[发明专利]一种图像检测方法及装置在审
申请号: | 201811528544.X | 申请日: | 2018-12-13 |
公开(公告)号: | CN111402185A | 公开(公告)日: | 2020-07-10 |
发明(设计)人: | 张修宝;沈海峰 | 申请(专利权)人: | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/33;G06T3/40 |
代理公司: | 北京超成律师事务所 11646 | 代理人: | 邓超 |
地址: | 100193 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 图像 检测 方法 装置 | ||
1.一种图像检测方法,其特征在于,包括:
获取监控视频,并确定所述监控视频中任意相邻两帧图像之间的像素信息差异度;
从所述监控视频中筛选所述像素信息差异度符合预设条件的至少一个候选图像,并从所述至少一个候选图像中截取目标区域图像;
基于每个候选图像对应的目标区域图像的特征信息,确定与每个候选图像匹配的目标对象检测模型,并利用确定的各目标对象检测模型分别检测每个候选图像中包括的目标对象信息。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标区域图像的特征信息包括以下信息中的至少一种:
目标区域图像的数量、目标区域图像的总面积与对应的候选图像的总面积之间的面积比。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于每个候选图像对应的目标区域图像的特征信息,确定与每个候选图像匹配的目标对象检测模型,包括:
针对所述至少一个候选图像中的第k个候选图像,k为正整数,执行如下处理:
当所述第k个候选图像对应的目标区域图像的数量小于或等于预设数量时,确定与所述第k个候选图像匹配的目标对象检测模型为第一目标对象检测模型;
当所述第k个候选图像对应的目标区域图像的数量大于所述预设数量时,确定与所述第k个候选图像匹配的目标对象检测模型为第二目标对象检测模型;
其中,所述第二目标对象检测模型的复杂度高于所述第一目标对象检测模型的复杂度。
4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于每个候选图像对应的目标区域图像的特征信息,确定与每个候选图像匹配的目标对象检测模型,包括:
针对所述至少一个候选图像中的第k个候选图像,k为正整数,执行如下处理:
当所述第k个候选图像对应的目标区域图像的数量小于或等于预设数量时,确定与所述第k个候选图像匹配的目标对象检测模型为第一目标对象检测模型;
当所述第k个候选图像对应的目标区域图像的数量大于所述预设数量、且所述面积比大于预设面积阈值时,确定与所述第k个候选图像匹配的目标对象检测模型为第二目标对象检测模型;
当所述第k个候选图像对应的目标区域图像的数量大于所述预设数量、且所述面积比小于或等于所述预设面积阈值时,确定与所述第k个候选图像匹配的目标对象检测模型为第三目标对象检测模型;
其中,所述第一目标对象检测模型的复杂度低于所述第二目标对象检测模型的复杂度、所述第二目标对象检测模型的复杂度低于所述第三目标对象检测模型的复杂度。
5.如权利要求1至4任一所述的方法,其特征在于,所述利用确定的各目标对象检测模型分别检测每个候选图像中包括的目标对象信息,包括:
针对所述至少一个候选图像中的第k个候选图像,k为正整数,执行如下处理:
将从所述第k个候选图像中截取的每个目标区域图像分别输入到与所述第k个候选图像匹配的目标对象检测模型中,检测所述第k个候选图像中包括的目标对象信息;或者,
将从所述第k个候选图像中截取的各目标区域图像进行拼接,将拼接后的目标区域图像输入到与所述第k个候选图像匹配的目标对象检测模型中,检测所述第k个候选图像中包括的目标对象信息。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述将从所述第k个候选图像中截取的各目标区域图像进行拼接,包括:
计算从所述第k个候选图像中截取的每个目标区域图像的面积;
将各个目标区域图像的面积按照由大到小的顺序排列;
基于得到的排序结果,将所述第k个候选图像中截取的各目标区域图像进行拼接,得到拼接后的目标区域图像。
7.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述第k个候选图像中包括的目标对象信息包括以下信息中的至少一种:
所述第k个候选图像中出现有目标对象的区域图像的标记信息;
每个出现有目标对象的区域图像映射到所述监控视频中对应的图像上的坐标位置信息。
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