[发明专利]鼠情监控方法、装置及存储介质

摘要

本申请公开了一种鼠情监控方法、装置、处理器及存储介质。其中，包括：从图像采集装置获取预定场所的图像；以及基于卷积神经网络的计算模型，对图像进行分析，生成与预定场所是否存在鼠情的鼠情信息。从而，本实施例的技术方案解决了现有技术中存在的稳定性差，无法实现运行在移动端或嵌入式设备中等技术问题。

主权项

1.一种鼠情监控方法，其特征在于，包括：/n从图像采集装置获取预定场所的图像；以及/n基于卷积神经网络的计算模型，对所述图像进行分析，生成与所述预定场所是否存在鼠情的鼠情信息，并且其中，/n基于卷积神经网络的计算模型，对所述图像进行分析，生成与所述图像采集装置所监控的监控区域内的是否有鼠情的鼠情信息的操作，包括：将所述图像划分成多个图像区域；基于所述多个图像区域，利用所述计算模型，分别生成与所述多个图像区域对应的多个第一向量，所述多个第一向量分别包含对应图像区域存在老鼠的置信度参数；以及根据所述多个第一向量，生成所述鼠情信息，并且其中，/n所述第一向量还包括以下第一向量参数：矩形框在对应的图像区域内的位置，其中所述矩形框与所述第一向量对应的图像区域内的老鼠图像匹配；所述向量对应的图像区域内的老鼠图像的分类；以及所述矩形框的大小，并且其中，/n根据所述多个第一向量，生成所述鼠情信息操作，还包括：对所述多个第一向量执行修正操作；以及根据修正后的所述多个第一向量，生成所述鼠情信息，其中/n所述修正操作包括：判定目标向量是否指示对应的图像区域内包含老鼠图像，其中所述目标向量为所述多个第一向量中作为所述修正操作的对象的向量；在所述目标向量指示对应的图像区域包含老鼠图像的情况下，计算所述目标向量对应的图像区域与预设的背景图像的相似性；以及在所计算的相似性大于预设的阈值的情况下，判定所述目标向量所对应的图像区域中不包含老鼠图像。/n