CN113792604A - 基于人工智能特征图分割的老鼠检测算法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于人工智能特征图分割的老鼠检测算法，涉及老鼠检测技术领域，包括以下步骤：S1：用于获取图像数据信息的步骤；该基于人工智能特征图分割的老鼠检测算法，首先将第一帧图像划分成若干个图像块，接着对包含老鼠特征的图像块进行标注，然后将处理好的待测图像输入卷积神经网络模型中进行运算，若计算出的分数大于预设设定分数，则说明有疑似老鼠的检测目标，从而能够先确定是否有疑似老鼠的检测目标，从而提高了检测的效率，然后将第一帧后的四帧图像数据分割成子特征图，然后通过目标位置模型检测分析子特征图，根据检测目标在子特征图的位置，判断检测目标是否出现移动，从而判断检测目标是否为老鼠，从而提高了检测的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及老鼠检测技术领域，具体为基于人工智能特征图分割的老鼠检测算法。
背景技术
老鼠是哺乳纲、啮齿目、鼠科的啮齿类动物，俗称“耗子”，繁殖方式是胎生，是哺乳动物中繁殖最快、生存能力很强的动物。全世界有鼠类大约480种，无论室内、野外都可以看到它们的足迹。老鼠常出没于下水道、厕所、厨房、杂物堆、垃圾堆放处等处，在带菌场所与干净场所来回行动，经由鼠脚、体毛及胃携带物来传播病原菌。在检测老鼠时，往往将干扰物错认为老鼠，从而使得老鼠检测的准确度较低。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了基于人工智能特征图分割的老鼠检测算法，解决了上述背景技术中提出的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于人工智能特征图分割的老鼠检测算法，包括以下步骤：
S1：用于获取图像数据信息的步骤；
S2：用于将接收到的图像数据中的第一帧划分成若干个图像块的步骤；
S3：用于对包含老鼠特征的图像块进行标注的步骤；
S4：用于通过卷积神经网络模型判断是否存在疑似老鼠的检测目标，从而确定检测目标的步骤；
S5：用于提取采集到图像数据中第一帧后的四帧图像数据的步骤；
S6：用于将每帧图像均分割成子特征图的步骤；
S7：用于将子特征图依次输入至目标位置模型中判断目标位置的步骤。
可选的，所述S4用于通过卷积神经网络模型判断是否存在疑似老鼠的检测目标，从而确定检测目标的步骤包括：
S41：用于对计算出的分数与预设设定分数进行比对的步骤；
S42：用于若计算出的分数大于预设设定分数，则说明有疑似老鼠的检测目标，然后进行下一步的步骤；
S43：用于若计算出的分数小于预设设定分数，则说明没有疑似老鼠的检测目标，不进行下一步的步骤。
可选的，所述S7用于将子特征图依次输入至目标位置模型中判断目标位置的步骤中子特征图按照位置顺序以及时间顺序依次输入至目标位置模型中判断目标位置。
可选的，所述S7用于将子特征图依次输入至目标位置模型中判断目标位置的步骤中通过分析检测目标在四帧子特征图中的位置判断检测目标是否为老鼠。
可选的，所述S6用于将每帧图像均分割成子特征图的步骤中分割出的子特征图中每个子特征图所代表的位置均不同，将同一帧子特征图融合所形成的总特征图能够表示整个检测区域。
可选的，所述S2用于将接收到的图像数据中的第一帧划分成若干个图像块的步骤与S5用于提取采集到图像数据中第一帧后的四帧图像数据的步骤中将提取出的每帧图像进行降噪处理。
可选的，所述S4用于通过卷积神经网络模型判断是否存在疑似老鼠的检测目标，从而确定检测目标的步骤中卷积神经网络模型的通过采用训练样本进行训练，计算老鼠特征图像的输出误差，设定好相应的特征图像块的分数，优化卷积神经网络模型。
本发明提供了基于人工智能特征图分割的老鼠检测算法，具备以下有益效果：
该基于人工智能特征图分割的老鼠检测算法，首先将第一帧图像划分成若干个图像块，接着对包含老鼠特征的图像块进行标注，然后将处理好的待测图像输入卷积神经网络模型中进行运算，若计算出的分数大于预设设定分数，则说明有疑似老鼠的检测目标，从而能够先确定是否有疑似老鼠的检测目标，从而提高了检测的效率，然后将第一帧后的四帧图像数据分割成子特征图，然后通过目标位置模型检测分析子特征图，根据检测目标在子特征图的位置，判断检测目标是否出现移动，从而判断检测目标是否为老鼠，从而提高了检测的准确性。
附图说明
图1为本发明步骤图；
图2为本发明实施例所提供的基于人工智能特征图分割的老鼠检测算法中所述S4用于通过卷积神经网络模型判断是否存在老鼠，从而确定检测目标的步骤图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
实施例
如图1至图2，本实施例提供基于人工智能特征图分割的老鼠检测算法，包括以下步骤：
S1：用于获取图像数据信息的步骤；
S2：用于将接收到的图像数据中的第一帧划分成若干个图像块的步骤；
S3：用于对包含老鼠特征的图像块进行标注的步骤；
S4：用于通过卷积神经网络模型判断是否存在疑似老鼠的检测目标，从而确定检测目标的步骤；
S5：用于提取采集到图像数据中第一帧后的四帧图像数据的步骤；
S6：用于将每帧图像均分割成子特征图的步骤；
S7：用于将子特征图依次输入至目标位置模型中判断目标位置的步骤。
本领域技术人员可以理解为，上述实施例提供的基于人工智能特征图分割的老鼠检测算法，首先获取图像数据信息，然后从图像数据信息提取一段图像，然后提取出来一段图像中某帧提取出来，此帧即为第一帧，然后将提取出的第一帧图像进行降噪处理，接着将优化好的第一帧图像划分成若干个图像块，接着对包含老鼠特征的图像块进行标注，然后将处理好的待测图像输入卷积神经网络模型中进行运算，若计算出的分数大于预设设定分数，则说明有疑似老鼠的检测目标，若计算出的分数小于预设设定分数，则说明没有疑似老鼠的检测目标，若经过S4用于通过卷积神经网络模型判断是否存在老鼠，从而确定检测目标的步骤得到获取图像数据信息中存在疑似老鼠物体时，将获取图像数据信息中第一帧后的四帧图像数据提取出来，将四帧图像中每帧图像均分割成子特征图，一帧图像分割出的子特征图中每个子特征图所代表的位置均不同，将同一帧子特征图融合所形成的总特征图能够表示整个检测区域，例如一帧图像分割成八个子特征图，八个子特征图分别位于一帧图像中的不同位置，每帧图像均按照此位置进行分割，使得前一帧分割出的a子特征图与后一帧分割出的a自特征图代表的位置相同，然后将子特征图按照位置顺序以及时间顺序依次输入至目标位置模型中，通过分析检测目标在四帧子特征图中的位置判断检测目标，若检测目标从前一帧中的某一子特征图的位置出现在后一帧另一块子特征图的位置，以此类推，此时判断检测目标移动，则说明检测目标为老鼠，若检测目标从前一帧中的某一子特征图的位置出现在后一帧对应的子特征图的位置，以此类推，则说明检测目标不是老鼠。
进一步，所述S4用于通过卷积神经网络模型判断是否存在疑似老鼠的检测目标，从而确定检测目标的步骤包括：
S41：用于对计算出的分数与预设设定分数进行比对的步骤；
S42：用于若计算出的分数大于预设设定分数，则说明有疑似老鼠的检测目标，然后进行下一步的步骤；
S43：用于若计算出的分数小于预设设定分数，则说明没有疑似老鼠的检测目标，不进行下一步的步骤。
本领域技术人员可以理解为，将待测图像输入卷积神经网络模型中进行运算，若计算出的分数大于预设设定分数，则说明有疑似老鼠的检测目标，若计算出的分数小于预设设定分数，则说明没有疑似老鼠的检测目标。
进一步，所述S7用于将子特征图依次输入至目标位置模型中判断目标位置的步骤中子特征图按照位置顺序以及时间顺序依次输入至目标位置模型中判断目标位置。
本领域技术人员可以理解为，方便目标位置模型能够方便快速的通过输入的子特征图判断检测物体是否为老鼠。
进一步，所述S7用于将子特征图依次输入至目标位置模型中判断目标位置的步骤中通过分析检测目标在四帧子特征图中的位置判断检测目标是否为老鼠。
本领域技术人员可以理解为，根据检测物体出现在四帧子特征图中的位置判断检测目标是否为老鼠，从而提高了老鼠检测的准确性。
进一步，所述S6用于将每帧图像均分割成子特征图的步骤中分割出的子特征图中每个子特征图所代表的位置均不同，将同一帧子特征图融合所形成的总特征图能够表示整个检测区域。
本领域技术人员可以理解为，将一帧图像分割成若干个子特征图，若干个子特征图分别位于一帧图像中的不同位置，每帧图像均按照此位置进行分割，使得前一帧分割出的a子特征图与后一帧分割出的a自特征图代表的位置相同。
进一步，所述S2用于将接收到的图像数据中的第一帧划分成若干个图像块的步骤与S5用于提取采集到图像数据中第一帧后的四帧图像数据的步骤中将提取出的每帧图像进行降噪处理。
本领域技术人员可以理解为，方便对包含老鼠特征的图像块进行标注，同时方便目标位置模型对子特征图进行分析，提高了老鼠检测的效率。
进一步，所述S4用于通过卷积神经网络模型判断是否存在疑似老鼠的检测目标，从而确定检测目标的步骤中卷积神经网络模型的通过采用训练样本进行训练，计算老鼠特征图像的输出误差，设定好相应的特征图像块的分数，优化卷积神经网络模型。
本领域技术人员可以理解为，使得卷积神经网络模型能够进行深度学习，能够优化卷积神经网络模型，使得检测准确度较高。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.基于人工智能特征图分割的老鼠检测算法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：用于获取图像数据信息的步骤；
S2：用于将接收到的图像数据中的第一帧划分成若干个图像块的步骤；
S3：用于对包含老鼠特征的图像块进行标注的步骤；
S4：用于通过卷积神经网络模型判断是否存在疑似老鼠的检测目标，从而确定检测目标的步骤；
S5：用于提取采集到图像数据中第一帧后的四帧图像数据的步骤；
S6：用于将每帧图像均分割成子特征图的步骤；
S7：用于将子特征图依次输入至目标位置模型中判断目标位置的步骤。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能特征图分割的老鼠检测算法，其特征在于：所述S4用于通过卷积神经网络模型判断是否存在疑似老鼠的检测目标，从而确定检测目标的步骤包括：
S41：用于对计算出的分数与预设设定分数进行比对的步骤；
S42：用于若计算出的分数大于预设设定分数，则说明有疑似老鼠的检测目标，然后进行下一步的步骤；
S43：用于若计算出的分数小于预设设定分数，则说明没有疑似老鼠的检测目标，不进行下一步的步骤。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能特征图分割的老鼠检测算法，其特征在于：所述S7用于将子特征图依次输入至目标位置模型中判断目标位置的步骤中子特征图按照位置顺序以及时间顺序依次输入至目标位置模型中判断目标位置。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能特征图分割的老鼠检测算法，其特征在于：所述S7用于将子特征图依次输入至目标位置模型中判断目标位置的步骤中通过分析检测目标在四帧子特征图中的位置判断检测目标是否为老鼠。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能特征图分割的老鼠检测算法，其特征在于：所述S6用于将每帧图像均分割成子特征图的步骤中分割出的子特征图中每个子特征图所代表的位置均不同，将同一帧子特征图融合所形成的总特征图能够表示整个检测区域。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能特征图分割的老鼠检测算法，其特征在于：所述S2用于将接收到的图像数据中的第一帧划分成若干个图像块的步骤与S5用于提取采集到图像数据中第一帧后的四帧图像数据的步骤中将提取出的每帧图像进行降噪处理。
7.根据权利要求1所述的基于人工智能特征图分割的老鼠检测算法，其特征在于：所述S4用于通过卷积神经网络模型判断是否存在疑似老鼠的检测目标，从而确定检测目标的步骤中卷积神经网络模型的通过采用训练样本进行训练，计算老鼠特征图像的输出误差，设定好相应的特征图像块的分数，优化卷积神经网络模型。
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