[发明专利]检测方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：

获取待检测图片；

对齐背景图片与所述待检测图片；

确定所述待检测图片中每个区域的每个像素点的绿色分量；

当所述绿色分量小于预设绿色分量阈值时，确定所述区域为待检测区域；

确定所述背景图片与所述待检测区域的图片的差异值；

当所述差异值大于预设差异值阈值时，通过预训练卷积神经网络检测所述待检测区域；

其中，所述对齐背景图片与所述待检测图片，包括：

确定第一特征点集和第二特征点集，所述第一特征点集是指背景图片中的尺度不变特征转换SIFT特征点，所述第二特征点集是指所述待检测图片中的SIFT特征点；

确定特征点对，所述特征点对包括所述第一特征点集中某一特征点，以及所述某一特征点与所述第二特征点集中某一特征点相匹配的点；

确定所述特征点对的平均位移；

依据所述平均位移对齐所述待检测图片和所述背景图片。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当所述差异值大于预设差异值阈值时，通过预训练卷积神经网络检测所述待检测区域之后，还包括：

当检测到所述待检测区域中有建筑，则通过所述预训练卷积神经网络重复检测所述待检测区域，直至连续检测到所述待检测区域中有建筑的次数大于预设次数阈值时，则发出报警信号，并更新所述背景图片为所述待检测图片。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对齐背景图片与所述待检测图片之前，包括：

确定所述待检测图片的暗通道分量和亮度值；

当所述暗通道分量小于预设暗通道分量阈值，且所述亮度值大于预设亮度阈值时，确定所述待检测图片对应的天气良好。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述背景图片与所述待检测区域的图片的差异值，包括：

将所述待检测区域的图片转换为灰度图；

对所述灰度图进行归一化，得到归一化图；

提取所述归一化图的Hash特征值；

确定所述归一化图的Hash特征值与所述背景图片的Hash特征值之间的L1范数值，将所述L1范数值作为所述差异值；

或者，

当所述L1范数小于预设第一范数阈值时，提取所述归一化图的方向梯度直方图Hog特征值；

确定所述归一化图的Hog特征值与所述背景图片的Hog特征值之间的L2范数值，将所述L2范数值作为所述差异值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述当所述差异值大于预设差异值阈值时，通过预训练卷积神经网络检测所述待检测区域，包括：

当所述L1范数值大于所述预设第一范数阈值时，则通过预训练卷积神经网络检测所述待检测区域；

或者，

当所述L2范数值大于预设第二范数阈值时，通过所述预训练卷积神经网络检测所述待检测区域。