摘要
本发明涉及数字图像处理以及深度学习技术领域,提供一种基于变电站静默监视场景的通用动物监测算法。主旨在于提供了一种无需专门训练即可识别变电站静默监视场景中各种动物的通用监测算法,通过修改clip模型实现变化区域定位和动物识别。主要方案包括。对N张参考图抽取出特征矩阵,并将N个特征矩阵进行堆叠,得到参考图集特征矩阵;对1张检测图抽取出检测图特征矩阵;通过计算检测图特征矩阵与参考图集特征矩阵间的相似度得到特征相似度Map,通过特征相似度Map获取动物区域坐标;提供需要检测动物类别标签和通过动物区域坐标信息从检测图截取的子区域图,进行动物类别识别。输出动物在图像中的具体位置以及动物类别。
技术关键词
监测算法
矩阵
变电站
坐标
场景
分支
动物标签
数字图像处理
深度学习技术
通道
度量
视频流
网络
矩形
尺寸
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辅助分析方法
生理
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卷积神经网络模型
识别定位方法
坐标系
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深度学习训练
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节点
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预警监控方法