[发明专利]水上目标识别方法、装置、终端设备及存储介质

权利要求书

1.一种水上目标识别方法，其特征在于，所述水上目标识别方法包括：

获取针对水上目标物体的视频流；

将所述视频流中的参考视频帧输入至第一网络，得到所述参考视频帧中目标物体所在区域的图像，所述第一网络为剪枝处理后的YOLOv4网络，且所述YOLOv4网络的损失函数为Focal Loss；

将所述目标物体所在区域的图像和所述视频流中所述参考视频帧的下一帧输入至第二网络，通过所述第二网络识别出所述参考视频帧的下一帧中的所述目标物体；

通过所述第二网络识别出所述参考视频帧的下一帧中的所述目标物体之后，还包括：

输出所述目标物体的第一置信度；

获取所述第二网络的已跟踪帧数；

若所述目标物体的第一置信度小于第一置信度阈值，和/或所述第二网络的已跟踪帧数大于帧数阈值，则将所述参考视频帧的下一帧作为所述参考视频帧，并返回执行将参考视频帧输入至所述第一网络的步骤；

若所述目标物体的第一置信度大于或者等于所述第一置信度阈值，且所述第二网络的已跟踪帧数小于或者等于所述帧数阈值，则将所述参考视频帧的下一帧作为所述参考视频帧，并返回执行所述将所述目标物体所在区域的图像和所述视频流中所述参考视频帧的下一帧输入至第二网络的步骤。

2.如权利要求1所述的水上目标识别方法，其特征在于，在将所述视频流中的参考视频帧输入至所述第一网络之后，还包括：

输出所述目标物体的第二置信度；

所述将所述目标物体所在区域的图像和所述视频流中所述参考视频帧的下一帧输入至第二网络包括：

在所述目标物体的第二置信度大于第二置信度阈值时，将所述目标物体所在区域的图像和所述视频流中所述参考视频帧的下一帧输入至所述第二网络。

3.如权利要求1所述的水上目标识别方法，其特征在于，在将所述视频流中的参考视频帧输入至所述第一网络之后，还包括：

输出所述目标物体的类别；

所述将所述目标物体所在区域的图像和所述视频流中所述参考视频帧的下一帧输入至第二网络包括：

若所述目标物体的类别为目标类别，则将所述目标物体所在区域的图像和所述视频流中所述参考视频帧的下一帧输入至所述第二网络。

4.如权利要求1所述的水上目标识别方法，其特征在于，在将所述视频流中的参考视频帧输入至所述第一网络之后，还包括：

输出所述目标物体的第二置信度和所述目标物体的类别；

所述将所述目标物体所在区域的图像和所述视频流中所述参考视频帧的下一帧输入至第二网络包括：

若所述目标物体的第二置信度大于第二置信度阈值且所述目标物体的类别为目标类别，则将所述目标物体所在区域的图像和所述视频流中所述参考视频帧的下一帧输入至所述第二网络。

5.如权利要求1至4任一项所述的水上目标识别方法，其特征在于，在得到所述参考视频帧中目标物体所在区域的图像之后，还包括：

根据所述目标物体所在区域的图像，确定所述目标物体的掩模图像；

对所述目标物体所在区域的图像进行HSV分离，得到所述目标物体所在区域的图像的H分层、S分层和V分层；

根据所述目标物体的掩模图像和所述H分层、所述S分层和所述V分层中的至少一种分层，确定所述目标物体的颜色。

6.如权利要求5所述的水上目标识别方法，其特征在于，所述根据所述目标物体的掩模图像和所述H分层、所述S分层和所述V分层中的至少一种分层，确定所述目标物体的颜色包括：

根据所述目标物体的掩模图像，确定所述S分层中所述目标物体在各颜色的像素点数量和所述V分层中所述目标物体在各颜色的像素点数量；

根据所述S分层中所述目标物体在各颜色的像素点数量和所述V分层中所述目标物体在各颜色的像素点数量，判断所述目标物体的颜色是否为非彩色，所述非彩色为黑色、白色和灰色的任一种颜色；

若所述目标物体的颜色不是非彩色，则确定所述H分层中所述目标物体的像素点数量最多的颜色为所述目标物体的颜色。