[发明专利]一种物品检测的方法和设备

说明书

技术领域

本发明涉及视频处理领域，特别涉及一种物品检测的方法和设备。

背景技术

随着社会经济的发展，全球一体化加速，各国政府对各类公共场所的安全越来越重视，随之安检的重要性越来越高。

安检主要是检查公共场所的来往人员及其行李物品中是否携带有枪支、弹药、易燃、易爆、腐蚀、有毒放射性等危险物品，以确保公共产所内公众人员的人身及财产安全，因此安全检查必须在公众人员进入公共场所之前进行。

目前，安全检查主要依靠人工检测。一般是通过X光成像仪器获取人员行李的图像，在显示器端进行X光图像显示，其中一幅图像是伪彩色图，另一幅图像是灰度图，然后再经过安检员通过肉眼对上述两幅图像进行人工甄别。此方案由于需要人工甄别，所以会存在安检人员由于长时间的注意力集中而导致高度疲劳的问题。且由于安检人员的高度疲劳还会导致漏检，误检、效率低，准确性差等一系列的问题。另一方面，由于这些安检方法都是基于图片进行的，一旦图片不显示就会出现漏检的情况，这将会给公共安全带来极大地隐患。

综上所述，目前实现安检的方法存在漏检、误检、效率低，准确性差的问题。

发明内容

本发明提供一种物品检测的方法和设备，用以解决现有技术中存在的漏检、误检、效率低，准确性差的问题。

本发明实施例提供了一种物品检测的方法，该方法包括：

对监控视频流的当前帧图像进行包裹切割得到至少一个子图像；

针对任意一个子图像，通过包裹检测神经网络和前N帧图像，判断所述子图像对应的目标包裹是否是新包裹，其中N为正整数；

如果是新包裹，则通过物体检测神经网络确定所述目标包裹的检测结果；如果不是新包裹，则将与目标包裹相同的包裹的检测结果作为所述目标包裹的检测结果；

将所述当前帧图像中每个目标包裹的检测结果进行合成处理。

本发明实施例提供了一种物品检测的设备，该设备包括：

至少一个处理单元以及至少一个存储单元，其中，所述存储单元存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理单元执行时，使得所述处理单元执行下列过程：

对监控视频流的当前帧图像进行包裹切割得到至少一个子图像；针对任意一个子图像，通过包裹检测神经网络和前N帧图像，判断所述子图像对应的目标包裹是否是新包裹，其中N为正整数；如果是新包裹，则通过物体检测神经网络确定所述目标包裹的检测结果；如果不是新包裹，则将与目标包裹相同的包裹的检测结果作为所述目标包裹的检测结果；将所述当前帧图像中每个目标包裹的检测结果进行合成处理。

本发明实施例提供了一种物品检测的设备，该设备包括：

切割模块，用于对监控视频流的当前帧图像进行包裹切割得到至少一个子图像；

判断模块，用于针对任意一个子图像，通过包裹检测神经网络和前N帧图像，判断所述子图像对应的目标包裹是否是新包裹，其中N为正整数；

操作模块，用于如果是新包裹，则通过物体检测神经网络确定所述目标包裹的检测结果；如果不是新包裹，则将与目标包裹相同的包裹的检测结果作为所述目标包裹的检测结果；

合成模块，用于将所述当前帧图像中每个目标包裹的检测结果进行合成处理。

本发明实施例在进行物品检测时，首先对当前帧图像进行包裹切割；然后判断目标包裹是否是新包裹；如果是新包裹，则通过物体检测神经网络确定所述目标包裹的检测结果；如果不是新包裹，则将与目标包裹相同的包裹的检测结果作为所述目标包裹的检测结果；最后将所述当前帧图像中每个目标包裹的检测结果进行合成处理。由于本发明实施例中，物品安检全部是由机器操作的，因而节省了人力，同时避免了由于安检人员的高度疲劳导致的漏检，错检的问题。同时，也不会存在由于X光图像不显示而导致的漏检的情况。故本发明实施例能够有效地减少漏检、误检并提高安检的效率以及准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一种物品检测的方法的逻辑流程示意图；

图2为本发明实施例一种物品检测的方法的流程示意图；

图3为本发明实施例三种状态的包裹的示意图；

图4为本发明实施例确定已有包裹的对应的确定的包裹的示意图；

图5为本发明实施例物品检测结果合成以智能帧形式嵌入视频流的示意图；