System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 事件识别方法、装置、终端设备以及存储介质制造方法及图纸_技高网

事件识别方法、装置、终端设备以及存储介质制造方法及图纸

技术编号:40823637 阅读:4 留言:0更新日期:2024-04-01 14:43
本申请适用于图像处理领域,提供一种事件识别方法、装置、终端设备以及存储介质,该事件识别方法包括:获取待检测的目标图像;检测所述目标图像中的至少一个目标对象;根据检测的目标对象,在所述目标图像中构建事件聚类;基于预设的事件识别模型以及事件聚类,对所述目标图像对应的场景进行事件识别,本方案可以解决目前的事件识别效率较为低下问题。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于图像处理,尤其涉及一种事件识别方法、装置、终端设备以及存储介质


技术介绍

1、在石油石化、电力以及林业等场景中,为了考虑到生产或使用环境的安全性,通常需要对这些场景中的事件进行识别,目前,通常是对这些场景进行拍摄,然后基于目标检测算法在拍摄的场景图像中进行目标检测,最后,基于目标检测结果由巡检员人工对应的场景进行事件识别,可见,目前的事件识别效率较为低下。


技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种事件识别方法、装置、终端设备以及存储介质,可以解决目前的事件识别效率较为低下问题。

2、第一方面,本申请实施例提供了一种事件识别方法,包括:

3、获取待检测的目标图像;

4、检测所述目标图像中的至少一个目标对象;

5、根据检测的目标对象,在所述目标图像中构建事件聚类;

6、基于预设的事件识别模型以及事件聚类,对所述目标图像对应的场景进行事件识别。

7、第二方面,本申请实施例提供了一种事件识别装置,包括:

8、获取模块,用于获取待检测的目标图像;

9、检测模块,用于检测所述目标图像中的至少一个目标对象;

10、构建模块,用于根据检测的目标对象,在所述目标图像中构建事件聚类;

11、识别模块,用于基于预设的事件识别模型以及事件聚类,对所述目标图像对应的场景进行事件识别。

12、可选地,在本申请的一些实施例中,所述构建模块包括:

13、确定单元,用于确定检测的目标对象对应的检测框;

14、转换单元,用于将所述检测框转换为目标点蔟;

15、构建单元,用于基于所述目标点蔟在所述目标图像中构建事件聚类。

16、可选地,在本申请的一些实施例中,所述构建单元包括:

17、确定子单元,用于确定当前处理的目标对象为当前处理对象;

18、计算子单元,用于计算所述当前处理对象对应的目标点蔟与其他目标对象对应的目标点蔟之间的蔟间距离;

19、构建子单元,用于根据所述蔟间距离在所述目标图像中构建事件聚类。

20、可选地,在本申请的一些实施例中,所述计算子单元具体用于:

21、计算所述当前处理对象对应的目标点蔟的每个点与其他目标对象对应的目标点蔟的每个点之间的点间距;

22、将最小的点间距确定为所述当前处理对象对应的目标点蔟与其他目标对象对应的目标点蔟之间的蔟间距离。

23、可选地,在本申请的一些实施例中,所述识别模块包括:

24、获取单元,用于获取当前的时间戳以及所述目标图像对应的环境信息;

25、更新单元,用于根据所述时间戳、环境信息以及事件聚类,对所述目标图像进行更新;

26、识别单元,用于基于预设的事件识别模型,对更新后的目标图像对应的场景进行事件识别。

27、可选地,在本申请的一些实施例中,所述识别单元具体用于:

28、将更新后的目标图像输入至预设的事件识别模型中,得到更新后的目标图像中每个事件聚类属于每个预设事件的概率;

29、将概率最高的预设事件确定为所述事件聚类的事件。

30、可选地,在本申请的一些实施例中,所述检测模块具体用于:

31、提取所述目标图像在多个尺度下的图像特征;

32、对提取的图像特征进行融合,得到融合特征;

33、基于所述融合特征检测所述目标图像中的至少一个目标对象。

34、第三方面,本申请实施例提供了一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的事件识别方法。

35、第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述的事件识别方法。

36、第五方面,本申请实施例提供了一种计算机程序产品,当计算机程序产品在终端设备上运行时,使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的事件识别方法。

37、可以理解的是,上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述,在此不再赘述。

38、本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是:根据检测的目标对象,在目标图像中构建事件聚类,然后,利用预设的事件识别模型以及事件聚类,对目标图像对应的场景进行事件识别,无需人工对图像中的事件进行识别,由此,可以提高事件识别效率。

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【技术保护点】

1.一种事件识别方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的事件识别方法,其特征在于,所述根据检测的目标对象,在所述目标图像中构建事件聚类,包括:

3.根据权利要求2所述的事件识别方法,其特征在于,所述基于所述目标点蔟在所述目标图像中构建事件聚类,包括:

4.根据权利要求3所述的事件识别方法,其特征在于,所述计算所述当前处理对象对应的目标点蔟与其他目标对象对应的目标点蔟之间的蔟间距离,包括:

5.根据权利要求1所述的事件识别方法,其特征在于,所述基于预设的事件识别模型以及事件聚类,对所述目标图像对应的场景进行事件识别,包括:

6.根据权利要求5所述的事件识别方法,其特征在于,所述基于预设的事件识别模型,对更新后的目标图像对应的场景进行事件识别,包括:

7.根据权利要求1至6任一项所述的事件识别方法,其特征在于,所述检测所述目标图像中的至少一个目标对象,包括:

8.一种事件识别装置,其特征在于,包括:

9.一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种事件识别方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的事件识别方法,其特征在于,所述根据检测的目标对象,在所述目标图像中构建事件聚类,包括:

3.根据权利要求2所述的事件识别方法,其特征在于,所述基于所述目标点蔟在所述目标图像中构建事件聚类,包括:

4.根据权利要求3所述的事件识别方法,其特征在于,所述计算所述当前处理对象对应的目标点蔟与其他目标对象对应的目标点蔟之间的蔟间距离,包括:

5.根据权利要求1所述的事件识别方法,其特征在于,所述基于预设的事件识别模型以及事件聚类,对所述目标图像对应的场景进行事件识别,包括:

6.根据权利要求5所述的事件...

【专利技术属性】
技术研发人员:王昕张郡李福东王森茂
申请(专利权)人:西安星展通信科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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