【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及畜牧场视频图像精炼方法、装置、设备、介质及程序产品。
技术介绍
1、在传统的畜牧场环境中，对动物行为的监控和健康评估大多依赖人工观察，这种方法不仅效率低下，而且容易受到观察者主管判断的影响。目前，视频监控系统被广泛应用在畜牧场当中，机器视觉算法可以替代传统的人工监督，以实现对动物、人、车、物等目标的智能识别，从而满足智能化养殖管理需求，机器视觉算法的处理精度依赖于训练数据集的质量。现有的畜牧场机器视觉算法的训练数据集依赖于人工对大量畜牧场监控视频图像进行标注得到。
2、但是，畜牧场监控视频的内容具有相似度高，重复性强的特点，如果为实际应用的机器视觉算法构建的训练数据集中包含过多的相似图像，或容易被识别的图例，没有平衡数据集中的内容，则会导致训练后的机器视觉算法在畜牧场场景的实际使用中会存在瓶颈和问题，例如出现识别困难、识别稳定性差等问题，同时，由于畜牧场监控图像中包含大量的动物个体，图像数据集的标注工作非常耗时耗力，在人工标注过程中，容易导致标注人员的视觉疲劳，标注数据的质量也无法得到保证。因此，在现有技术中，畜牧场机器视觉算法的训练数据集的质量不高。
技术实现思路
1、本专利技术提供畜牧场视频图像精炼方法、装置、设备、介质及程序产品，用以解决现有技术中畜牧场机器视觉算法的训练数据集的质量不高的缺陷，实现对畜牧场监控视频图像进行精炼，生成高质量的训练数据集。
2、本专利技术提供一种畜牧场视频图像精炼方法，包括：
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4、基于所述待处理图像之间的内容差异度对多个所述待处理图像进行标记，得到第一标记结果；
5、通过开集识别算法对所述待处理图像进行目标检测，获取所述待处理图像中的目标检测结果，基于所述目标检测结果对多个所述待处理图像进行标记，得到第二标记结果和第三标记结果，所述第二标记结果反映所述待处理图像中目标的检测难度，所述第三标记结果反映所述待处理图像中目标的运动变化程度；
6、基于所述第一标记结果、所述第二标记结果和所述第三标记结果，得到所述待精炼视频图像集的数据精炼结果。
7、根据本专利技术提供的畜牧场视频图像精炼方法，
8、所述基于所述目标检测结果对多个所述待处理图像进行标记，得到第二标记结果和第三标记结果，包括：
9、基于所述待处理图像的所述目标检测结果中的目标检测框的数量以及置信度，确定所述待处理图像的所述第二标记结果。
10、根据本专利技术提供的畜牧场视频图像精炼方法，所述基于所述待处理图像的所述目标检测结果中的目标检测框的数量以及置信度，确定所述待处理图像的所述第二标记结果，包括：
11、基于所述待处理图像的所述目标检测结果中的目标检测框的数量、所述待处理图像的相邻图像中的所述目标检测框的数量变化程度以及所述待处理图像中的所述目标检测框的置信度，确定所述待处理图像的所述第二标记结果。
12、根据本专利技术提供的畜牧场视频图像精炼方法，所述基于所述目标检测结果对多个所述待处理图像进行标记，得到第二标记结果和第三标记结果，包括：
13、基于所述目标检测结果对所述待处理图像进行目标分割，得到所述待处理图像对应的分割掩膜；
14、基于所述待处理图像的所述分割掩膜确定所述待处理图像的所述第三标记结果。
15、根据本专利技术提供的畜牧场视频图像精炼方法，所述通过开集识别算法对所述待处理图像进行目标检测，获取所述待处理图像中的目标检测结果，包括：
16、将所述待处理图像输入至开集识别算法模型中，获取所述开集识别算法模型输出的初始检测结果；
17、基于所述初始检测结果中检测框的置信度以及检测框的尺寸对所述初始检测结果中的检测框数量进行删减，得到所述待处理图像中的所述目标检测结果。
18、根据本专利技术提供的畜牧场视频图像精炼方法，所述获取待精炼视频图像集，包括：
19、获取原始监控视频，对所述原始监控视频按照预设的抽帧规则进行抽帧处理，得到多个所述待处理图像，生成所述待精炼视频图像集。
20、本专利技术还提供一种畜牧场视频图像精炼装置，包括：
21、图像获取模块，用于获取待精炼视频图像集，所述待精炼视频图像集中包括多个待处理图像；
22、差异度计算模块，用于基于所述待处理图像之间的内容差异度对多个所述待处理图像进行标记，得到第一标记结果；
23、开集检测模块，用于通过开集识别算法对所述待处理图像进行目标检测，获取所述待处理图像中的目标检测结果，基于所述目标检测结果对多个所述待处理图像进行标记，得到第二标记结果和第三标记结果，所述第二标记结果反映所述待处理图像中目标的检测难度，所述第三标记结果反映所述待处理图像中目标的运动变化程度；
24、选择模块，用于基于所述第一标记结果、所述第二标记结果和所述第三标记结果，得到所述待精炼视频图像集的数据精炼结果。
25、本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述畜牧场视频图像精炼方法。
26、本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述畜牧场视频图像精炼方法。
27、本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述畜牧场视频图像精炼方法。
28、本专利技术提供的畜牧场视频图像精炼方法、装置、设备、介质及程序产品，其中方法包括：获取待精炼视频图像集，待精炼视频图像集中包括多个待处理图像；基于待处理图像之间的内容差异度对多个待处理图像进行标记，得到第一标记结果；通过开集识别算法对待处理图像进行目标检测，获取待处理图像中的目标检测结果，基于目标检测结果对多个待处理图像进行标记，得到第二标记结果和第三标记结果，第二标记结果反映待处理图像中目标的检测难度，第三标记结果反映待处理图像中目标的运动变化程度；基于第一标记结果、第二标记结果和第三标记结果，得到待精炼视频图像集的数据精炼结果。
29、本专利技术通过计算待处理的监控视频图像之间的内容差异度，以及利用开集识别算法对待处理的监控视频图像进行目标检测，基于开集识别算法的目标检测结果判断待处理图像中目标的检测难度和目标的运动变化程度，可以从大量的监控视频图像中提取难例图像、更加具有代表性的图像和具有更高价值的图像，降低训练数据集的标注量，实现提高训练数据集的质量。
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1.一种畜牧场视频图像精炼方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的畜牧场视频图像精炼方法，其特征在于，所述基于所述目标检测结果对多个所述待处理图像进行标记，得到第二标记结果和第三标记结果，包括：
3.根据权利要求2所述的畜牧场视频图像精炼方法，其特征在于，所述基于所述待处理图像的所述目标检测结果中的目标检测框的数量以及置信度，确定所述待处理图像的所述第二标记结果，包括：
4.根据权利要求1所述的畜牧场视频图像精炼方法，其特征在于，所述基于所述目标检测结果对多个所述待处理图像进行标记，得到第二标记结果和第三标记结果，包括：
5.根据权利要求1所述的畜牧场视频图像精炼方法，其特征在于，所述通过开集识别算法对所述待处理图像进行目标检测，获取所述待处理图像中的目标检测结果，包括：
6.根据权利要求1-5任一项所述的畜牧场视频图像精炼方法，其特征在于，所述获取待精炼视频图像集，包括：
7.一种畜牧场视频图像精炼装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述的畜牧场视频图像精炼方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述的畜牧场视频图像精炼方法。
...【技术特征摘要】
1.一种畜牧场视频图像精炼方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的畜牧场视频图像精炼方法，其特征在于，所述基于所述目标检测结果对多个所述待处理图像进行标记，得到第二标记结果和第三标记结果，包括：
3.根据权利要求2所述的畜牧场视频图像精炼方法，其特征在于，所述基于所述待处理图像的所述目标检测结果中的目标检测框的数量以及置信度，确定所述待处理图像的所述第二标记结果，包括：
4.根据权利要求1所述的畜牧场视频图像精炼方法，其特征在于，所述基于所述目标检测结果对多个所述待处理图像进行标记，得到第二标记结果和第三标记结果，包括：
5.根据权利要求1所述的畜牧场视频图像精炼方法，其特征在于，所述通过开集识别算法对所述待处理图像进行目标检测，获取所述待处理图像中的...
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