選實施方式，應當指出，對于本技術領域的普通技術人 員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可W做出若干改進和潤飾，運些改進和潤飾也應 視為本發(fā)明的保護范圍。
【主權項】
1. 一種圖片源相機型號的檢測方法，其特征在于，包括： 獲取圖片樣本，所述圖片樣本中包括已標注源相機型號的圖片和未標注源相機型號的 圖片； 使用K鄰近算法對所述未標注源相機型號的圖片進行未知源相機型號檢測，獲取未知 源相機型號的圖片樣本集； 使用所述已標注源相機型號的圖片組成的已知源相機型號的圖片樣本集和所述未知 源相機型號的圖片樣本集訓練第一分類器;以及 使用訓練后的第一分類器對待檢測圖片的源相機型號進行檢測。2. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，使用K鄰近算法對所述未標注源相機型號 的圖片進行未知源相機型號檢測，獲取未知源相機型號的圖片樣本集包括： 確定所述K鄰近算法中的優(yōu)化參數(shù)K; 合并所述已標注源相機型號的圖片和所述未標注源相機型號的圖片，組成第一圖片樣 本集； 查找距離第一未標注源相機型號的圖片最近的K個圖片，其中，所述第一未標注源相機 型號的圖片為所述第一圖片樣本集中的任意一個所述未標注源相機型號的圖片； 在查找到的K個圖片中不包括所述已標注源相機型號的圖片的情況下，確定所述第一 未標注源相機型號的圖片為未知源相機型號的圖片；以及 將所述第一未標注源相機型號的圖片添加至所述未知源相機型號的圖片樣本集。3. 根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，確定所述K鄰近算法中的優(yōu)化參數(shù)K包括： 獲取第二圖片樣本集，所述第二圖片樣本集由所述未標注源相機型號的圖片以及第一 子圖片樣本集組成，其中，所述第一子圖片樣本集為從所述已標注源相機型號的圖片中選 取預設數(shù)量的圖片組成的樣本集； 設定所述優(yōu)化參數(shù)K為第一數(shù)值； 使用所述K鄰近算法檢測所述第二圖片樣本集中的圖片的源相機型號； 計算所述第一子圖片樣本集中未標注源相機型號的圖片的數(shù)量與所述第一子圖片樣 本集的圖片數(shù)量的比值； 在所述比值滿足第一預設條件的情況下，確定所述第一數(shù)值為優(yōu)化參數(shù)K;以及 在所述比值不滿足所述第一預設條件的情況下，調(diào)整所述優(yōu)化參數(shù)K的值，返回執(zhí)行使 用所述K鄰近算法檢測所述第二圖片樣本集中的圖片的源相機型號的步驟。4. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，在使用K鄰近算法對所述未標注源相機型 號的圖片進行未知源相機型號檢測，獲取未知源相機型號的圖片樣本集之后，所述方法還 包括： 使用迭代算法對所述未知源相機型號的圖片樣本集進行擴展，直到所述迭代算法滿足 預設停止條件時停止擴展所述未知源相機型號的圖片樣本集。5. 根據(jù)權利要求4所述的方法，其特征在于，使用迭代算法對所述未知源相機型號的圖 片樣本集進行擴展包括： 獲取第三圖片樣本集和第二子圖片樣本集，所述第三圖片樣本集由所述已標注源相機 型號的圖片和所述未知源相機型號的圖片樣本集中的圖片組成，第二子圖片樣本集由所述 未標注源相機型號的圖片中除所述未知源相機型號的圖片樣本集中的圖片之外的圖片組 成； 使用所述第三圖片樣本集訓練第二分類器； 使用所述第二分類器對所述第二子圖片樣本集中的圖片進行分類，獲取所述第二子圖 片樣本集中的未知源相機型號的圖片； 判斷所述第二分類器標注的未知源相機型號的圖片的數(shù)量與未知源相機型號的圖片 樣本集的圖片數(shù)量的比值是否滿足第二預設條件； 在判斷出滿足所述第二預設條件時，更新所述未知源相機型號的圖片樣本集和所述第 二子圖片樣本集，并將更新后的未知源相機型號的圖片樣本集作為所述未知源相機型號的 圖片樣本集。6. -種圖片源相機型號的檢測裝置，其特征在于，包括： 第一獲取模塊，用于獲取圖片樣本，所述圖片樣本中包括已標注源相機型號的圖片和 未標注源相機型號的圖片； 第一檢測模塊，用于使用K鄰近算法對所述未標注源相機型號的圖片進行未知源相機 型號檢測，獲取未知源相機型號的圖片樣本集； 第一訓練模塊，用于使用所述已標注源相機型號的圖片組成的已知源相機型號的圖片 樣本集和所述未知源相機型號的圖片樣本集訓練第一分類器;以及 第二檢測模塊，用于使用訓練后的第一分類器對待檢測圖片的源相機型號進行檢測。7. 根據(jù)權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述第一檢測模塊包括： 第一確定模塊，用于確定所述K鄰近算法中的優(yōu)化參數(shù)K; 合并模塊，用于合并所述已標注源相機型號的圖片和所述未標注源相機型號的圖片， 組成第一圖片樣本集； 查找模塊，用于查找距離第一未標注源相機型號的圖片最近的K個圖片，其中，所述第 一未標注源相機型號的圖片為所述第一圖片樣本集中的任意一個所述未標注源相機型號 的圖片； 第二確定模塊，用于在查找到的K個圖片中不包括所述已標注源相機型號的圖片的情 況下，確定所述第一未標注源相機型號的圖片為未知源相機型號的圖片；以及 添加模塊，用于將所述第一未標注源相機型號的圖片添加至所述未知源相機型號的圖 片樣本集。8. 根據(jù)權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述第一確定模塊包括： 第二獲取模塊，用于獲取第二圖片樣本集，所述第二圖片樣本集由所述未標注源相機 型號的圖片以及第一子圖片樣本集組成，其中，所述第一子圖片樣本集為從所述已標注源 相機型號的圖片中選取預設數(shù)量的圖片組成的樣本集； 設定模塊，用于設定所述優(yōu)化參數(shù)K為第一數(shù)值； 第三檢測模塊，用于使用所述K鄰近算法檢測所述第二圖片樣本集中的圖片的源相機 型號； 計算模塊，用于計算所述第一子圖片樣本集中未標注源相機型號的圖片的數(shù)量與所述 第一子圖片樣本集的圖片數(shù)量的比值； 第一子確定模塊，用于在所述比值滿足第一預設條件的情況下，確定所述第一數(shù)值為 優(yōu)化參數(shù)K;以及 調(diào)整模塊，用于在所述比值不滿足所述第一預設條件的情況下，調(diào)整所述優(yōu)化參數(shù)K的 值，返回執(zhí)行使用所述Κ鄰近算法檢測所述第二圖片樣本集中的圖片的源相機型號的步驟。9. 根據(jù)權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括： 擴展模塊，用于使用迭代算法對所述未知源相機型號的圖片樣本集進行擴展，直到所 述迭代算法滿足預設停止條件時停止擴展所述未知源相機型號的圖片樣本集。10. 根據(jù)權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述擴展模塊包括： 第三獲取模塊，用于獲取第三圖片樣本集和第二子圖片樣本集，所述第三圖片樣本集 由所述已標注源相機型號的圖片和所述未知源相機型號的圖片樣本集中的圖片組成，第二 子圖片樣本集由所述未標注源相機型號的圖片中除所述未知源相機型號的圖片樣本集中 的圖片之外的圖片組成； 第二訓練模塊，用于使用所述第三圖片樣本集訓練第二分類器； 分類模塊，用于使用所述第二分類器對所述第二子圖片樣本集中的圖片進行分類，獲 取所述第二子圖片樣本集中的未知源相機型號的圖片； 判斷模塊，用于判斷所述第二分類器標注的未知源相機型號的圖片的數(shù)量與未知源相 機型號的圖片樣本集的圖片數(shù)量的比值是否滿足第二預設條件； 更新模塊，用于在判斷出滿足所述第二預設條件時，更新所述未知源相機型號的圖片 樣本集和所述第二子圖片樣本集，并將更新后的未知源相機型號的圖片樣本集作為所述未 知源相機型號的圖片樣本集。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種圖片源相機型號的檢測方法和裝置。其中，該方法包括：獲取圖片樣本，圖片樣本中包括已標注源相機型號的圖片和未標注源相機型號的圖片；使用K鄰近算法對未標注源相機型號的圖片進行未知源相機型號檢測，獲取未知源相機型號的圖片樣本集；使用已標注源相機型號的圖片組成的已知源相機型號的圖片樣本集和未知源相機型號的圖片樣本集訓練第一分類器；以及使用訓練后的第一分類器對待檢測圖片的源相機型號進行檢測。本發(fā)明解決了相關技術無法準確檢測未知型號相機拍攝的圖像的源相機型號的技術問題。
【IPC分類】G06K9/62
【公開號】CN105447523
【申請?zhí)枴緾N201510846024
【發(fā)明人】趙璧
【申請人】國網(wǎng)北京市電力公司, 國家電網(wǎng)公司
【公開日】2016年3月30日
【申請日】2015年11月26日