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龙图腾网获悉武汉东智科技股份有限公司申请的专利一种基于弱监督学习的图像花屏异常识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115359393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210979113.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于弱监督学习的图像花屏异常识别方法是由聂晖;陈黎;杨小波;李军设计研发完成，并于2022-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于弱监督学习的图像花屏异常识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉和机器学习领域，公开了一种基于弱监督学习的图像花屏异常识别方法，包括步骤：初始化花屏异常识别网络及花屏特征生成处理中的参数；从视频数据中采样得到第一图像集，对第一图像集进行花屏特征生成处理得到第二图像集与标签数据；基于所述第一图像集和第二图像集进行弱监督训练得到花屏识别模型。本发明使用数据仿真的方式，降低了用于监控视频花屏训练样本的获取难度，为机器学习的方法在花屏识别上的应用提供了极大的便利条件；使用弱监督的方式，降低了模型对训练数据量的要求，同时保证模型识别的准确率，以最优性价比方案解决监控视频图像花屏异常识别的现实需求。

本发明授权一种基于弱监督学习的图像花屏异常识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于弱监督学习的图像花屏异常识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、初始化花屏异常识别网络及花屏特征生成处理中的参数； S2、从视频数据中采样得到第一图像集，对第一图像集进行花屏特征生成处理得到第二图像集与标签数据； S3、基于所述第一图像集和第二图像集进行弱监督训练得到花屏识别模型； 其中，步骤S2具体包括： S21、收集视频数据，随机选择一定数量视频文件为待处理视频数据； S22、对待处理视频数据中的每个视频文件以时间间隔进行图像采样得到对应的视频图像集，根据所得的视频图像集构建得到第一图像集； S23、根据花屏空域生成方法或花屏时域生成方法对第一图像集进行处理，得到中间花屏图像； S24、基于随机斑块算法对中间花屏图像的花屏区域进行处理，得到第二图像集； S25、基于数据特征对所述第一图像集和第二图像集进行自动标注得到所述标签数据； 所述花屏空域生成方法，具体包括： 设待处理图像为I，其高为H，对I进行花屏处理： 其中表示原始非花屏图像坐标x,y处像素值，表示处理得到的中间花屏图像坐标x,y处的像素值，代表色块垂直传递方法，代表色调区域压缩方法，取值在0到1之间； 所述的花屏时域生成，具体包括： 获取非花屏图像、，其中，图像和为所述视频图像集中相邻的图像； 对图像、灰度化得到对应的灰度图像、； 计算灰度图像之间的差值矩阵； 根据差值矩阵及设定的花屏区域阈值T，获得花屏区域蒙板； 根据花屏蒙板M和图像得到目标花屏图像： 所述花屏区域为。

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