[发明专利]最优目标图像的识别方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种最优目标图像的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取监控目标的视频图像序列；

提取所述视频图像序列中每一帧视频图像的目标子图像，得到目标子图像序列；

将所述目标子图像序列输入至目标图像识别模型得到各个所述目标子图像对应的深层语义特征，并基于所述深层语义特征进行组合及判别输出最优目标子图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述目标子图像序列输入至目标图像识别模型得到各个所述目标子图像对应的深层语义特征，并基于所述深层语义特征进行组合及判别输出最优目标子图像，包括：

S101：将所述目标子图像序列中的两帧目标子图像作为当前图像对输入至所述目标图像识别模型；

S102：通过所述目标图像识别模型得到所述当前图像对对应的深层语义特征，并基于所述深层语义特征进行组合及判别输出所述当前图像对中的较优目标子图像作为当前最优目标子图像；

S103：将所述当前最优目标子图像及所述目标子图像序列中未输入至所述目标图像识别模型的一帧目标子图像作为当前图像对，进入S102，直至所述目标子图像序列中所有目标子图像均输入至所述目标图像识别模型，将所述当前最优目标子图像作为最优目标子图像输出。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，S101还包括从当前图像对中选取一帧目标子图像作为当前最优目标子图像；所述目标图像识别模型包括第一特征提取模块和第二特征提取模块；所述通过所述目标图像识别模型得到所述当前图像对对应的深层语义特征，并基于所述深层语义特征进行组合及判别输出所述当前图像对中的较优目标子图像作为当前最优目标子图像，包括：

将所述当前图像对中的第一子图输入所述第一特征提取模块，得到所述第一子图的深层语义特征；将所述当前图像对中的第二子图输入所述第二特征提取模块，得到所述第二子图的深层语义特征，其中，所述第一子图为当前最优目标子图像；

根据所述第一子图和第二子图对应的深层语义特征，判别第一子图和第二子图包含的目标形态，并将目标形态满足预设条件的第一子图或第二子图确定为当前图像对中的较优目标子图像，将所述较优目标子图作为当前最优目标子图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标识别模型还包括特征融合模块和特征判别模块，所述根据所述第一子图和第二子图对应的深层语义特征，判别第一子图和第二子图包含的目标形态，并将目标形态符合预设条件的第一子图或第二子图确定为当前图像对中的较优目标子图像，包括：

将所述第一特征提取模块和所述第二特征提取模块输出的深层语义特征输入至所述特征融合模块，得到融合后的特征向量；

将所述融合后的特征向量输入至所述特征判别模块，经SoftMax计算，输出当前图像对对应的第一子图和第二子图包含的目标形态满足预设条件的概率；

将输出的所述概率较大值对应的第一子图或第二子图判定为较优目标子图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标图像识别模型还包括第一关键点检测模块和第二关键点检测模块，所述方法还包括：

将所述第一特征提取模块输出的深层语义特征输入至所述第一关键点检测模块，将所述第二特征提取模块输出的深层语义特征输入至所述第二关键点检测模块，分别进行关键点目标特征提取，得到当前图像对对应的第一子图和第二子图包含的关键点目标；

相应地，所述将输出的所述概率较大值对应的第一子图或第二子图判定为较优目标子图像的步骤包括：

将所述关键点目标特征与所述概率结合，以判别当前图像对中的较优目标子图像。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标图像识别模型还包括第一关键点检测模块和第二关键点检测模块，所述方法还包括：

将所述第一特征提取模块输出的深层语义特征输入至所述第一关键点检测模块，将所述第二特征提取模块输出的深层语义特征输入至所述第二关键点检测模块，分别进行关键点目标特征提取，得到当前图像对对应的第一子图和第二子图包含的关键点目标特征；

将所述关键点目标特征与对应的所述深层语义特征结合，以判别当前图像对中的较优目标子图像。