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申请/专利权人：视睿(杭州)信息科技有限公司
申请日：2024-03-15
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN117893952B
主分类号：G06V20/40
分类号：G06V20/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06V10/34
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开
摘要：本发明公开了基于深度学习的视频马赛克缺陷检测方法包括步骤：获取视频流数据，并将视频流数据解码为视频帧序列；检测视频帧的马赛克缺陷，并对视频帧剪裁得到多个马赛克缺陷图，并标注马赛克缺陷信息；利用泊松融合的方式将马赛克缺陷图合成到无缺陷视频帧中得到虚假缺陷帧，并根据马赛克缺陷信息生成标注文件；将包含马赛克缺陷的视频帧和虚假缺陷帧输入到目标检测模型进行训练，得到训练完成的目标检测模型；使用训练完成的目标检测模型对视频流数据进行马赛克缺陷检测。本申请能够降低海量马赛克缺陷图像标注的成本，提升马赛克缺陷检测的效果。
主权项：1.一种基于深度学习的视频马赛克缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取视频流数据，并将所述视频流数据解码为视频帧序列；检测所述视频帧的马赛克缺陷，并对所述视频帧剪裁得到多个马赛克缺陷图，并标注所述马赛克缺陷信息；利用泊松融合的方式将所述马赛克缺陷图合成到无缺陷视频帧中得到虚假缺陷帧，并根据所述马赛克缺陷信息生成标注文件；将包含所述马赛克缺陷的所述视频帧和所述虚假缺陷帧输入到基于yolo算法的目标检测模型进行训练，得到训练完成的目标检测模型；目标检测模型包括：依次通信连接的C3模块、CBS模块、ResUnit模块、连接层和CBS模块，所述C3模块与所述连接层的另一条连接路径连接有CBS模块；使用训练完成的目标检测模型对视频流数据进行马赛克缺陷检测；利用泊松融合的方式将所述马赛克缺陷图合成到无缺陷视频帧中得到虚假缺陷帧，包括步骤：标注所述马赛克缺陷图的中心点，根据所述中心点指定所述马赛克缺陷图在所述无缺陷视频帧中放置位置；计算所述马赛克缺陷图和所述无缺陷视频帧的梯度场，使用马赛克缺陷图的梯度场替换无缺陷视频帧中放置位置的梯度场得到虚假缺陷帧的梯度场；根据所述虚假缺陷帧的梯度场计算所述虚假缺陷帧的散度场，根据所述虚假缺陷帧的散度场和所述马赛克缺陷图求解泊松等式。
全文数据：
权利要求：
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