[发明专利]视频中品牌识别系统及其实现方法

摘要

本发明公开了一种视频中品牌识别系统及其实现方法，该系统整体框架主要包含4个核心模块视频前处理模块、检测识别模块、实时跟踪模块、后处理模块。本发明提供的视频中品牌识别系统及其实现方法，该系统可提供实时(30‑60帧/秒)、高准确率的视频内品牌检测、品牌跟踪以及品牌识别功能，可有效检测、跟踪、识别大于8*8像素的LOGO，能够应对复杂场景以及光照变化，并支持自适应LOGO形变、尺度缩放、部分遮挡、跟踪丢失检测、多目标的同时检测、跟踪、识别。

主权项

一种视频中品牌识别系统及其实现方法，其特征在于：系统包含检测识别模块、实时跟踪模块、后处理模块；检测识别模块有2个核心模块：RPN网络、分类网络，检测识别模块进行两个步骤，第一个步骤为离线的训练出模型，第二个步骤是根据训练得到的模型，进行输入图片的inference，即检测识别LOGO；实时跟踪模块包含算法调度模块、通用的高性能多线程调度模块、基于简单工厂模式封装的各种算法模块、高性能镜头切换检测模块；通用的高性能多线程调度模块、基于简单工厂模式封装的各种算法模块、高性能镜头切换检测模块默认配置为使能的部分，当算法调度模块没有被使能的时候，默认是执行的这个部分，即默认的配置；后处理模块为了将检测和跟踪的结果进行融合，并通过投票得到一个个含有统一识别信息的序列，得到这种结构化信息后，存入JSON文件或者数据库；检测、跟踪结果融合：系统由于同时运行了检测识别模块和实时跟踪模块，所以有可能既有检测结果又有跟踪结果，采取如下策略：1)当跟踪框和检测框的IOU大于设定值时，认为这个时候该跟踪框和该检测框描述的是同一个LOGO，这个时候信任的是检测结果，将跟踪器进行初始化，初始化的位置采用这个检测的Bounding Box；2)当检测到的某一个框与跟踪到的任何一个Bounding Box均小于设定值时，这个时候认为该跟踪框和该检测框描述的是不是同一个LOGO，那么该跟踪器继续跟踪该目标，同时由于检测到了一个新的目标，所以新初始化一个跟踪器来跟踪该目标；3)投票：最终生成一个个序列后，序列中的每一个目标均来自跟踪或者检测结果，对于到底应该给这个序列统一打个什么样的Label采用加权平均的方式作出最终判断该序列为哪种Label的序列；4)将结构化的识别数据输出：根据我们的应用的不同可以将其输出到JSON文件中或者数据库中。