一种群体目标的检测方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体提供一种群体目标的检测方法，包括：将待识别的图像输入训练好的语义分割模型，得到预测掩模图，其中所述预测掩模图包括像素级标注框；以预设连通规则对待处理的像素级标注框进行连通域搜索得到连通区域，其中所述连通区域包括标注框坐标信息以及所述标注框的属性值信息，其中所述属性值信息为标注框中被识别为群体目标的像素数量占据该框总像素值的比例。本发明专利技术可以将群体目标从其背景中准确高效的识别出来，实现群体目标数量超过阈值时报警实现对群体目标的有效监测。目标的有效监测。目标的有效监测。

【技术实现步骤摘要】
一种群体目标的检测方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体提供一种群体目标的检测方法。

技术介绍

[0002]在生产和生活中，需要对群体目标进行检测，所述群体目标包括具有不确定形状但具有明确同类特征的目标，比如形状相似的同种物品堆叠、成堆的纸箱、散落的垃圾、成捆的纸币等。
[0003]对群体目标进行检测比如用于识别水域漂浮物，由于河道漂浮物不仅会造成河道污染，还会影响河道的观赏性。河道漂浮物主要是浮萍、水草、垃圾瓶或袋等，所以，需要及时识别水上漂浮物进行后续处理，避免污染面积的扩大，降低对河道中微生物的危害。
[0004]对群体目标进行检测还比如在工厂化水产养殖中，需要精准获取养殖水产品位置和分类等信息，以用于病害预警、生长监测、饵料投喂等科学的养殖指导，所以需要通过图像识别获取水产品的分布。
[0005]对于群体目标进行检测时，由于含有群体目标的单图中存在大量目标但难以区分或具有标注歧义性，尤其是在需要对水域的漂浮物此类形状动态变化、分布稠密不均匀的目标进行捕捉的应用场景中，使用目标检测或实例分割算法会存本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种群体目标的检测方法，其特征在于，包括：将待识别的图像输入训练好的语义分割模型，得到预测掩模图，其中所述预测掩模图包括像素级标注框；以预设连通规则对待处理的像素级标注框进行连通域搜索得到连通区域，其中所述连通区域包括标注框坐标信息以及所述标注框的属性值信息，其中所述属性值信息为标注框中被识别为群体目标的像素数量占据该框总像素值的比例。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述以预设连通规则对待处理的像素级标注框进行连通域搜索得到连通区域之前，所述方法还包括：对所述预测掩模图中的像素级标注框根据感兴趣区域进行筛选，得到所述感兴趣区域内的像素级标注框作为所述待处理的像素级标注框；或者在所述以预设连通规则对待处理的像素级标注框进行连通域搜索得到连通区域之后，所述方法还包括：对所述连通区域根据感兴趣区域进行筛选，得到所述感兴趣区域内的连通区域作为筛选后的连通区域。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述连通区域的标注框面积与预设标注框面积的比较，去除小于所述预设标注框面积的连通区域；和/或基于所述属性值信息与预设比例的比较，去除所述属性值信息小于所述预设比例的连通区域。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若经过筛选后仍存在连通区域，所述方法还包括：进行报警。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述待识别的图像为视频帧序列图像并且若经过筛选后仍存在连通区域，所述方法还包括：判断所述仍存在连通区域的帧图像的帧数是否大于预设帧数并且所述帧图像的持续时间是否大于预设持续时间；基于判断结果，确定是否进行报警。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于判断结...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵春霖，
申请(专利权)人：恒睿重庆人工智能技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：