一置信度结果大于所述第二置信度阈值，则为所述第一置信度结果赋予阳性标签；若所述第一置信度结果大于所述第一置信度阈值，且小于所述第二置信度阈值，则为所述第一置信度结果赋予疑似标签。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述当前环境中的场景需求，选取具有适配的结构化标签对应的第一置信度结果，用于得到所述待分析图像的图像环境分析结果，具体包括：根据所述当前环境对应的风险等级，确定所述当前环境的场景需求；所述场景需求能够被配置；若所述场景需求对应于最高风险等级，则选取具有所述阳性标签的第一置信度结果；若所述场景需求对应于最低风险等级，则选取具有所述阴性标签的第一置信度结果；若所述场景需求对应于其他风险等级，则选取具有所述阳性标签和/或所述阴性标签的第一置信度结果，并选取至少部分具有所述疑似标签的第一置信度结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述当前环境对应的风险等级，确定所述当前环境的场景需求，具体包括：若所述当前环境对应于最高风险等级，则在所述场景需求中，对召回率的最低阈值进
行限定；若所述当前环境对应于最低风险等级，则在所述场景需求中，对误识率的最高阈值进行限定；若所述当前环境对应于其他风险等级，则在所述场景需求中，提高当前误识率的最高阈值且降低当前召回率的最低阈值，以得到误识率和召回率各自分别对应的平衡阈值。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，选取至少部分具有所述疑似标签的第一置信度结果，具体包括：根据所述当前环境的风险等级，以及预先设置的风险等级与灵敏度之间的映射关系，确定所述当前环境对应的灵敏度；根据所述灵敏度，以及所述第一置信度阈值和所述第二置信度阈值，得到在所述第一置信度阈值和所述第二置信度阈值之间的第三置信度阈值；若所述第一置信度结果大于所述第三置信度阈值，则将所述第一置信度结果的疑似标签修改为阴性标签；若所述第一置信度结果小于或等于所述第三置信度阈值，则将所述第一置信度结果的疑似标签修改为阳性标签。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述灵敏度，以及所述第一置信度阈值和所述第二置信度阈值，得到位于所述第一置信度阈值和所述第二置信度阈值之间的第三置信度阈值，具体包括：根据公式得到第三置信度阈值，其中，为第三置信度阈值，为第一置信度阈值，为第二置信度阈值，为灵敏度，且的取值范围...

【专利技术属性】
技术研发人员：包汉彬，
申请(专利权)人：济南博观智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：