[发明专利]生境因子识别方法、装置、设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 202210439261.8 申请日: 2022-04-25
公开(公告)号: CN114898231A 公开(公告)日: 2022-08-12
发明(设计)人: 沈锦程;胡新术;毛杰冠 申请(专利权)人: 杭州海康威视系统技术有限公司
主分类号: G06V20/17 分类号: G06V20/17;G06V10/764;G06V10/143;G06V10/147;G06V10/82;G06V10/774
代理公司: 北京中博世达专利商标代理有限公司 11274 代理人: 申健
地址: 310051 浙江省杭州*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 生境 因子 识别 方法 装置 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种生境因子识别方法,其特征在于,包括:

获取目标图像,所述目标图像包括目标对象所处环境;

基于生境因子识别模型识别所述目标图像,得到所述目标对象所处环境的第一生境因子,所述第一生境因子包括生境类型、天气类型和人为干扰活动类型中的至少一项。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标图像包括目标对象;所述基于生境因子识别模型识别所述目标图像,得到所述目标对象所处环境的第一生境因子,包括:

当所述目标对象在所述目标图像中的占比小于或等于第一预设阈值时,基于生境因子识别模型识别所述目标图像,得到所述目标对象所处环境的第一生境因子。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

当所述第一生境因子的置信度大于或等于第二预设阈值时,建立所述第一生境因子和所述目标图像之间的关联关系。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

发送生境因子识别结果,所述生境因子识别结果包括具有关联关系的所述第一生境因子和所述目标图像。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

获取训练样本和所述训练样本的样本标签;其中,所述训练样本包括所述第一生境因子的样本图像,所述样本标签用于指示所述样本图像中的第一生境因子的类别;

基于所述训练样本和所述训练样本的样本标签,训练分类神经网络,得到所述生境因子识别模型。

6.根据权利要求1-4中任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

获取拍摄角度信息和所述拍摄装置的位置信息,所述拍摄角度信息是拍摄装置拍摄所述目标图像时所述拍摄装置的角度信息;

基于所述拍摄角度信息和所述拍摄装置的位置信息,得到所述目标对象的第二生境因子;其中,所述第二生境因子包括所述目标对象的经纬度、海拔高度、坡度和坡向中的至少一项。

7.一种生境因子识别装置,其特征在于,包括:

获取单元,用于获取目标图像,所述目标图像包括目标对象所处环境;

识别单元,用于基于生境因子识别模型识别所述目标图像,得到所述目标对象所处环境的第一生境因子,所述第一生境因子包括生境类型、天气类型和人为干扰活动类型中的至少一项。

8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,

所述目标图像包括目标对象;所述识别单元具体用于:当所述目标对象在所述目标图像中的占比小于或等于第一预设阈值时,基于生境因子识别模型识别所述目标图像,得到所述目标对象所处环境的第一生境因子;

所述装置还包括关联单元,用于当所述第一生境因子的置信度大于或等于第二预设阈值时,建立所述第一生境因子和所述目标图像之间的关联关系;

所述关联单元还用于发送生境因子识别结果,所述生境因子识别结果包括具有关联关系的所述第一生境因子和所述目标图像;

所述装置还包括训练单元,获取训练样本和所述训练样本的样本标签;其中,所述训练样本包括所述第一生境因子的样本图像,所述样本标签用于指示所述样本图像中的第一生境因子的类别;基于所述训练样本和所述训练样本的样本标签,训练分类神经网络,得到所述生境因子识别模型;

所述装置还包括计算单元,用于获取拍摄角度信息和所述拍摄装置的位置信息,所述拍摄角度信息是拍摄装置拍摄所述目标图像时所述拍摄装置的角度信息;基于所述拍摄角度信息和所述拍摄装置的位置信息,得到所述目标对象的第二生境因子;其中,所述第二生境因子包括所述目标对象的经纬度、海拔高度、坡度和坡向中的至少一项。

9.一种计算机设备,其特征在于,包括:处理器;

所述处理器与存储器连接,所述存储器用于存储计算机执行指令,所述处理器执行所述存储器存储的所述计算机执行指令,以使所述计算机设备实现如权利要求1-6任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,用于存储计算机指令,当所述计算机指令在计算机上运行时,使得所述计算机执行权利要求1-6中任一项所述的方法。

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