申请/专利权人：上海明略人工智能(集团)有限公司

申请日：2021-07-20

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN113569683B

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V10/46;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2021.11.16#实质审查的生效;2021.10.29#公开

摘要：本发明公开了一种结合显著区域检测的场景分类方法、系统、设备及介质，场景分类方法包括：短视频图像处理步骤：对短视频图像进行抽帧提取获得多个视频帧，根据多个所述视频帧获得具有对应多个视频帧的多个图片信息的图像数据集；非显著区域获取步骤：通过显著区域检测对每一图片信息的显著区域和非显著区域进行识别并对非显著区域进行增强处理；分类识别步骤：通过resnet‑32网络结构对每一所述图片信息的非显著区域进行分类识别获得每一图片信息的图像场景概率；图像概率处理步骤：根据每一图片信息的图像场景概率计算获得短视频图像的每一场景类别的场景概率。通过本发明能够提高短视频图像的识别准确率及分类性能。

主权项：1.一种结合显著区域检测的场景分类方法，其特征在于，用于对短视频图像中的场景进行分类，所述场景分类方法包括：短视频图像处理步骤：对短视频图像进行抽帧提取获得多个视频帧，根据多个所述视频帧获得具有对应多个所述视频帧的多个图片信息的图像数据集；非显著区域获取步骤：通过显著区域检测对每一所述图片信息的显著区域和非显著区域进行识别并对所述非显著区域进行增强处理；分类识别步骤：通过resnet-32网络结构对每一所述图片信息的所述非显著区域进行分类识别获得每一所述图片信息的图像场景概率；图像概率处理步骤：根据每一所述图片信息的图像场景概率计算获得所述短视频图像的每一场景类别的场景概率；其中，所述非显著区域获取步骤包括：区域划分步骤：对所述图片信息进行显著区域检测获得具有所述显著区域和所述非显著区域的掩膜图片信息；图片信息处理步骤：对所述掩膜图片信息及所述图片信息进行处理获得增强所述非显著区域后的所述图片信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海明略人工智能(集团)有限公司 结合显著区域检测的场景分类方法、系统、设备及介质

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