[发明专利]腔镜视像的目标定位方法和系统、存储介质

权利要求书

1.一种用于腔镜系统的腔镜视像目标定位方法，其特征在于，该方法由电子设备执行，该方法包括：

S100、获取腔镜镜头采集到的视频；

S200、根据所述视频中各帧图像的时间和颜色，从所述视频中选取出关键帧图像；

S300、将各张关键帧图像输入预设训练的YOLO目标检测模型，得到多张带有目标定位框和目标类别标识的图像；

S400、将所述多张带有目标定位框和目标类别标识的图像进行合成，得到目标定位视频；

其中，所述YOLO目标检测模型的训练过程至少包括：采用K-centers聚类方法对训练样本数据集进行聚类；

所述根据所述视频中各帧图像的时间和颜色，从所述视频中选取出关键帧图像，包括：

S201、将视频中的第一帧图像作为一张关键帧图像，并令d＝2；

S202、计算

S203、判断s'_d是否大于对应的预设阈值，其中s'_d对应的预设阈值为m*β，m为当前关键帧图像的总帧数，β为常数：

若是，则将所述视频中的第d帧图像作为一张关键帧图像，并进入步骤S204；

否则，进入步骤S204；

S204、判断d是否小于所述视频的总帧数：

若是，则将d的数值增加1，并返回步骤S202；

否则，结束关键帧图像提取过程；

其中，s_i为所述视频中的第i帧图像，s_i＝s(t_i，c_i)，t_i为第i帧图像在所述视频中所处的时间点，c_i为第i帧图像的颜色矩阵；

所述将各张关键帧图像输入预设训练的YOLO目标检测模型之前，所述方法还包括：

根据所述腔镜镜头的视野参数对所述关键帧图像的边沿黑边进行平滑处理，采用高通滤波器对平滑处理后的图像进行滤波去噪，并采用中值滤波器对滤波去噪后的图像进行滤波增强。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各张关键帧图像输入预设训练的YOLO目标检测模型，得到多张带有目标定位框和目标类别标识的图像，包括：

S301、将每一张关键帧图像划分为S*S个网格，S为大于1的整数；

S302、针对每一个网格，采用多个候选框确定目标的位置、置信度和目标类别概率，将每一个候选框对应的所述置信度和所述目标类别概率相乘，得到该网格的该候选框中的目标属于每一目标类别的置信得分；

S303、将低于预设阈值的置信得分对应的候选框滤除，保留高于等于所述预设阈值的置信得分对应的候选框；

S304、对每一张关键帧图像中保留的各个候选框均进行非极大值抑制处理，得到一张带有目标定位框和目标类别标识的图像；其中，所述目标定位框和所述目标类别标识一一对应。

3.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述YOLO目标检测模型的网络结构中包括池化层，所述池化层能够将n个激活函数值从小到大依次排序，将n个权重值从小到大依次排序，将n个权重值分别与对应的激活函数值相乘，计算n个相乘结果的平均值，并将所述平均值作为最终的激活函数值。