[发明专利]基于图像校验的目标识别方法、装置和计算机设备

说明书

本申请涉及一种基于图像校验的目标识别方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取视频数据，从所述视频数据中提取多帧样本图像；将所述样本图像进行比对，得到多个样本相似度；当所述样本相似度大于样本阈值时，确定所述样本图像作为基准图像；根据所述基准图像对所述视频数据中的待识别图像进行校验；当所述待识别图像与所述基准图像之间的图像相似度小于图像阈值时，对所述待识别图像进行目标识别，得到待识别图像所对应的目标区域。采用本方法能够避免重复对视频数据中图像相似度较大的待识别图像进行目标识别，减少对不必要的待识别图像进行识别，有效的节省识别图像所消耗的资源。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种基于图像校验的目标识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，图像识别技术被广泛应用到人脸识别、自动驾驶、安全监控等多个应用领域。实时的图像识别可以持续从采集的图片、视频等图像中快速识别出图像中的目标对象。例如，在安全监控领域中，可以对多帧监控图像进行持续识别，在每一帧监控图像中识别进行监控的目标对象。

然而，在安全监控等实时图像识别的场景下，通常会存在图像中的目标对象较少的情况，例如在非高峰时期或者夜间，部分图像中包括的目标对象数量较少甚至没有。重复对不包括目标对象的图像进行识别是没有意义的，持续对每一帧图像进行识别会造成不必要的运算等资源的浪费。

发明内容

基于此，有必要针对上述浪费不必要的运算等资源的技术问题，提供一种能够节省资源的基于图像校验的目标识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种基于图像校验的目标识别方法，所述方法包括：

获取视频数据，从所述视频数据中提取多帧样本图像；

将所述样本图像进行比对，得到多个样本相似度；

当所述样本相似度大于样本阈值时，确定所述样本图像作为基准图像；

根据所述基准图像对所述视频数据中的待识别图像进行校验；

当所述待识别图像与所述基准图像之间的图像相似度小于图像阈值时，对所述待识别图像进行目标识别，得到待识别图像所对应的目标区域。

在其中一个实施例中，所述将所述样本图像进行比对，得到多个样本相似度包括：

对所述样本图像进行预处理；

获取处理后的样本图像中多个像素点所对应的灰度值；

根据所述灰度值确定所述样本图像所对应的特征信息；

将所述样本图像对应的特征信息进行比对，得到所述样本图像之间的样本相似度。

在其中一个实施例中，所述将所述样本图像进行比对，得到多个样本相似度包括：

获取多帧所述样本图像中的预设帧图像；

将所述样本图像与所述预设帧图像进行比对，得到多个样本相似度；

所述当所述样本相似度大于样本阈值时，确定所述样本图像作为基准图像包括：

当多个所述样本相似度中任一样本相似度大于所述样本阈值时，确定所述预设帧图像作为基准图像。

在其中一个实施例中，在所述将所述样本图像进行比对，得到多个样本相似度之后，所述方法还包括：

当多个所述样本相似度中存在小于或等于样本阈值的样本相似度时，统计小于或等于所述样本阈值的样本相似度对应的样本图像量；

根据所述样本图像量获取对应的预设时间段；

对所述视频数据中属于所述预设时间段内的待识别图像进行目标识别。