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申请/专利权人：长沙海信智能系统研究院有限公司
摘要：本发明公开一种分析图像质量异常的方法、装置及电子设备。本发明采用相机获取开放场景的图片，借助深度学习检测网络对图片中遮挡区域、花屏区域、模糊区域、过暗区域、过亮区域进行识别，进而对遮挡区域进行特征提取，并与数据库对比完成判断。花屏区域和模糊区域则通过分类网络进行判断，过暗过亮区域与传统算法的计算结果进行加权处理进行判断，最终将所有判断结果输入到逻辑判断中进行结果输出；在面对背景多变的环境时，仍可以保持高质量的检测效果。结合不同的异常类别采用了不同的深度学习方式，以保证在不同场景下的泛化性和准确性。采用了更容易部署的深度学习方法，在边缘适配、设备部署上都更加容易使用，推广性更大。
主权项：1.一种分析图像质量异常的方法，其特征在于，包括：获取开放场景的图片；对所述图片计算过暗数值、过亮数值；将所述图片输入深度学习检测网络，对图片中遮挡区域进行识别；将所述遮挡区域输入特征提取网络进行特征提取；将提取的特征与遮挡数据库进行对比，得到遮挡区域判断结果；将所述图片输入深度学习检测网络，对图片中花屏区域和模糊区域进行识别；将所述花屏区域和模糊区域输入分类网络进行判断，得到花屏区域和模糊区域判断结果；将所述图片输入深度学习检测网络，对图片中过暗区域和过亮区域进行识别；将所述过暗区域和过亮区域输入分类网络进行判断，得到过暗区域和过亮区域判断结果；将所述过暗区域和过亮区域判断结果分别与过暗数值、过亮数值进行加权处理，得到过暗区域和过亮区域最终判断结果；根据所述遮挡区域判断结果、所述花屏区域和模糊区域判断结果以及所述过暗区域和过亮区域最终判断结果，输出当前图片的图像质量判断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长沙海信智能系统研究院有限公司 分析图像质量异常的方法、装置及电子设备
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