[发明专利]一种非典型目标探测方法、装置和计算机可读存储介质有效
申请号: | 201910839088.9 | 申请日: | 2019-09-05 |
公开(公告)号: | CN110706202B | 公开(公告)日: | 2022-05-13 |
发明(设计)人: | 魏辉;朱效民;赵雅倩 | 申请(专利权)人: | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 史翠 |
地址: | 215100 江苏省苏州市吴*** | 国省代码: | 江苏;32 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 非典型 目标 探测 方法 装置 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种非典型目标探测方法,其特征在于,包括:
按照预设分层采样规则,对探测到的各场景数据进行采样处理,确定出各场景数据中满足采样要求的初始候选目标;其中,各场景数据为多个信息源针对于同一个场景探测得到的场景数据;
统计各初始候选目标在所有场景数据中的比例值,选取出比例值大于或等于预设阈值的候选目标;
根据各候选目标的深度信息及其相邻的背景深度信息,确定出满足深度差异要求的候选目标作为所述场景的非典型目标;
所述按照预设分层采样规则,对探测到的各场景数据进行采样处理,确定出各场景数据中满足采样要求的初始候选目标包括:
对探测到的目标场景数据按照预设的初始采样方向进行采样,以得到各初始采样方向的初始梯度向量;其中,每个初始梯度向量包括有多个元素值;所述目标场景数据为所有场景数据中的任意一个场景数据;
当存在元素值大于或等于预设梯度值的梯度向量时,则将所述梯度向量对应的采样方向作为候选方向,并将大于或等于预设梯度值的元素值所对应的像素点作为候选像素点;
依据设定的采样范围对所述候选方向对应的候选区域进行采样,并将所述候选区域中大于或等于预设梯度值的元素值所对应的像素点作为候选像素点;
根据各候选像素点对应的坐标信息,将坐标相邻的候选像素点进行合并,以得到初始候选目标;
所述根据各候选目标的深度信息及其相邻的背景深度信息,确定出满足深度差异要求的候选目标作为所述场景的非典型目标包括:
获取每个候选目标包含的各像素点的深度值,并将各像素点的深度值的平均值作为每个候选目标的目标深度值;
获取与每个候选目标中各像素点相邻的背景像素点的深度值,并将各背景像素点的深度值的平均值作为背景深度值;
计算每个候选目标的目标深度值与其相应的背景深度值的差值;将差值大于或等于预设深度阈值的候选目标作为所述场景的非典型目标。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述依据设定的采样范围对所述候选方向对应的候选区域进行采样,并将所述候选区域中大于或等于预设梯度值的元素值所对应的像素点作为候选像素点包括:
根据设定的采样范围,确定出所述候选方向对应的候选区域;
在所述候选区域内增加预设个数的采样方向,按照所述采样方向对所述候选区域的场景数据进行采样,以得到各采样方向的梯度向量;
将所述梯度向量中大于或等于预设梯度值的元素值所对应的像素点作为候选像素点;
将元素值大于或等于预设梯度值的梯度向量对应的采样方向作为候选方向,并返回所述根据设定的采样范围,确定出所述候选方向对应的候选区域的步骤;直至不存在候选方向或者满足采样方向个数要求时,则执行所述根据各候选像素点对应的坐标信息,将坐标相邻的候选像素点进行合并,以得到初始候选目标的步骤。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
将差值小于预设深度阈值的候选目标作为备选目标,并存储所述备选目标。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的方法,其特征在于,在所述根据各候选目标的深度信息及其相邻的背景深度信息,确定出满足深度差异要求的候选目标作为所述场景的非典型目标之后还包括:
展示所述场景的非典型目标。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于苏州浪潮智能科技有限公司,未经苏州浪潮智能科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910839088.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。