申请/专利权人：天翼云科技有限公司

申请日：2023-12-05

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117830890A

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V20/52;G06V10/96;G06V10/25;G06V10/44

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明公开了一种基于视频流的老鼠检测方法，属于人工智能领域，主要涉及计算机视觉领域，从图像中抠出白天\夜间老鼠各种形态然后区分地贴在白天\夜间背景图像上并计算标注；使用目标检测网络训练老鼠检测模型；对于视频的一帧图像，先根据背景建模法检测运动目标轮廓，放大后输入目标检测模型，同时把整张图像输入目标检测模型，再通过帧间检测框匹配过滤，综合判断是否存在老鼠目标；可用于视频监控等领域。相对已有的方法，本发明算法容易实现，准确率高，硬件需求少，吞吐量高，可以很容易推广到各个使用场景。

主权项：1.一种基于视频流的老鼠检测方法，其特征在于：从图像中抠出白天\夜间老鼠各种形态然后区分地贴在白天\夜间背景图像上并计算标注；使用目标检测网络训练老鼠检测模型；对于视频的一帧图像，先根据背景建模法检测运动目标轮廓，放大后输入目标检测模型，同时把整张图像输入目标检测模型，再通过帧间检测框匹配过滤，综合判断是否存在老鼠目标；具体包含如下步骤；步骤1，集老鼠图像，构成数据集一；步骤2，对数据集一抠出老鼠，区分出白天老鼠构成数据集二和夜间老鼠构成数据集三；对白天老鼠数据集二，区分有无出现老鼠眼睛，将无老鼠眼睛的图像转换成灰度图，并入数据集三，扩充夜间老鼠样本数；步骤3，对步骤2抠出的老鼠图像数据增广后区分地贴在背景图像上；若背景是彩色图像，则贴上白天老鼠图像合成新的图像；若背景是夜间图像，则贴上夜间老鼠图像合成新的图像；计算出老鼠在新图像中的矩形标记框，构成数据集四；步骤4，合并数据集一和数据集四，构成数据集五；步骤5，使用目标检测模型在数据集五上训练，至模型收敛，得到老鼠检测模型；步骤6，采集监控场景图像，先采用传统背景建模法检测到小运动目标，放大后再使用老鼠检测模型进行老鼠检测得到检测框；步骤7，对步骤6的图像直接使用使用老鼠检测模型进行老鼠检测得到检测框；步骤8，处理合并步骤6和步骤7的检测框；步骤9，计算当前帧的检测框和前m帧检测框的IoU矩阵，使用匈牙利算法，找出帧间匹配的检测框，再对这些匹配到的检测框通过给定IoU阈值进一步过滤，输出最终检测框。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天翼云科技有限公司 一种基于视频流的老鼠检测方法

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