一种面向复杂场景的目标分类方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113850308A(43)申请公布日2021.12.28(21)申请号202111081734.3(22)申请日2021.09.15(71)申请人温州大学大数据与信息技术研究院地址325000浙江省温州市龙湾区浙南云谷G幢1楼(72)发明人张笑钦(74)专利代理机构北京阳光天下知识产权代理事务所(普通合伙)11671代理人李满红(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06T5/00(2006.01)G06F16/951(2019.01)权利要求书2页说明书6页附图6页(54)发明名称一种面向复杂场景的目标分类方法(57)摘要本发明公开了一种面向复杂场景的目标分类方法，包括：采集待训练图像以及待分类图像；对采集的图像进行预处理；使用预处理后的待训练图像制作数据集；训练目标分类模型；使用目标分类模型对预处理后的待分类图像进行处理；对目标分类结果进行显示，本发明通过爬取模块从多个网站爬取包含复杂场景的图像信息，并对爬取图像进行筛选后制作数据集，保证了训练数据的数量以及质量；同时，通过训练目标分类模型，并使用目标分类模型对预处理后的待分类图像进行处理，能够高效地获取目标分类结果。CN113850308ACN113850308A权利要求书1/2页1.一种面向复杂场景的目标分类方法，其特征在于，包括：采集待训练图像以及待分类图像；对采集的图像进行预处理；使用预处理后的待训练图像制作数据集；训练目标分类模型；使用目标分类模型对预处理后的待分类图像进行处理；对目标分类结果进行显示。2.根据权利要求1所述的面向复杂场景的目标分类方法，其特征在于，所述采集待训练图像包括以下步骤：通过爬取模块从多个网站爬取包含复杂场景的图像信息；通过爬虫管理模块对爬取过程进行管理；通过存储模块对爬取的图像信息进行存储，所述爬取模块包括下载单元、解析单元、存储器单元和数据库单元，所述下载单元用于下载待爬取的网页，所述解析单元与所述下载单元相连接，所述解析单元用于将所述下载单元下载的网页中有用的数据解析出来，并保存到一个对象中，所述存储器单元与所述解析单元相连接，所述存储器单元用于对所述解析单元解析好的对象进行持久化处理，所述数据库单元与所述存储器单元相连接，所述数据库单元用于所述存储器单元处理后的数据进行保存；所述爬虫管理模块包括状态展示单元和爬虫控制单元，所述状态展示单元用于对爬虫过程中的具体状态进行展示，所述爬虫控制单元用于控制爬虫的开启、暂停以及爬取的间隔时间；所述存储模块包括计算机硬盘。3.根据权利要求1所述的面向复杂场景的目标分类方法，其特征在于，所述采集待分类图像包括通过摄像机模块获取待分类的图像信息和将获取的待分类的图像信息存储至存储模块，所述摄像机模块包括CMOS传感器、电动变焦镜头、变焦驱动电机、LED灯组、继电器、亮度传感器、红外传感器和云台，所述CMOS传感器、电动变焦镜头、变焦驱动电机、LED灯组、继电器、亮度传感器和红外传感器均安装在所述云台上，所述CMOS传感器用于采集图像信息，所述电动变焦镜头与所述CMOS传感器相连接，所述变焦驱动电机用于驱动所述电动变焦镜头进行变焦，所述继电器与所述LED灯组相连接，所述继电器用于驱动所述LED灯组进行照明，所述亮度传感器用于获取环境亮度信息，所述红外传感器用于检测监控区域内是否存移动目标。4.根据权利要求1所述的面向复杂场景的目标分类方法，其特征在于，所述对采集的图像进行预处理包括对采集的待训练图像进行预处理，所述对采集的待训练图像进行预处理包括以下步骤：对采集的待训练图像进行进行归一化处理，把待训练图像处理相同的规格；设置特征点阈值，获取待训练图像的特征点数量，将特征点数量大于特征点阈值的待训练图像进行删除；通过模糊均值二值化算法对经过删除后剩余的待训练图像进行特征二值化处理，分离待检测目标与背景；计算待检测目标占整幅图像的比例，将待检测目标占整幅图像的比例小于比例预设值的待训练图像进行删除。5.根据权利要求4所述的面向复杂场景的目标分类方法，其特征在于，所述对采集的图像进行预处理还包括对采集的待分类图像进行预处理，所述对采集的待分类图像进行预处理包括以下步骤：通过卷积神经网络算法对待分类图像进行畸变校正处理；对经过畸变校正处理后的待分类图像通过中值滤波算法进行降噪处理；对经过降噪处理后的待分类图像进行图像灰度化处理。2CN113850308A权利要求书2/2页6.根据权利要求1所述的面向复杂场景的目标分类方法，其特征在于，所述使用预处理后的待训练图像制作数据集包括以下步骤：通过OpenCv库resize函数对预处理后的待训练图像进行缩小操作；将经过缩小操作处理后的待