[发明专利]提示镜头脏污程度的方法及装置、电子设备在审
申请号: | 201810654629.6 | 申请日: | 2018-06-22 |
公开(公告)号: | CN108898592A | 公开(公告)日: | 2018-11-27 |
发明(设计)人: | 杨松 | 申请(专利权)人: | 北京小米移动软件有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;H04N17/00 |
代理公司: | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人: | 林祥 |
地址: | 100085 北京市海淀区清河*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 脏污 镜头 编码特征 提示消息 电子设备 准确度 提示 帧图像 推送 图像 摄像头 检测标本 提醒用户 视频流 拍摄 检测 样本 清洗 清洁 | ||
1.一种提示镜头脏污程度的方法,其特征在于,所述方法包括:
获取视频流中连续的设定数量帧图像的编码特征;
基于所述编码特征确定所述镜头的脏污程度;
根据所述脏污程度确定是否向用户推送提示消息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取视频流中连续的设定数量帧图像的编码特征包括:
依次获取视频流中每帧图像的图像特征,得到设定数量帧图像的图像特征;
基于所述设定数量帧图像的图像特征,确定所述设定数量帧图像的特征序列;
基于所述特征序列获取所述设定数量帧图像的编码特征。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取视频流中连续的设定数量帧图像的编码特征包括:
获取所述视频流中连续的设定数量帧图像,得到图像识别集;
获取所述图像识别集中每帧图像的图像特征,得到所述图像识别集的特征序列;
根据所述特征序列获取所述图像识别集的编码特征。
4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,每帧图像的图像特征利用卷积神经网络获取;所述编码特征利用循环神经网络获取。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,获取每帧图像的图像特征之前,所述方法还包括:
根据所述神经网络的输入层中输入端的数量将每帧图像的尺寸调整至设定尺寸。
6.一种提示镜头脏污程度的装置,其特征在于,所述装置包括:
编码特征获取模块,用于获取视频流中连续的设定数量帧图像的编码特征;
脏污程度确定模块,用于基于所述编码特征确定所述镜头的脏污程度;
提示消息推送模块,用于根据所述脏污程度确定是否向用户推送提示消息。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述编码特征获取模块包括:
图像特征获取单元,用于依次获取视频流中每帧图像的图像特征,得到设定数量帧图像的图像特征;
特征序列获取单元,用于基于所述设定数量帧图像的图像特征,确定所述设定数量帧图像的特征序列;
编码特征获取单元,用于基于所述特征序列获取所述设定数量帧图像的编码特征。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述编码特征获取模块包括:
识别集获取单元,用于获取所述视频流中连续的设定数量帧图像,得到图像识别集;
特征序列获取单元,用于获取所述图像识别集中每帧图像的图像特征,得到所述图像识别集的特征序列;
编码特征获取单元,用于根据所述特征序列获取所述图像识别集的编码特征。
9.根据权利要求7或8所述的装置,其特征在于,所述图像特征获取单元利用卷积神经网络获取每帧图像的图像特征,且所述编码特征获取单元利用循环神经网络获取设定数量帧图像的编码特征;
或者,
所述特征序列获取单元利用卷积神经网络获取每帧图像的图像特征,且所述编码特征获取单元利用循环神经网络获取所述编码特征。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述编码特征获取模块还包括:
图像尺寸调整单元,用于根据所述神经网络的输入层中输入端的数量将每帧图像的尺寸调整至设定尺寸,并发送给所述图像特征获取单元或者所述特征序列获取单元。
11.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
处理器;
用于存储所述处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为执行所述存储器中的可执行指令以实现权利要求1~5任一项所述方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1~5任一项所述方法的步骤。
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