專利名稱：蔬菜病害場(chǎng)景檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及視頻分析與檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種蔬菜病害場(chǎng)景檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
病害是制約我國(guó)蔬菜生產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展的重要因素，而農(nóng)民對(duì)信息的接受能力差導(dǎo)致蔬菜病害診斷困難，病害致使菜農(nóng)損失嚴(yán)重。隨著網(wǎng)絡(luò)中蔬菜病害防治視頻節(jié)目的日益增多，視頻檢索系統(tǒng)能夠滿足農(nóng)民學(xué)習(xí)病害防治知識(shí)的迫切性與實(shí)時(shí)性，同時(shí)提高病害知識(shí)學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確性與趣味性。場(chǎng)景是一組表達(dá)同一主題的鏡頭的集合，是視頻語(yǔ)義分析的基礎(chǔ)。場(chǎng)景檢測(cè)的準(zhǔn)確性，對(duì)視頻數(shù)據(jù)庫(kù)的建立、實(shí)現(xiàn)基于內(nèi)容的視頻檢索具有重要的意義。近年來(lái)，關(guān)于場(chǎng)景檢測(cè)方法的研究有很多，常用方法有以下幾種I、基于幀差的場(chǎng)景檢測(cè)方法，類(lèi)似于鏡頭邊界檢測(cè)算法，其主要原理是在場(chǎng)景的邊界處會(huì)有較大的幀差，但是該方法只考慮了鏡頭的開(kāi)始幀和結(jié)束幀，而鏡頭的開(kāi)始幀和結(jié)束幀往往不能代表鏡頭的全部?jī)?nèi)容。2、基于視覺(jué)特征的聚類(lèi)算法，其主要思想是將具有相同視覺(jué)特征的鏡頭聚類(lèi)為場(chǎng)
景。
3、基于場(chǎng)景轉(zhuǎn)移圖的方法，該算法通過(guò)設(shè)定一個(gè)相似度閾值，把相似度大于該閾值的鏡頭組合成場(chǎng)景，再根據(jù)時(shí)間上的相鄰關(guān)系形成場(chǎng)景轉(zhuǎn)移圖。4、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，該類(lèi)算法使用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)鏡頭進(jìn)行聚類(lèi)。5、基于電影剪輯技術(shù)的方法，該方法利用電影剪輯技術(shù)構(gòu)造視頻的高層描述，采用聚類(lèi)的方法對(duì)視頻流分割后的鏡頭進(jìn)行相似性歸并，形成鏡頭的層次化組織，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻流的分級(jí)瀏覽，但是該方法無(wú)法體現(xiàn)鏡頭間的時(shí)序關(guān)系。蔬菜病害防治視頻以壓縮形式存儲(chǔ)傳輸，其主體為綠色植物，具有運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度小，視覺(jué)特征相似等特點(diǎn)，其視頻中語(yǔ)音是對(duì)視頻的精確描述，視頻是對(duì)語(yǔ)音的視覺(jué)補(bǔ)充。上述方案只是基于視頻的場(chǎng)景檢測(cè)方案，場(chǎng)景檢測(cè)的準(zhǔn)確性差。因此，結(jié)合視頻和音頻的場(chǎng)景檢測(cè)是亟待解決的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容
(一)要解決的技術(shù)問(wèn)題本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是如何實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確地蔬菜病害場(chǎng)景檢測(cè)。(二)技術(shù)方案為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種蔬菜病害場(chǎng)景檢測(cè)方法，包括以下步驟SI :檢測(cè)壓縮視頻鏡頭邊界點(diǎn)，并檢測(cè)聲音鏡頭邊界點(diǎn)；S2 :檢測(cè)出聲音鏡頭邊界點(diǎn)后，標(biāo)記聲音鏡頭類(lèi)型為語(yǔ)音類(lèi)型或非語(yǔ)音類(lèi)型；
S3:判斷聲音鏡頭類(lèi)型的改變及聲音鏡頭與視頻鏡頭的邊界點(diǎn)是否重合得到場(chǎng)景邊界檢測(cè)結(jié)果。其中，所述步驟SI中檢測(cè)壓縮視頻鏡頭邊界點(diǎn)具體包括根據(jù)MPEG壓縮標(biāo)準(zhǔn)從視頻流中提取I幀的離散余弦變換系數(shù)；預(yù)處理離散余弦變換系數(shù)得到I幀的直流系數(shù)，根據(jù)直流系數(shù)建立以直流系數(shù)為行、I幀為列的二維表；計(jì)算所述二維表中相鄰兩I幀的直流系數(shù)的差異度，若差異度大于預(yù)定閾值，則該兩幀的分界點(diǎn)作為鏡頭邊界點(diǎn)，將該兩I幀劃分在不同的鏡頭，否則將該兩I幀歸為同一鏡頭，繼續(xù)比較下一相鄰兩I幀，將得到鏡頭序列用向量Sk = (sk)表示。其中，計(jì)算相鄰兩I幀的直流系數(shù)的差異度的方式如下
權(quán)利要求
1.一種蔬菜病害場(chǎng)景檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟 Si:檢測(cè)壓縮視頻鏡頭邊界點(diǎn)，并檢測(cè)聲音鏡頭邊界點(diǎn)； 52:檢測(cè)出聲音鏡頭邊界點(diǎn)后，標(biāo)記聲音鏡頭類(lèi)型為語(yǔ)音類(lèi)型或非語(yǔ)音類(lèi)型； 53:判斷聲音鏡頭類(lèi)型的改變及聲音鏡頭與視頻鏡頭的邊界點(diǎn)是否重合得到場(chǎng)景邊界檢測(cè)結(jié)果。
2.如權(quán)利要求I所述的蔬菜病害場(chǎng)景檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟SI中檢測(cè)壓縮視頻鏡頭邊界點(diǎn)具體包括 根據(jù)MPEG壓縮標(biāo)準(zhǔn)從視頻流中提取I幀的離散余弦變換系數(shù)； 預(yù)處理離散余弦變換系數(shù)得到I幀的直流系數(shù)，根據(jù)直流系數(shù)建立以直流系數(shù)為行、I幀為列的二維表； 計(jì)算所述二維表中相鄰兩I幀的直流系數(shù)的差異度，若差異度大于預(yù)定閾值，則該兩幀的分界點(diǎn)作為鏡頭邊界點(diǎn)，將該兩I幀劃分在不同的鏡頭，否則將該兩I幀歸為同一鏡頭，繼續(xù)比較下一相鄰兩I幀，將得到鏡頭序列用向量Sk = (sk)表示。
3.如權(quán)利要求2所述的蔬菜病害場(chǎng)景檢測(cè)方法，其特征在于，計(jì)算相鄰兩I幀的直流系數(shù)的差異度的方式如下
4.如權(quán)利要求I所述的蔬菜病害場(chǎng)景檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟SI中檢測(cè)聲音鏡頭邊界點(diǎn)具體包括 通過(guò)預(yù)設(shè)的響度閾值消除背景聲，計(jì)算前景聲的短時(shí)平均能量； 根據(jù)預(yù)設(shè)的能量閾值和持續(xù)時(shí)間閾值檢測(cè)語(yǔ)音中的停頓，以所述停頓作為所述聲音鏡頭的邊界點(diǎn)，從而得到聲音鏡頭序列。
5.如權(quán)利要求4所述的蔬菜病害場(chǎng)景檢測(cè)方法，其特征在于，計(jì)算前景聲的短時(shí)平均能量的方式如下 En = E m [X (m) w (n-m) ]2 其中，m為音頻幀，x(m)為音頻信號(hào)的離散采樣時(shí)間，n表示短時(shí)平均能量特征的時(shí)間索引，w( )是長(zhǎng)度為N的漢明窗口函數(shù),當(dāng)0≤n≤N-I時(shí)，w(n) = I ;否則w(n) = 0, En為n時(shí)刻的短時(shí)平均能量。
6.如權(quán)利要求I所述的蔬菜病害場(chǎng)景檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟S2具體包括 計(jì)算音頻信號(hào)的過(guò)零率協(xié)方差和基本頻率能量比； 若過(guò)零率協(xié)方差高于過(guò)零率閾值，且基本頻率能量比高于能量比閾值，則該段音頻信號(hào)對(duì)應(yīng)的聲音鏡頭為語(yǔ)音類(lèi)型。
7.如權(quán)利要求6所述的蔬菜病害場(chǎng)景檢測(cè)方法，其特征在于，計(jì)算音頻信號(hào)的過(guò)零率協(xié)方差的方式如下
8.如權(quán)利要求6所述的蔬菜病害場(chǎng)景檢測(cè)方法，其特征在于，計(jì)算基本頻率能量比的方式如下
9.如權(quán)利要求I所述的蔬菜病害場(chǎng)景檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括 S3. I :檢測(cè)兩相鄰聲音鏡頭A與fi+1的類(lèi)型\與ti+1是否相同，相同繼續(xù)，否則進(jìn)入步驟 S3. 4 ； S3. 2 :檢測(cè)兩相鄰聲音鏡頭類(lèi)型為語(yǔ)音或非語(yǔ)音，當(dāng)\和ti+1為語(yǔ)音時(shí)繼續(xù)，否則進(jìn)入步驟S3. 5 ； S3. 3 :檢測(cè)是否有與聲音鏡頭邊界點(diǎn)A重合的視頻鏡頭邊界點(diǎn)\_，即當(dāng)聲音鏡頭邊界點(diǎn)對(duì)應(yīng)的視頻幀同為視頻鏡頭邊界點(diǎn)對(duì)應(yīng)的視頻幀時(shí)繼續(xù)，否則進(jìn)入步驟S3. 5 ； S3. 4 :標(biāo)記場(chǎng)景邊界點(diǎn)fsyfsi = fi;得到蔬菜病害場(chǎng)景序列，以向量FSk = (fsk,tk)表示； S3.5 i = i+1，轉(zhuǎn)入步驟S3. I檢測(cè)下一聲音鏡頭，當(dāng)& = V時(shí)，檢測(cè)結(jié)束，輸出蔬菜病害場(chǎng)景檢測(cè)結(jié)果，以向量FSk= (fsk，tk)表示，V表示原始視頻總長(zhǎng)度。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種蔬菜病害場(chǎng)景檢測(cè)方法，涉及視頻分析與檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟S1檢測(cè)壓縮視頻鏡頭邊界點(diǎn)，并檢測(cè)聲音鏡頭邊界點(diǎn)；S2檢測(cè)出聲音鏡頭邊界點(diǎn)后，標(biāo)記聲音鏡頭類(lèi)型為語(yǔ)音類(lèi)型或非語(yǔ)音類(lèi)型；S3判斷聲音鏡頭類(lèi)型的改變及聲音鏡頭與視頻鏡頭的邊界點(diǎn)是否重合得到場(chǎng)景邊界檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)明的蔬菜病害場(chǎng)景檢測(cè)方法以蔬菜病害場(chǎng)景的語(yǔ)義模型為判斷依據(jù)，對(duì)視頻進(jìn)行場(chǎng)景檢測(cè)時(shí)不僅考慮了鏡頭的時(shí)間連續(xù)性，還綜合考慮音頻鏡頭與視頻鏡頭的相關(guān)性，因此實(shí)現(xiàn)了更準(zhǔn)確地蔬菜病害場(chǎng)景檢測(cè)。
文檔編號(hào)G06T7/60GK102752479SQ20121017572
公開(kāi)日2012年10月24日 申請(qǐng)日期2012年5月30日 優(yōu)先權(quán)日2012年5月30日
發(fā)明者傅澤田, 劉雪, 張領(lǐng)先, 李鑫星, 溫皓杰, 蘇葉 申請(qǐng)人:中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)