基于图像的场景检测方法、装置、介质及电子设备与流程

本技术实施例涉及场景识别，尤其涉及一种基于图像的场景检测方法、基于图像的场景检测装置、计算机可读存储介质以及电子设备。

背景技术：

1、场景检测在计算机系统理解和解析图像内容的过程中起着至关重要的作用。例如，场景检测可以应用于生物活体检测、无人驾驶等领域，它能够协助计算机系统更好地理解、识别并适应不同的环境，从而做出相应的调整和应对措施，提高系统的响应速度和准确性。

2、相关技术中，室内外场景检测往往依赖于大量标注数据进行训练，或者依赖高精度传感器等复杂技术。因此相关技术提供的场景检测方案相关技术提供的方案存在投入成本高的问题，不适于快速推广和普及。

技术实现思路

1、本技术提供一种基于图像的场景检测方法、基于图像的场景检测装置、计算机可读存储介质以及电子设备，可以在保障检测准确度的情况下，操作过程简单易行且投入成本较低，从而降低场景检测方案的应用门槛，有利于场景检测方案的快速推广和普及。

2、第一方面，本技术提供一种基于图像的场景检测方法，该方法包括：对待测图像进行特征提取，得到上述待测图像中像素的灰阶分布信息；根据上述灰阶分布信息，确定出灰阶值满足预设条件的像素，得到目标像素集合；根据上述目标像素集合内像素的灰阶值，确定上述待测图像的灰阶特征值；以及，将上述待测图像的灰阶特征值与场景识别阈值进行比对，得到上述待测图像的场景检测结果；其中，上述场景识别阈值为根据不同场景下图像的灰阶特征值确定的。

3、在示例性的实施例中，基于上述方案，上述基于图像的场景检测方法还包括：获取n个场景下的样本图像，其中，n为大于1的整数；根据第i场景下的样本图像，计算上述第i场景对应的第i灰阶特征值，i为小于n的正整数；以及，根据第i灰阶特征值和第i+1灰阶特征值，确定第i场景识别阈值；其中，上述第i场景识别阈值用于与上述待测图像对应的灰阶特征值进行比对，以确定上述待测图像属于上述第i+1场景或上述第i场景。

4、在示例性的实施例中，基于上述方案，上述第i场景包括m个子场景；上述第i场景下的样本图像包括m个子场景对应的m个子样本图像，其中，m为大于1的整数；

5、上述根据第i场景下的样本图像，计算上述第i场景对应的第i灰阶特征值，包括：计算上述第i场景下子样本图像分别对应的子灰阶特征值，得到m个子灰阶特征值；以及，根据上述m个子灰阶特征值，确定上述第i场景对应的灰阶特征值；其中，上述根据上述m个子灰阶特征值，确定上述第i场景对应的灰阶特征值，包括：确定上述第i场景下m个子场景分别对应的第j权重，其中，j为不大于m的正整数；通过上述第j权重对第j子场景对应的子灰阶特征值进行加权处理；以及，根据加权处理后的子灰阶特征值，确定上述第i场景对应的灰阶特征值。

6、在示例性的实施例中，基于上述方案，上述根据第i灰阶特征值和第i+1灰阶特征值，确定第i场景识别阈值，包括：确定第i区间，其中，上述第i区间的上界值为上述第i+1场景对应的灰阶特征值，上述第i区间的下界值上述第i场景对应的灰阶特征值；以及，根据上述第i区间确定第i场景识别阈值，其中，上述第i场景识别阈值属于上述第i区间。

7、在示例性的实施例中，基于上述方案，在上述根据第i灰阶特征值和第i+1灰阶特征值，确定第i场景识别阈值之后，上述方法还包括：确定由上述第i场景切换为上述第i+1场景的情况对应的第i场景切换高阈值；以及，确定由上述第i+1场景切换为上述第i场景的情况对应的第i场景切换低阈值；其中，上述第i场景切换高阈值大于上述第i场景切换低阈值，且上述第i场景识别阈值大于上述第i场景切换高阈值。

8、在示例性的实施例中，基于上述方案，上述确定由上述第i场景切换为上述第i+1场景的情况对应的第i场景切换高阈值，包括：获取由上述第i场景切换为上述第i+1场景的情况对应的多张第一样本图像；获取上述第一样本图像对应的第一样本灰阶特征值；以及，根据上述第一样本灰阶特征值的统计值，确定上述第i场景切换高阈值；

9、上述确定由上述第i+1场景切换为上述第i场景的情况对应的第i场景切换低阈值，包括：获取由上述第i+1场景切换为上述第i场景的情况对应的多张第二样本图像；获取上述第二样本图像对应的第二样本灰阶特征值；以及，根据上述第二样本灰阶特征值的统计值，确定上述第i场景切换低阈值；其中，上述第i场景切换高阈值大于上述第i场景切换低阈值之间的差值大于预设值。

10、在示例性的实施例中，基于上述方案，上述n个场景包括室内场景和室外场景；上述室内场景下的样本图像属于由p个室内子场景对应的子样本图像组成的第一图像集，上述室外场景下的样本图像属于由q个室外子场景对应的子样本图像组成的第二图像集，p和q为正整数；

11、上述根据第i场景下的样本图像，计算上述第i场景对应的第i灰阶特征值，包括：计算上述第一图像集中p个子样本图像对应的p个子灰阶特征值，根据上述p个子灰阶特征值确定室内场景对应的灰阶特征值；

12、上述根据第i灰阶特征值和第i+1灰阶特征值，确定第i场景识别阈值，包括：确定第一区间，其中，上述第一区间的上界值室外场景对应的灰阶特征值，上述第一区间的下界值室内场景对应的灰阶特征值；以及，根据上述第一区间确定室内外场景识别阈值，其中，上述室内外场景识别阈值属于上述第一区间。

13、在示例性的实施例中，基于上述方案，上述n个场景包括室内场景和室外场景；在上述根据第i灰阶特征值和第i+1灰阶特征值，确定第i场景识别阈值之后，上述方法还包括：确定由上述室内场景切换为上述室外场景的情况对应的第一场景切换阈值；以及，确定由上述室外场景切换为上述室内场景的情况对应的第二场景切换阈值；其中，上述第一场景切换阈值大于上述第二场景切换低阈值，且上述室内外场景识别阈值大于上述第一场景切换高阈值。

14、在示例性的实施例中，基于上述方案，上述n个场景包括室内场景和室外场景，上述第i场景识别阈值为室内外场景识别阈值；

15、上述将上述待测图像的灰阶特征值与场景识别阈值进行比对，得到上述待测图像的场景检测结果，包括：将上述待测图像的灰阶特征值与上述室内外场景识别阈值进行比对；若上述待测图像的灰阶特征值大于上述室内外场景识别阈值，得到场景检测结果为上述待测图像属于室外场景；若上述待测图像的灰阶特征值小于或等于上述室内外场景识别阈值，得到场景检测结果为上述待测图像属于室内场景。

16、在示例性的实施例中，基于上述方案，在上述获取n个场景下的样本图像之前，上述方法还包括：根据识别场合确定与上述识别场合对应的识别对象；

17、上述获取n个场景下的样本图像，包括：获取同一类型的识别对象分别在n个场景下的样本图像；

18、在上述根据第i灰阶特征值和第i+1灰阶特征值，确定第i场景识别阈值之后，上述方法还包括：确定上述第i场景识别阈值与对应的识别场合之间的第一关联关系；

19、在上述将上述待测图像的灰阶特征值与场景识别阈值进行比对之前，上述方法还包括：确定当前的识别场合；以及，根据上述当前的识别场合，获取与当前的识别场合具有第一关联关系的场景识别阈值，以用于与上述待测图像的灰阶特征值进行比对。

20、在示例性的实施例中，基于上述方案，目标识别场合与目标识别对象之间存在第二关联关系，其中，与上述目标识别场合具有第一关联关系的场景识别阈值为关于上述目标识别对象的样本图像确定的；

21、在上述对待测图像进行特征提取之前，上述方法还包括：确定当前的识别场合；根据上述当前的识别场合，确定与上述当前的识别场合具有第二关联关系的当前识别对象；以及，确定上述待测图像中是否包含上述当前的识别对象；其中，在上述待测图像中包含上述当前的识别对象的情况下，执行对待测图像进行特征提取的步骤；在上述待测图像中不包含上述当前的识别对象的情况下，重新获取待测图像；其中，上述待测图像和用于确定上述场景识别阈值的样本图像均为红外图像。

22、在示例性的实施例中，基于上述方案，上述根据上述灰阶分布信息，确定出灰阶值满足预设条件的像素，得到目标像素集合，包括：根据上述灰阶分布信息，确定关于上述待测图像中像素灰阶的总范围；以及，从上述总范围中确定出目标范围，其中，上述目标范围内像素的灰阶值满足预设条件的像素，其中，上述预设条件像素灰阶值大于上述总范围中除上述目标范围外的其他像素的灰阶值，或，上述预设条件像素灰阶值小于上述总范围中除上述目标范围外的其他像素的灰阶值；

23、上述根据上述目标像素集合内像素的灰阶值，确定上述待测图像的灰阶特征值，包括：对上述目标像素集合内像素的灰阶值进行积分计算，得到关于像素的积分值；以及，根据上述关于像素的积分值，确定上述待测图像的灰阶特征值。

24、第二方面，本技术提供了一种基于图像的场景检测装置，该装置包括：特征提取模块、像素筛选模块、特征值确定模块以及特征值比对模块；其中，上述特征提取模块，用于对待测图像进行特征提取，得到上述待测图像中像素的灰阶分布信息；上述像素筛选模块，用于根据上述灰阶分布信息，确定出灰阶值满足预设条件的像素，得到目标像素集合；上述特征值确定模块，用于根据上述目标像素集合内像素的灰阶值，确定上述待测图像的灰阶特征值；以及，上述特征值比对模块，用于将上述待测图像对应的灰阶特征值与场景识别阈值进行比对，得到上述待测图像的场景检测结果；其中，上述场景识别阈值为根据不同场景下图像对应的灰阶特征值确定的。

25、在示例性的实施例中，基于上述方案，上述基于图像的场景检测装置还包括：阈值计算模块；其中，上述阈值计算模块包括：获取单元、计算单元以及确定单元；

26、上述获取单元用于：获取n个场景下的样本图像，其中，n为大于1的整数；上述计算单元用于：根据第i场景下的样本图像，计算上述第i场景对应的第i灰阶特征值，i为小于n的正整数；以及，上述确定单元用于：根据第i灰阶特征值和第i+1灰阶特征值，确定第i场景识别阈值；其中，上述第i场景识别阈值用于与上述待测图像对应的灰阶特征值进行比对，以确定上述待测图像属于上述第i+1场景或上述第i场景。

27、在示例性的实施例中，基于上述方案，上述第i场景包括m个子场景；上述第i场景下的样本图像包括m个子场景对应的m个子样本图像，其中，m为大于1的整数；

28、上述计算单元，包括第一计算子单元和第二计算子单元；其中，上述第一计算子单元用于：计算上述第i场景下子样本图像分别对应的子灰阶特征值，得到m个子灰阶特征值；以及，上述第二计算子单元用于：根据上述m个子灰阶特征值，确定上述第i场景对应的灰阶特征值；其中，上述第二计算子单元，具体用于：确定上述第i场景下m个子场景分别对应的第j权重，其中，j为不大于m的正整数；通过上述第j权重对第j子场景对应的子灰阶特征值进行加权处理；以及，根据加权处理后的子灰阶特征值，确定上述第i场景对应的灰阶特征值。

29、在示例性的实施例中，基于上述方案，上述确定单元，具体用于：确定第i区间，其中，上述第i区间的上界值为上述第i+1场景对应的灰阶特征值，上述第i区间的下界值上述第i场景对应的灰阶特征值；以及，根据上述第i区间确定第i场景识别阈值，其中，上述第i场景识别阈值属于上述第i区间。

30、在示例性的实施例中，基于上述方案，在上述确定单元根据第i灰阶特征值和第i+1灰阶特征值，确定第i场景识别阈值之后，上述阈值计算模块还包括：场景切换阈值计算单元；其中上述场景切换阈值计算单元用于：确定由上述第i场景切换为上述第i+1场景的情况对应的第i场景切换高阈值；以及，确定由上述第i+1场景切换为上述第i场景的情况对应的第i场景切换低阈值；其中，上述第i场景切换高阈值大于上述第i场景切换低阈值，且上述第i场景识别阈值大于上述第i场景切换高阈值。

31、在示例性的实施例中，基于上述方案，上述场景切换阈值计算单元具体用于：获取由上述第i场景切换为上述第i+1场景的情况对应的多张第一样本图像；获取上述第一样本图像对应的第一样本灰阶特征值；以及，根据上述第一样本灰阶特征值的统计值，确定上述第i场景切换高阈值；

32、上述场景切换阈值计算单元还具体用于：获取由上述第i+1场景切换为上述第i场景的情况对应的多张第二样本图像；获取上述第二样本图像对应的第二样本灰阶特征值；以及，根据上述第二样本灰阶特征值的统计值，确定上述第i场景切换低阈值；其中，上述第i场景切换高阈值大于上述第i场景切换低阈值之间的差值大于预设值。

33、在示例性的实施例中，基于上述方案，上述n个场景包括室内场景和室外场景；上述室内场景下的样本图像属于由p个室内子场景对应的子样本图像组成的第一图像集，上述室外场景下的样本图像属于由q个室外子场景对应的子样本图像组成的第二图像集，p和q为正整数；

34、上述计算单元，具体用于：计算上述第一图像集中p个子样本图像对应的p个子灰阶特征值，根据上述p个子灰阶特征值确定室内场景对应的灰阶特征值；

35、上述确定单元，具体用于：确定第一区间，其中，上述第一区间的上界值室外场景对应的灰阶特征值，上述第一区间的下界值室内场景对应的灰阶特征值；以及，根据上述第一区间确定室内外场景识别阈值，其中，上述室内外场景识别阈值属于上述第一区间。

36、在示例性的实施例中，基于上述方案，上述n个场景包括室内场景和室外场景；上述阈值计算模块还包括切换阈值计算单元；在上述确定单元根据第i灰阶特征值和第i+1灰阶特征值，确定第i场景识别阈值之后，上述切换阈值计算单元用于：确定由上述室内场景切换为上述室外场景的情况对应的第一场景切换阈值；以及，确定由上述室外场景切换为上述室内场景的情况对应的第二场景切换阈值；其中，上述第一场景切换阈值大于上述第二场景切换低阈值，且上述室内外场景识别阈值大于上述第一场景切换高阈值。

37、在示例性的实施例中，基于上述方案，上述n个场景包括室内场景和室外场景，上述第i场景识别阈值为室内外场景识别阈值；

38、上述比对模块，具体用于：将上述待测图像的灰阶特征值与上述室内外场景识别阈值进行比对；若上述待测图像的灰阶特征值大于上述室内外场景识别阈值，得到场景检测结果为上述待测图像属于室外场景；若上述待测图像的灰阶特征值小于或等于上述室内外场景识别阈值，得到场景检测结果为上述待测图像属于室内场景。

39、在示例性的实施例中，基于上述方案，上述基于图像的场景检测装置还包括：识别对象确定模块和关联模块；

40、其中，上述识别对象确定模块用于：在上述获取单元获取n个场景下的样本图像之前，根据识别场合确定与上述识别场合对应的识别对象；

41、上述获取单元具体用于：获取同一类型的识别对象分别在n个场景下的样本图像；

42、上述关联模块用于：在上述根据第i灰阶特征值和第i+1灰阶特征值，确定第i场景识别阈值之后，确定上述第i场景识别阈值与对应的识别场合之间的第一关联关系；

43、上述基于图像的场景检测装置还包括：识别场合确定模块；

44、上述识别场合确定模块用于：在上述比对模块将上述待测图像的灰阶特征值与场景识别阈值进行比对之前，确定当前的识别场合；

45、上述关联模块用于：根据上述当前的识别场合，获取与当前的识别场合具有第一关联关系的场景识别阈值，以用于与上述待测图像的灰阶特征值进行比对。

46、在示例性的实施例中，基于上述方案，目标识别场合与目标识别对象之间存在第二关联关系，其中，与上述目标识别场合具有第一关联关系的场景识别阈值为关于上述目标识别对象的样本图像确定的；

47、上述基于图像的场景检测装置还包括：识别场合确定模块和识别对象确定模块；

48、上述识别场合确定模块用于：在上述特征提取模块对待测图像进行特征提取之前，确定当前的识别场合；以及，根据上述当前的识别场合，确定与上述当前的识别场合具有第二关联关系的当前识别对象；

49、上述识别对象确定模块用于：确定上述待测图像中是否包含上述当前的识别对象；其中，在上述待测图像中包含上述当前的识别对象的情况下，执行对待测图像进行特征提取的步骤；上述基于图像的场景检测装置还包括：图像获取模块；上述图像获取模块用于：在上述待测图像中不包含上述当前的识别对象的情况下，重新获取待测图像；其中，上述待测图像和用于确定上述场景识别阈值的样本图像均为红外图像。

50、在示例性的实施例中，基于上述方案，上述像素筛选模块，具体用于：根据上述灰阶分布信息，确定关于上述待测图像中像素灰阶的总范围；以及，从上述总范围中确定出目标范围，其中，上述目标范围内像素的灰阶值满足预设条件的像素，其中，上述预设条件像素灰阶值大于上述总范围中除上述目标范围外的其他像素的灰阶值，或，上述预设条件像素灰阶值小于上述总范围中除上述目标范围外的其他像素的灰阶值；

51、上述特征值确定模块，具体用于：对上述目标像素集合内像素的灰阶值进行积分计算，得到关于像素的积分值；以及，根据上述关于像素的积分值，确定上述待测图像的灰阶特征值。

52、第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器和存储器。所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，以执行上述第一方面或其各实现方式中的方法。

53、第四方面，提供了一种芯片，用于实现上述第一方面中任一方面或其各实现方式中的方法。具体地，所述芯片包括：处理器，用于从存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有所述芯片的设备执行如上述第一方面或其各实现方式中的方法。

54、第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行上述第一方面或其各实现方式中的方法。

55、第六方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，所述计算机程序指令使得计算机执行上述第一方面或各实现方式中的方法。

56、第七方面，提供了一种计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面或其各实现方式中的方法。

57、综上，本技术实施例提供的基于图像的场景检测方案中，对待测图像进行特征提取，得到关于该待测图像中灰阶分布信息。根据上述灰阶分布信息，可以确定出灰阶值满足预设条件的像素，得到目标像素集合。进一步地，对目标像素集合内像素的灰阶值进行积分计算，得到待测图像对应的灰阶特征值。本技术实施例通过比对待测图像的灰阶特征值与场景识别阈值的方式，确定关于待测图像的场景检测结果。由于场景识别阈值也是根据样本图像对应的灰阶特征值确定的，因此上述比对过程具有科学性和合理性；同时，上述场景识别阈值是根据多个不同场景下样本图像对应的灰阶特征值确定的，因此上述比对过程能够保障准确度。可见，本技术实施例提供的场景检测方案在保障检测准确度的情况下，操作过程简单易行且投入成本较低，从而降低场景检测方案的应用门槛，有利于场景检测方案的快速推广和普及。