[发明专利]一种场景预测方法及终端、存储介质

权利要求书

1.一种场景预测方法，其特征在于，所述方法包括：

通过色温传感器获取目标频率通道的目标直流分量；

基于所述目标直流分量，获取第一光频率信息和第二光频率信息；

获取与所述第一光频率信息对应的第一光强信息，所述第一光频率信息为所述目标直流分量中幅值最大的光频率信息；

获取与所述第二光频率信息对应的第二光强信息，所述第二光频率信息的幅值与所述第一光频率信息的幅值相邻；

根据当前图像信息的可交换图像文件信息，获取拍摄亮度特征；其中，所述可交换图像文件信息存储有图像数据的属性信息和拍摄数据，所述拍摄亮度特征包括：光圈值、快门速度和感光度；

将所述拍摄亮度特征、所述第一光频率信息、所述第一光强信息、所述第二光频率信息和所述第二光强信息输入预设分类模型中，得到场景预测结果；所述场景预测结果包括室内场景和室外场景。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过色温传感器获取目标频率通道的目标直流分量，包括：

通过所述色温传感器，获取所述目标频率通道的第一时域信息；

对所述第一时域信息进行时频变换操作，得到第一频域信息；

对所述目标频率通道的所述第一频域信息取直流分量，得到所述目标直流分量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述拍摄亮度特征、所述第一光频率信息、所述第一光强信息、所述第二光频率信息和所述第二光强信息输入预设分类模型中，得到场景预测结果，包括：

对拍摄亮度特征进行归一化处理，得到归一化后的所述拍摄亮度特征；

按照预设频率值，分别对所述第一光频率信息和所述第二光频率信息进行归一化处理，得到归一化后的所述第一光频率信息和归一化后的所述第二光频率信息；

按照预设光强值，分别对所述第一光强信息和所述第二光强信息进行归一化处理，得到归一化后的所述第一光强信息和归一化后的所述第二光强信息；

利用所述预设分类模型训练得到的分类参数，对所述归一化后的所述拍摄亮度特征、归一化后的所述第一光频率信息、归一化后的所述第一光强信息、归一化后的所述第二光频率信息和归一化后的所述第二光强信息进行场景预测，得到所述场景预测结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述拍摄亮度特征、所述第一光频率信息、所述第一光强信息、所述第二光频率信息和所述第二光强信息输入预设分类模型中，得到场景预测结果之前，所述方法还包括：

获取训练样本图像的训练样本数据和所述训练样本图像的训练样本场景；

将所述训练样本数据输入初始分类模型中，得到样本分类结果；

将所述训练样本场景和所述样本分类结果输入预设损失函数中，得到损失函数值；

利用所述损失函数值，对所述初始分类模型进行训练，得到预设分类模型和分类参数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取训练样本图像的训练样本数据，包括：

获取所述训练样本图像中目标频率通道的目标样本直流分量；

从所述目标样本直流分量中，提取第一样本光频率信息和第二样本光频率信息，并获取所述第一样本光频率信息对应的第一样本光强信息和所述第二样本光频率信息对应的第二样本光强信息；

从所述训练样本图像的样本可交换图像文件信息中，获取样本拍摄亮度特征；

将所述样本拍摄亮度特征、所述第一样本光频率信息、所述第一样本光强信息、所述第二样本光频率信息和所述第二样本光强信息确定为所述训练样本数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述训练样本数据输入初始分类模型中，得到样本分类结果，包括：

将所述样本拍摄亮度特征、所述第一样本光频率信息、所述第一样本光强信息、所述第二样本光频率信息和所述第二样本光强信息输入所述初始分类模型中，得到所述样本分类结果。