(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210154772.5 (22)申请日 2022.02.21 (71)申请人 北京商海文天科技发展 有限公司 地址 100081 北京市海淀区大柳树 富海中 心3号楼1 1层1101室 (72)发明人 战凯　项一东　 (74)专利代理 机构 北京金宏来专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 11641 专利代理师 刘慧红 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/20(2022.01) G06V 10/422(2022.01) G06V 10/56(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于视频数据的遗留物检测分析方法 (57)摘要 本发明提供了一种基于视频数据的遗留物 检测分析方法， 包括： 步骤一： 通过预设的摄像装 置进行数据采集， 获取图像数据； 步骤二： 通过预 设的处理系统对 所述图像数据进行标注分析， 生 成标注策略， 并进行标注处理， 获取标注图像； 步 骤三： 通过对所述标注图像进行图像分割， 获取 图像分割数据； 步骤四： 根据所述图像分割数据， 构建遗留物检测模型， 通过对所述遗留物检测模 型进行特征提取， 生成遗留物检测结果； 通过对 图像数据进行标注分析， 提高了标注策略的准确 性和标注效率， 也为后续图像进行分割提供操作 基础， 通过对标注图像进行图像分割， 提高了图 像处理效率， 通过构建遗留物检测模型， 进行特 征提取， 提高了 遗留物检测的精准 性和全面 性。 权利要求书3页 说明书10页 附图3页 CN 114529852 A 2022.05.24 CN 114529852 A 1.一种基于 视频数据的遗留物检测分析 方法， 包括： 步骤一： 通过 预设的摄 像装置进行 数据采集， 获取图像数据； 步骤二： 通过预设的处理系统对所述图像数据进行标注分析， 生成标注策略， 并进行标 注处理， 获取标注图像； 步骤三： 通过对所述标注图像进行图像分割， 获取图像分割数据； 步骤四： 根据所述图像分割数据， 构建遗留物检测模型， 通过对所述遗留物检测模型进 行特征提取， 生成遗留物检测结果。 2.如权利要求1所述的一种基于视频数据的遗留物检测分析方法， 其特征在于， 所述步 骤一包括： 通过在预设范围内部署预设数量的摄像组， 所述摄像组包括： 第一摄像组、 第二摄像 组； 通过第一摄像组在第一预设时间内， 按照预设的第一采集频率进行数据采集， 获取第 一图像数据； 通过第二摄像组在第二预设时间内， 按照预设的第二采集频率进行数据采集， 获取第 二图像数据； 通过第一摄像组和第二摄像组在第三预设时间内， 按照预设的第三采集频率， 分别进 行数据采集， 并进行 数据整理， 生成第三图像数据。 3.如权利要求1所述的一种基于视频数据的遗留物检测分析方法， 其特征在于， 所述步 骤二包括： 通过对图像数据依次进行 标号， 分别获取对应的标号图像组； 其中； 所述图像数据包括： 第一图像数据、 第二图像数据、 第三图像数据； 所述标号图像组包括： 第一标号图像组、 第二标号图像组、 第三标号图像组； 通过对标号图像组中的标号图像依次进行判断， 判断所述标号图像的标号是否与 预设 标号一致， 若是， 则将标号图像标记为模板图像。 4.如权利要求1所述的一种基于视频数据的遗留物检测分析方法， 其特征在于， 所述步 骤二还包括： 通过将标号图像组中的标号图像分别与对应的模板图像进行对比分析， 获取图像偏差 信息， 根据所述图像偏差信息， 确定图像标注策略； 其中， 所述标注策略包括： 单一标注策略、 多元 标注策略； 其中； 所述单一标注策略包括： 根据预设的一种标注类型进行图像标注； 所述多元 标注策略包括： 根据预设的两种及两种以上 标注类型进行图像标注； 其中， 所述标注类型包括： 位置标注、 时间标注、 变化 量标注。 5.如权利要求1所述的一种基于视频数据的遗留物检测分析方法， 其特征在于， 所述步 骤二还包括： 通过图像标注策略， 对标号图像依次进行 标注处理， 生成标注信息； 所述标注处 理包括： 类别标注、 位置标注、 颜色标注； 根据所述标注信息依次进行 标注检测， 确定标注完整度， 并进行判断； 其中， 当所述标注完整度大于预设阈值时， 则获取 标注图像； 当所述标注完整度小于等于预设阈值时， 则进行二次标注。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114529852 A 26.如权利要求1所述的一种基于视频数据的遗留物检测分析方法， 其特征在于， 所述步 骤三包括以下步骤： 步骤S01： 通过对标注图像依次进行 预处理， 获取预处理图像； 其中， 所述预处 理包括： 缩放处 理、 去模糊处 理； 步骤S02： 对所述预处 理图像进行归一 化处理， 获取归一 化图像； 其中， 所述归一 化处理包括： 遍历标准 化处理、 标准正态分布处 理； 步骤S03： 通过预设的损失函数对所述归一 化图像进行损失计算， 确定图像损失值； 步骤S04： 根据所述 图像损失值对归一化图像进行类别划分， 确定类别区域， 并进行图 像分割， 生成分割图像， 获取图像分割数据。 7.如权利要求1所述的一种基于视频数据的遗留物检测分析方法， 其特征在于， 所述图 像分割包括： 通过将归一化图像传输至预设的神经网络模型， 进行图像训练， 获取图像训练信 息； 其 中， 所述图像训练信息包括： 分布信息、 位置信息； 通过预设的空间旋转注意力模块和所述图像训练信息， 构建空间权重矩阵， 根据所述 空间权重矩阵进行 特征提取， 获取第一特 征数据； 通过预设的翻译图像模块对训练图像进行结构化分析， 获取结构化特征数据， 将所述 结构化特 征数据与第一特 征数据进行 特征融合， 生成第二特 征数据； 根据所述第一特征数据和第二特征数据进行实例分割， 生成分割图像， 获取图像分割 数据。 8.如权利要求1所述的一种基于视频数据的遗留物检测分析方法， 其特征在于， 所述步 骤四， 包括图像 像素提取： 所述图像 像素提取包括以下步骤： 步骤S10： 根据预设条件对分割图片进行压缩处理， 获取分割图片的压缩数据， 根据所 述压缩数据和图像分割数据， 确定图像参数； 其中， 所述压缩数据包括： 压缩横轴数据、 压缩纵轴数据； 所述图像参数包括： 图像通道、 图像维度； 步骤S20： 通过所述 图像参数和预设的对照参数进行参数对比， 获取参数对比值， 并进 行判断； 其中， 当所述参数对比值在预设的阈值范围内时， 获取图像 像素参数； 当所述参数对比值不在预设的阈值范围内时， 则对所述图像参数进行提升处理， 获取 图像像素参数； 步骤S30： 通过所述图像像素参数建立遗留物第 一检测模型， 根据所述遗留物第一检测 模型进行嵌入特 征提取， 获取图像第一嵌入特 征。 9.如权利要求1所述的一种基于视频数据的遗留物检测分析方法， 其特征在于， 所述步 骤四还包括： 通过图像分割数据和预设的图像补丁数据对照表进行筛选， 获取图像补丁数据， 将所 述图像补丁数据输入至预设模型中的嵌入层， 获取图像数据向量组； 其中， 所述图像数据向量组中的数据向量包括令牌向量；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114529852 A 3