[发明专利]图像中小目标识别监控方法及其训练集的获取方法

说明书

发明公开了一种图像中小目标识别监控方法及其训练集的获取方法，其中图像中小目标识别监控方法，其特征在于，包括如下步骤：用于将监控初始图像中的小目标监控初始图像和大目标监控初始图像进行分离的步骤；用于对小目标监控初始图像进行增强处理从而形成小目标增强图像的步骤；用于将小目标增强图像和大目标监控初始图像进行合成处理从而形成合成图像的步骤。本发明仅对小目标图像进行增强处理，不但解决了小目标图像无法识别和判断的问题，还不会过多的占用计算机运算和存储资源，可有效降低摄像头或计算机运算及存储设备的配置成本。

技术领域

本发明涉及基于图像识别的智能监控领域，尤其涉及一种图像中小目标识别监控方法及其训练集的获取方法。

背景技术

在智能监控领域，原始图像的采集依靠摄像头来完成。摄像头在进行拍摄的过程中，会将近端物体拍摄为占用较大像素的图像，会将远端物体拍摄为占用较小像素的图像；例如在不改变摄像头拍摄参数的情况下，一件宽和高均为50厘米的物体，将其放置在与摄像头距离5米的位置，其在采集的图片中占用的像素为800Pixel×800Pixel；将其放置在与摄像头距离20米的位置，其在采集的图片中占用的像素为40Pixel×40Pixel。然而，在对图像进行识别的过程中，占用像素越大的图像越容易进行识别和判断，占用像素越小的图像越不容易进行识别和判断，当图像占用像素小到一定程度时甚至无法进行识别和判断。

在现有技术中，在具有较大空间的场所进行图像识别监控部署的时候，采用设置较多的摄像头来保证进入该场所的物体均与摄像头保持较近的距离，从而保证拍摄到的图像其占用像素大小在便于识别和判断的范围内。现有技术中的这种方法，由于使用较多的摄像头硬件设备，就造成了监控部署的成本较高。

另一方面，现有技术中还存在一种技术手段，就是在拍摄获得的原始图片的基础上，对图片中每一图像所占用的像素均进行增强处理。这样，即使在图片中占有较小像素的图像也可被增强到便于识别和判断的像素范围内，从而可一定程度降低摄像头的配置数量，但是现有技术中的这种实现方法，计算机需要进行大量的图片处理，消耗较多的运算和存储资源，需要配置较多的计算机处理和存储设备，同样会造成部署成本较高的问题。现有技术中的这种方法，不进行小目标图像和大目标图像的区分识别，即便图像中没有出现小目标图像时也要消耗大量的计算资源，造成运算资源的浪费。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的是提供一种图像中小目标识别监控方法及其训练集的获取方法。

本发明所提供的图像中小目标识别监控方法，包括如下步骤：

S1用于拍摄获取原始图像并将原始图像进行整体压缩处理从而获得监控初始图像的步骤；

S2用于对监控初始图像进行检测判断是否存在小目标监控初始图像的步骤，如存在小目标监控初始图像，则执行下述S3至S5的步骤；

S3用于将监控初始图像中的小目标监控初始图像和大目标监控初始图像进行分离的步骤；

S4用于对小目标监控初始图像进行增强处理从而形成小目标增强图像的步骤；

S5用于将小目标增强图像和大目标监控初始图像进行合成处理从而形成合成图像的步骤。

所述S2用于对监控初始图像进行检测判断是否存在小目标监控初始图像的步骤，包括：

S21用于获取并计算监控初始图像中的当前目标图像占用像素值的步骤；

S22将监控初始图像中的当前目标图像占用像素值与小目标像素阈值P进行比较，当监控初始图像中的当前目标图像占用像素值小于小目标像素阈值P时，将该监控初始图像中的当前目标图像判定为小目标图像；当监控初始图像中的当前目标图像占用像素值大于或者等于小目标像素阈值P时，将该目标图像判定为大目标图像。

所述S21用于获取并计算目标图像占用像素值的步骤，包括：