一种图像处理方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种图像处理方法和系统，方法包括：在预定时间内通过图像采集设备采集图像；将采集的所述图像输入预设神经网络模型，以通过所述预设神经网络模型判断所述图像是否为具备目标图像特征的目标图像，得到判断结果；根据所述判断结果确定是否保存所述图像；将所述预定时间内采集的图像中被保存的所有目标图像生成具有延时摄影效果的图像集。通过该技术方案，可以自动筛选图像形成图像序列或视频，从而减少用户的操作，提升用户使用体验。

An image processing method and system

The invention discloses an image processing method and system, the method includes: collecting an image through an image acquisition device within a predetermined time; inputting the collected image into a preset neural network model to determine whether the image is a target image with the characteristics of the target image through the preset neural network model, and obtaining a judgment result; determining whether or not according to the judgment result Save the image; generate an image set with a delay photographing effect from all the saved target images in the images collected in the predetermined time. Through the technical scheme, images can be automatically filtered to form image sequences or videos, so as to reduce user operations and improve user experience.

【技术实现步骤摘要】
一种图像处理方法和系统
本专利技术涉及图像处理
，更具体地，涉及一种图像处理方法和系统。
技术介绍
传统的延时摄影，有一台相机，一年中的每天定时定点拍一张照片，汇总得到延时摄影的图片或视频。对于某些特定场景或特定拍摄要求，这种方式过分依赖人工参与，且拍摄效果不一定理想。例如，庐山景区的雾凇只有在特定季节或者特定气象条件下才能形成，若希望针对庐山雾凇通过延时摄影的拍摄方式进行拍摄，传统拍摄手法，在一段时间内，例如一年内的每天的固定时刻，在固定地点均拍摄，后续通过人工审核的方式从中筛选照片以形成图像序列或视频，导致后续工作量极大。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术提出了一种图像处理方法和相应的系统，其可以自动筛选图像形成图像序列或视频，从而减少用户的操作，提升用户使用体验。根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种图像处理方法，包括：在预定时间内通过图像采集设备采集图像；将采集的所述图像输入预设神经网络模型，以通过所述预设神经网络模型判断所述图像是否为具备目标图像特征的目标图像，得到判断结果；根据所述判断结果确定是否保存所述图像；将所述预定时间内采集的图像中被保存的所有目标图像生成具有延时摄影效果的图像集。在一个实施例中，优选地，所述图像处理方法还包括：将所述图像采集装置在预设时间和地点采集过的历史图像发送至第一标注终端，以由所述第一标注终端确定出所述历史图像对应的图像特征、图像区域划分方式和图像关联规则，并对所述历史图像中符合所述图像特征的部分图像进行图像特征标注；将标注过图像特征的图像作为标注样本存储至标注样本数据库中。在一个实施例中，优选地，所述方法还包括:将所述图像区域划分方式、所述图像关联规则和标注样本数据库发送至第二标注终端，以由所述第二标注终端根据图像区域划分方式、所述图像关联规则和标注样本对所述历史图像中的其他图像进行图像特征标注，并将标注的图像存储至模型训练特征集中。在一个实施例中，优选地，所述图像特征标注的过程包括:对于任一张图像，根据图像区域划分方式显示第一图像子区域的图像，并在所述第一图像子区域中不存在该区域对应的目标图像特征时，舍弃所述图像，在第一图像子区域中存在该区域对应的目标图像特征时，显示第二图像子区域，并根据第二图像子区域中是否包含该区域对应的目标图像特征确定是否舍弃所述图像。在一个实施例中，优选地，所述方法还包括:根据所述模型训练特征集的标注图像和神经网络模型训练得到所述预设神经网络模型的模型参数。在一个实施例中，优选地，所述图像包括以下任一项：单张图像，图像序列中的单张图像和视频中的单张图像，所述图像集包括图像序列和视频。在一个实施例中，优选地，所述方法还包括：确定所述被保存的图像和未被保存的图像中，是否存在漏检和误检的图像，得到确定结果；根据所述确定结果统计所述图像集的准确率和/或漏检率。在一个实施例中，优选地，所述根据所述判断结果确定是否保存所述图像，包括：当判断结果为所述图像为具备所有目标图像特征的目标图像时，保存所述图像；当判断结果为所述图像不具备任一目标图像特征时，舍弃所述图像。根据本专利技术实施例的第二方面，提供一种图像处理系统，包括：固定视角和焦距的图像采集设备，与云端服务器通过无线通信，用于采集图像上传到云端服务器；所述云端服务器，用于接收所述图像采集设备采集的图像，并采用上述第一方面或第一方面中任一项所述的方法对所述图像进行处理；或者固定视角和焦距的图像采集设备，与云端服务器通过无线通信，用于采用上述第一方面或第一方面中任一项所述的方法对采集的图像进行处理，并将处理结果上传到云端服务器；所述云端服务器，用于接收所述处理结果。根据本专利技术实施例的第三方面，提供一种图像处理系统，包括：固定视角和焦距的图像采集设备，与本地设备通过有线或进场通信方式连接，用于将采集的图像发送至所述本地设备；所述本地设备，用于采用上述第一方面或第一方面中任一项所述的方法对采集的所述图像进行处理，并将处理结果上传到云端服务器；所述云端服务器，用于接收所述处理结果。本专利技术实施例中，可以自动采集图像，并利用预设神经网络模型自动筛选出目标图像，形成具有延时摄影效果的图像序列或视频，从而减少用户的操作，提升用户使用体验。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示出了根据本专利技术一个实施例的一种图像处理方法的流程图。图2示出了根据本专利技术一个实施例的另一种图像处理方法的流程图。图3示出了根据本专利技术一个实施例的另一种图像处理方法的流程图。图4示出了根据本专利技术一个实施例的又一种图像处理方法的流程图。图5示出了根据本专利技术一个实施例的又一种图像处理方法的流程图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。在本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1示出了根据本专利技术一个实施例的一种图像处理方法的流程图。如图1所示，本专利技术的图像处理方法，包括步骤S101-S104：步骤S101，在预定时间内通过图像采集设备采集图像。可以通过具有延时拍摄功能的图像采集设备拍摄所设定好场景的图像或视频素材。步骤S102，将采集的图像输入预设神经网络模型，以通过预设神经网络模型判断图像是否为具备目标图像特征的目标图像，得到判断结果；步骤S103，根据判断结果确定是否保存图像；步骤S104，将预定时间内采集的图像中被保存的所有目标图像生成具有延时摄影效果的图像集。在一个实施例中，优选地，图像包括以下任一项：单张图像，图像序列中的单张图像和视频中的单张图像，图像集包括图像序列和视频。<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：/n在预定时间内通过图像采集设备采集图像；/n将采集的所述图像输入预设神经网络模型，以通过所述预设神经网络模型判断所述图像是否为具备目标图像特征的目标图像，得到判断结果；/n根据所述判断结果确定是否保存所述图像；/n将所述预定时间内采集的图像中被保存的所有目标图像生成具有延时摄影效果的图像集。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
在预定时间内通过图像采集设备采集图像；
将采集的所述图像输入预设神经网络模型，以通过所述预设神经网络模型判断所述图像是否为具备目标图像特征的目标图像，得到判断结果；
根据所述判断结果确定是否保存所述图像；
将所述预定时间内采集的图像中被保存的所有目标图像生成具有延时摄影效果的图像集。


2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法还包括：
将所述图像采集装置在预设时间和地点采集过的历史图像发送至第一标注终端，以由所述第一标注终端确定出所述历史图像对应的图像特征、图像区域划分方式和图像关联规则，并对所述历史图像中符合所述图像特征的部分图像进行图像特征标注；
将标注过图像特征的图像作为标注样本存储至标注样本数据库中。


3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述方法还包括:
将所述图像区域划分方式、所述图像关联规则和标注样本数据库发送至第二标注终端，以由所述第二标注终端根据图像区域划分方式、所述图像关联规则和标注样本对所述历史图像中的其他图像进行图像特征标注，并将标注的图像存储至模型训练特征集中。


4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像特征标注的过程包括:
对于任一张图像，根据图像区域划分方式显示第一图像子区域的图像，并在所述第一图像子区域中不存在该区域对应的目标图像特征时，舍弃所述图像，在第一图像子区域中存在该区域对应的目标图像特征时，显示第二图像子区域，并根据第二图像子区域中是否包含该区域对应的目标图像特征确定是否舍弃所述图像。


5.根据权利要求3或4所述的图像处理方法，其特征在于，所述方法还包括:
根据所述模型训练特征集的标注图...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵华，杨凯茜，魏三强，何婷，杨俊，易雪薇，郁承鑫，
申请(专利权)人：上海晰图信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31