[发明专利]一种基于计算机视觉的图像识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于计算机视觉的图像识别方法及系统，包括以下步骤：步骤S1、在目标区域设置计算机主视觉和多组计算机副视觉，并基于计算机主视觉和计算机副视觉获取目标区域的主监测视频帧和多组副监测视频帧；步骤S2、在主监测视频帧和多组副监测视频帧中分别利用YOLO V3模型检测出表征监测目标的主图像及主图像的位置坐标和表征监测目标的多个副图像及副图像的位置坐标。本发明分别设置主视觉和副视觉实现对目标区域的多角度拍摄，从而能够获取更丰富的监测目标的图像特征，而且将主视觉和副视觉拍摄的视频帧进行融合，从而将监测目标在各视觉下的图像特征进行融合，提高图像识别的正确率。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种基于计算机视觉的图像识别方法及系统。

背景技术

随着视频监控技术的发展，越来越多的场合利用摄像头进行远程监控，实现预防和预警，例如住宅小区的安保预警、森林的防火监控等，在监控完成后就是对拍摄视频帧进行图像识别，识别出非法目标进行预警。

现有技术CN201911342876.3公开了基于视觉终端的图像识别方法以及视觉终端，该图像识别方法包括：向服务器发送识别请求，其中，识别请求携带有对应的待识别图像和请求标识；响应于未收到识别结果且与服务器的连接发生过断开的请求情况，向服务器再次发送识别请求直至收到识别结果，其中，再次发送的识别请求携带有上次识别请求所对应的待识别图像和请求标识，该现有技术所提供的图像识别方法能够减轻服务器的计算压力以及降低时间成本。

虽然现有技术能够减轻服务器的计算压力以及降低时间成本，但是却只采用一个视觉终端，视野范围有限，图像识别精度低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于计算机视觉的图像识别方法及系统，以解决现有技术中只采用一个视觉终端，视野范围有限，图像识别精度低的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明具体提供下述技术方案：

一种基于计算机视觉的图像识别方法，包括以下步骤：

步骤S1、在目标区域设置计算机主视觉和多组计算机副视觉，并基于计算机主视觉和计算机副视觉获取目标区域的主监测视频帧和多组副监测视频帧；

步骤S2、在主监测视频帧和多组副监测视频帧中分别利用YOLO V3模型检测出表征监测目标的主图像及主图像的位置坐标和表征监测目标的多个副图像及副图像的位置坐标；

步骤S3、基于主图像的像素信息熵和多个副图像的像素信息熵设定融合权重，并基于融合权重对主图像和副图像按位置坐标进行权重融合得到表征监测目标的最优图像；

步骤S4、对最优图像利用SSD模型进行监测目标的图像识别得到监测目标的类别属性，并判定出目标区域内监测目标的合法性，以实现驱逐非法监测目标来保障目标区域的安全性。

作为本发明的一种优选方案，在目标区域设置计算机主视觉和多组计算机副视觉，包括：

利用最小二乘法对目标区域进行全局中心点提取，并在提取出的全局中心点处设置全景摄像头作为计算机主视觉；

将目标区域的总面积与局部摄像头的视野面积的比值设置为目标区域的划分个数，并以全局中心点为划分定圆心按所述划分个数对所述目标区域进行等面积扇面划分得到多组局部区域；

利用最小二乘法依次对每个局部区域进行局部中心点提取，并在提取出的局部中心点处设置局部摄像头作为计算机副视觉；

所述利用最小二乘法对目标区域进行全局中心点提取，包括：

获得目标区域的边界离散点的位置坐标，设置目标区域的全局中心点的位置坐标为，依次计算边界离散点的位置坐标与全局中心点的位置坐标为间的距离；