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申请/专利权人：深圳市芯联信息技术有限公司
摘要：本发明公开一种基于轻量级神经网络的遮挡检测方法，包括S1:摄像头获取一帧画面，用作场景锚定图，计算该图像熵值；S2:若新的锚定图熵值变大，则更新锚定图熵值为该熵值，不触发遮挡检测效果，若锚定图熵值变小，则触发遮挡检测功能；S3:将新采集到的图像送入检测模型推理，模型会输出每部分的遮挡情况，遮挡率以及模糊度三个数据；S4:基于模糊度图像是否存在整体运动模糊；若是，则无需再进行其他判断且不进行告警；若否，检查前一帧画面是否检测到模糊，若是，则认为当前帧是摄像头移动后的锚定图，计算当前图像的熵，不进行告警；若否，基于每一个区域的遮挡状态和整体遮挡度进行判断，判断是否要进行告警触发，若是，告警被触发。
主权项：1.一种基于轻量级神经网络的遮挡检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:摄像头获取一帧画面，用作场景锚定图，计算该图像熵值；计算图像熵值的流程如下：计算图像的直方图，即统计每个像素值出现的频次；对直方图进行归一化处理，将频次转换为像素值的概率分布；计算图像的熵，即根据概率分布和信息熵的公式，计算出每个像素值的贡献信息量，并累加到总的图像熵中，处理公式如下：利用信息熵公式计算图像的熵：H＝-Σpi*log2pi，其中i取值范围为[0,255]。每200ms计算一次锚定图的熵值：S2:若新的锚定图熵值变大，则更新锚定图熵值为该熵值，不触发遮挡检测效果，若锚定图熵值变小，则触发遮挡检测功能；S3:在触发遮挡检测功能时，将新采集到的图像送入检测模型推理，模型会输出每部分的遮挡情况，遮挡率以及模糊度三个数据；S4:基于模糊度图像是否存在整体运动模糊；若是，则无需再进行其他判断且不进行告警；若否，检查前一帧画面是否检测到模糊，若是，则认为当前帧是摄像头移动后的锚定图，计算当前图像的熵，不进行告警；若否，基于每一个区域的遮挡状态和整体遮挡度进行判断，判断是否要进行告警触发，若是，告警被触发。
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百度查询： 深圳市芯联信息技术有限公司 一种基于轻量级神经网络的遮挡检测算法
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