[发明专利]关键帧选取方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种关键帧选取方法、装置、设备及计算机可读存储介质，所述对目标物图像进行识别得到所述目标物图像中目标物的轮廓关键信息；根据所述轮廓关键信息所限定的区域计算得到所述目标物图像的质量指标值；当检测到所述质量指标值满足预设质量条件时，将所述目标物图像作为用于识别目标物的关键帧。本发明为关键帧选取提供了一个稳定可行的方案，进而能够提高目标物识别的准确率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种关键帧选取方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，越来越多的技术(大数据、分布式、区块链Blockchain、人工智能等)应用在金融领域，传统金融业正在逐步向金融科技(Fintech)转变，但由于金融行业的安全性、实时性要求，也对技术提出了更高的要求。

目前，在很多领域中需要对图像中的目标物进行检测识别，例如，智能仓管系统中，需要拍摄货物的图像，识别图像中货物的数量和类别。要对图像中的目标物进行识别，需要图像拍摄角度合适，图像中目标物清晰可见，才能够得到好的识别结果。然而在实际应用场景中，由于很多因素导致难以拍摄到处于静止状态的目标物，只能在目标物经过摄像头时进行抓拍，但由于目标物的运动速度、环境光线变化、不明物遮挡等各种不确定因素，使得抓拍到的图像大部分存在不清晰、角度不合适等问题，而不适合用于识别目标物，因此，目前基于拍摄的多张图像，很难选出一个最合适的图像(关键帧)来用于进行目标物识别，从而导致对目标物的识别检测效果不佳。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种关键帧选取方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决目前很难选出一个最合适的图像来用于进行目标物识别的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种关键帧选取方法，所述关键帧选取方法包括以下步骤：

对目标物图像进行识别得到所述目标物图像中目标物的轮廓关键信息；

根据所述轮廓关键信息所限定的区域计算得到所述目标物图像的质量指标值；

当检测到所述质量指标值满足预设质量条件时，将所述目标物图像作为用于识别目标物的关键帧。

可选地，所述质量指标值包括轮廓面指标值，所述根据所述轮廓关键信息所限定的区域计算得到所述目标物图像的质量指标值的步骤包括：

根据所述轮廓关键信息确定所述目标物图像中由各个轮廓关键特征所构成的轮廓面区域；

计算所述轮廓面区域在预设轮廓面质量指标下的轮廓面指标值；

所述当检测到所述质量指标值满足预设质量条件时，将所述目标物图像作为用于识别目标物的关键帧的步骤包括：

当检测到所述轮廓面指标值大于目标指标值时，确定所述质量指标值满足所述预设质量条件，并将所述目标物图像作为用于识别目标物的关键帧，其中，所述目标指标值是当前关键帧的轮廓面指标值或预设的指标值。

可选地，所述质量指标值还包括距离指标值，所述根据所述轮廓关键信息所限定的区域计算得到所述目标物图像的质量指标值的步骤包括：

基于所述轮廓关键信息信息确定所述目标物图像中目标物在所述目标物图像中的实际位置；

计算所述实际位置与预设的最优位置之间的距离，将所述距离作为所述目标物图像的距离指标值；

所述当检测到所述质量指标值满足预设质量条件时，将所述目标物图像作为用于识别目标物的关键帧的步骤包括：

当检测到所述距离指标值小于目标距离值时，确定所述质量指标值满足所述预设质量条件，并将所述目标物图像作为用于识别目标物的关键帧，其中，所述目标距离值是当前关键帧的距离指标值或预设的距离值。