[发明专利]一种景区照片无关人像去除的方法

权利要求书

1.一种景区照片无关人像去除的方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

步骤1：背景获取：针对任一景点，固定摄像头在该景点的预设拍摄区域I，获得若干背景图；

步骤2：获取照片：当游客站到预设拍摄点位时，摄像机对游客进行抓拍，游客选取满意的照片作为原图S进行下一步处理；

步骤3：人像分割：对游客选定的照片使用卷积神经网络进行实例分割处理；

步骤4：人像筛选：对照片进行人像分割后，进行预处理，对相关人像判断、计算得到相关人像置信度，基于置信度进行相关人像区域和无关人像区域筛选，对筛选的结果进行可视化处理；

步骤5：用户交互：对照片进行无关人像筛选之后，将筛选结果呈现给游客，游客对筛选的结果进行编辑；

步骤6：人像去除：首先进行区域背景匹配，获得与无关人像区域Ω最为匹配的背景区域G，然后采用图像融合的算法，将无关人像区域Ω用对应的背景区域G进行替换，并无缝融合在原图S上，以实现无关人像去除；

步骤7：将人像去除的结果图呈现给游客。

2.根据权利要求1所述的一种景区照片无关人像去除的方法，其特征在于：所述步骤1包括以下步骤：

步骤1.1：每天经过一定的时间间隔，拍摄背景图N张，并以拍摄的时间进行命名；

步骤1.2：通过卷积神经网络进行人像分割，判断这N张图内是否含有人像，若不含有人像，则将拍摄的背景图存入该景点的背景图库中，否则将拍摄的背景图删除，若拍摄的N张图像中都含有人像，则继续拍摄N张背景图并重复步骤1.2；

步骤1.3：将M天前的背景图进行删除操作，避免内存浪费；

步骤1.4：对该拍摄点位的预设拍照区域I进行标记。

3.根据权利要求1所述的一种景区照片无关人像去除的方法，其特征在于：所述步骤3中，卷积神经网络为Mask-RCNN实例分割网络。

4.根据权利要求1所述的一种景区照片无关人像去除的方法，其特征在于：所述步骤4包括以下步骤：

步骤4.1：对照片进行人像分割后，对获得的n个掩模区域进行图像掩膜处理，n个掩模区域内的像素值使用m到m+n之间的n个数值进行赋值，图片的预设拍照区域I的像素值设为255，除此之外的其他区域的像素值设为0；n≥0，m+n＜255；

步骤4.2：进行相关人像判断，计算得到相关人像置信度；

步骤4.3：设定置信度阈值，基于置信度进行相关人像区域和无关人像区域筛选，置信度超过阈值的为相关人像区域；

步骤4.4：对认定为有关人像区域的，进行可视化处理，便于用户辨别。

5.根据权利要求4所述的一种景区照片无关人像去除的方法，其特征在于：所述步骤4.2包括以下步骤：

步骤4.2.1：计算掩模之间的交并比IOU，通过IOU得出各个掩模的有关人像置信度Value_IOU；

步骤4.2.2：计算各个掩模到预设拍照区域I的横向距离HorDis，通过该距离得出各个掩模的有关人像置信度Value_dis；

步骤4.2.3：对各个掩模区域进行聚类，得出各个掩模的人像置信度Value_means；

步骤4.2.4：对置信度Value_IOU、Value_dis、Value_means加权相加，得到最后的有关人像置信度Value。