[发明专利]一种优选图像的判断方法及装置在审
| 申请号： | 201810607487.8 | 申请日： | 2018-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN108986075A | 公开（公告）日： | 2018-12-11 |
| 发明（设计）人： | 徐慧;彭学露 | 申请（专利权）人： | 浙江大华技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 黄志华 |
| 地址： | 310053 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种优选图像的判断方法及装置，用于克服现有技术中因对图像质量评价的准确度不高，而导致的对优选图像识别不准确、对图像数据利用率低的问题。该方法包括：将待评价图像输入到基于卷积神经网络预先训练完成的评价模型中，并基于所述评价模型，获取所述待评价图像的目标参数所对应的评价值，其中所述目标参数包括：图像中目标物体的残缺度，目标物体的中轴线与其所在图像的垂线所成的角度，目标物体与其所在图像的面积占比，图像的清晰度，及图像的亮暗度中的至少三种参数信息；判断所述待评价图像的目标参数所对应的评价值是否满足预设条件；如果是，将所述待评价图像确定为优选图像，并用于对所述目标物体进行属性分析。 | ||
| 搜索关键词： | 图像 目标物体 优选 目标参数 评价模型 卷积神经网络 图像质量评价 准确度 参数信息 属性分析 图像确定 图像识别 图像输入 图像数据 预设条件 中轴线 暗度 垂线 残缺 | ||
【主权项】：
1.一种优选图像的判断方法，其特征在于，所述方法包括：将待评价图像输入到基于卷积神经网络预先训练完成的评价模型中，并基于所述评价模型，获取所述待评价图像的目标参数所对应的评价值，其中所述目标参数包括：图像中目标物体的残缺度，目标物体的中轴线与其所在图像的垂线所成的角度，目标物体与其所在图像的面积占比，图像的清晰度，及图像的亮暗度中的至少三种参数信息；判断所述待评价图像的目标参数所对应的评价值是否满足预设条件；如果是，将所述待评价图像确定为优选图像，并用于对所述目标物体进行属性分析。
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