[发明专利]一种目标对象的处理方法和系统在审
申请号: | 201810805710.X | 申请日: | 2018-07-20 |
公开(公告)号: | CN110740341A | 公开(公告)日: | 2020-01-31 |
发明(设计)人: | 张鹏;沈军;王洪超;王军 | 申请(专利权)人: | 视联动力信息技术股份有限公司 |
主分类号: | H04N21/234 | 分类号: | H04N21/234 |
代理公司: | 11319 北京润泽恒知识产权代理有限公司 | 代理人: | 莎日娜 |
地址: | 100000 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 目标对象 视频流数据 联网客户 联网节点 关键点 联网终端 特征向量 服务器 卷积神经网络 服务器接收 发送处理 特征提取 应用场景 展示 发送 | ||
1.一种目标对象的处理方法,其特征在于,所述方法应用于视联网和以太网中,所述视联网包括:视联网节点服务器、第一视联网客户端和第一视联网终端,所述以太网包括:第二视联网客户端和第二视联网终端;所述视联网节点服务器分别与所述第一视联网客户端和/或第二视联网客户端,以及,所述第一视联网终端和/或第二视联网终端连接,所述方法包括:
所述视联网节点服务器接收来自所述第一视联网终端和/或所述第二视联网终端的视频流数据,所述视频流数据包括以下至少之一:已录制的视频文件、来自所述第一视联网终端和/或所述第二视联网终端中的摄像头的原始视频码流、来自所述第一视联网终端和/或所述第二视联网终端中的视频转码设备的H.264视频码流;
所述视联网节点服务器通过训练完毕的卷积神经网络模型对所述视频流数据进行目标对象的关键点特征提取操作,得到所述视频流数据中的至少一个目标对象的关键点特征向量;
所述视联网节点服务器根据所述关键点特征向量进行目标对象处理,得到目标对象的处理结果,并发送所述处理结果至所述第一视联网客户端和/或第二视联网客户端,所述第一视联网客户端和/或所述第二视联网客户端用于展示所述处理结果。
2.根据权利要求1所述的目标对象的处理方法,其特征在于,所述视联网节点服务器根据所述关键点特征向量进行目标对象处理,得到目标对象的处理结果,包括:
所述视联网节点服务器从所述关键点特征向量中统计出第一类关键点特征向量,并根据所述第一类关键点特征向量进行目标对象的跟踪处理,得到目标对象的跟踪结果;
和/或,所述视联网节点服务器从所述关键点特征向量中统计出第二类关键点特征向量,并根据所述第二类关键点特征向量进行目标对象的统计处理,得到目标对象的统计结果。
3.根据权利要求2所述的目标对象的处理方法,其特征在于,所述方法还包括:
所述视联网节点服务器根据所述统计结果进行预警处理,得到目标对象的预警结果,并发送所述预警结果至所述第一视联网客户端和/或第二视联网客户端,所述第一视联网客户端和/或所述第二视联网客户端还用于展示所述预警结果。
4.根据权利要求1所述的目标对象的处理方法,其特征在于,通过以下方式训练所述卷积神经网络模型:
所述视联网节点服务器将含有目标对象标注信息的样本数据集中的每个样本数据依次输入至原始卷积神经网络,得到每个样本数据中目标对象的检测结果信息,所述目标对象标注信息包括:目标对象的关键点位置的标注信息;
所述视联网节点服务器根据每个样本数据中目标对象的检测结果信息和所述关键点位置的标注信息,确定每个样本数据中目标对象的误差信息;
所述视联网节点服务器根据所述误差信息调整所述原始卷积神经网络的网络参数,得到训练完毕的卷积神经网络模型。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的目标对象的处理方法,其特征在于,所述目标对象包括以下至少之一:
眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、耳朵、头发、脸部外轮廓、头部轮廓、胳膊、手、腿、脚、上身。
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