[发明专利]一种假人检测方法及装置有效
申请号: | 202010320502.8 | 申请日: | 2020-04-22 |
公开(公告)号: | CN111507286B | 公开(公告)日: | 2023-05-02 |
发明(设计)人: | 詹渝;翁仁亮 | 申请(专利权)人: | 北京爱笔科技有限公司 |
主分类号: | G06V40/10 | 分类号: | G06V40/10;G06V20/40;G06V10/74 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 杨华 |
地址: | 100094 北京市海淀区北清路*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 假人 检测 方法 装置 | ||
本申请提供了一种假人检测方法及装置,方法包括:获取视频帧序列集合;获取帧数大于或等于预设帧数的视频帧序列,组成第一视频帧序列集合;根据第一视频帧序列集合中,每个视频帧序列对应的目标行人在每个对照帧中所处区域与在每个非对照帧中所处区域的交并比,确定目标行人为疑似假人的视频帧序列,组成第一候选假人序列集合;对于第一候选假人序列集合中每个视频帧序列,根据该视频帧序列对应的目标行人在每个对照帧中所处区域与在每个非对照帧中所处区域的相似度,确定目标行人是否为假人。本申请提供的假人检测方法,能够根据目标行人对应的视频帧序列确定出目标行人是否为假人。
技术领域
本申请涉及目标检测技术领域,特别是涉及一种假人检测方法及装置。
背景技术
通常情况下,将指定视频中非真实的人统称为假人,例如监控视频中的商店展柜模特、海报模特、展柜服饰等。
目前,可以采用行人检测算法对指定视频中的行人进行检测。由于行人检测算法通常采用卷积神经网络来实现,而卷积神经网络在训练时,训练数据中往往包含大量的噪声,使得行人检测算法在检测指定视频中的目标行人时,可能出现将指定视频中的假人检测为真人的情况,例如,采用行人检测算法检测监控视频中的行人时,将监控视频中的商店展柜模特检测为真人。
为了能够获得准确的行人检测结果,目前亟需一种假人检测方法,以进一步检测目标行人(采用行人检测算法检测出的行人)是否为假人。
发明内容
有鉴于此,本申请提供了一种假人检测方法及装置,用于确定采用行人检测算法检测出的行人中是否有假人,其技术方案如下:
一种假人检测方法,包括:
获取视频帧序列集合,其中,视频帧序列集合包括至少一个目标行人对应的视频帧序列,一个目标行人对应的视频帧序列为从指定视频中检测出的一个目标行人所在的视频帧所组成的序列;
从视频帧序列集合获取帧数大于或等于预设帧数的视频帧序列,组成第一视频帧序列集合;
根据第一视频帧序列集合中,每个视频帧序列对应的目标行人在每个对照帧中所处区域与在每个非对照帧中所处区域的交并比,确定对应的目标行人为疑似假人的视频帧序列,由确定出的视频帧序列组成第一候选假人序列集合,其中,一视频帧序列中的对照帧为该视频帧序列中的至少一个视频帧,该视频帧序列中的其它视频帧为非对照帧;
对于第一候选假人序列集合中的每个视频帧序列,根据该视频帧序列对应的目标行人在每个对照帧中所处区域与在每个非对照帧中所处区域的相似度,确定该视频帧序列对应的目标行人是否为假人。
可选的,根据第一视频帧序列集合中,每个视频帧序列对应的目标行人在每个对照帧中所处区域与在每个非对照帧中所处区域的交并比,确定对应的目标行人为疑似假人的视频帧序列,包括:
对于第一视频帧序列集合中的每个视频帧序列:
计算该视频帧序列对应的目标行人在每个对照帧中所处区域与在每个非对照帧中所处区域的交并比,获得多个交并比;
获取多个交并比中,大于或等于预设的第一交并比阈值的交并比的数量,作为第一数量;
计算第一数量与第二数量的比值,其中,第二数量为计算得到的交并比的总数量;
若第一数量与第二数量的比值大于或等于预设的交并比占比阈值,则确定该视频帧序列对应的目标行人为疑似假人;
以得到第一视频帧序列集合中,对应的目标行人为疑似假人的视频帧序列。
可选的,根据该视频帧序列对应的目标行人在每个对照帧中所处区域与在每个非对照帧中所处区域的相似度,确定该视频帧序列对应的目标行人是否为假人,包括:
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