[發明專利]基于攝像頭場景的對象識別方法及裝置、計算設備

有效

• 申請號: 201711407626.4
• 申請日: 2017-12-22
• 公開（公告）號: CN108154115B
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發明（設計）人: 董健
• 申請（專利權）人: 北京奇虎科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 胡海國

1.一種基于攝像頭場景的對象識別方法，所述方法對攝像頭拍攝的圖像進行分組處理，其包括：

獲取攝像頭拍攝的圖像；

將所述圖像輸入至經訓練得到的神經網絡中，根據所述圖像在其所屬分組中的幀位置，對所述圖像進行處理，得到對象識別結果，其中，所述神經網絡包括卷積層以及反卷積層，采用全部卷積層和反卷積層對每個所述分組的第一幀圖像進行處理得到識別結果，將非第一幀圖像的卷積層處理結果與所在分組的第一幀圖像的反卷積層處理融合得到識別結果，所述非第一幀圖像采用部分卷積層處理；

根據所述對象識別結果，發送對應的信息給用戶終端。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述對象識別結果中的特定對象不是數據庫中預先已標注的第一對象；

所述根據所述對象識別結果，發送對應的信息給用戶終端進一步包括：

根據所述對象識別結果中所述圖像包含的特定對象不是數據庫中預先已標注的第一對象的對象識別結果，且當前時間處于預設安保時間范圍，發送報警信息給用戶終端。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述對象識別結果中的特定對象不是數據庫中預先已標注的第一對象；所述對象識別結果還包括對特定對象攜帶的物品的識別結果；

所述根據所述對象識別結果，發送對應的信息給用戶終端進一步包括：

根據所述對象識別結果中所述圖像包含的特定對象不是數據庫中預先已標注的第一對象的對象識別結果，且所述對象識別結果中所述特定對象攜帶的物品屬于預設危險物品列表，發送報警信息給用戶終端。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述對象識別結果中的特定對象不是數據庫中預先已標注的第一對象；所述對象識別結果還包括對特定對象動作的識別結果；

所述根據所述對象識別結果，發送對應的信息給用戶終端進一步包括：

根據所述對象識別結果中所述圖像包含的特定對象不是數據庫中預先已標注的第一對象的對象識別結果，且所述對象識別結果中所述對象識別結果為特定對象動作屬于預設危險動作列表，發送報警信息給用戶終端。

5.根據權利要求1所述的方法，其中，所述對象識別結果中的特定對象是數據庫中預先已標注的第一對象；

所述根據所述對象識別結果，發送對應的信息給用戶終端進一步包括：

根據所述對象識別結果中所述圖像包含的特定對象是數據庫中預先已標注的第一對象的對象識別結果，發送提醒信息給用戶終端。

6.根據權利要求1-5中任一項所述的方法，其中，所述方法還包括：

向所述攝像頭發送拍攝指令，以供所述攝像頭拍攝包含特定關注對象的視頻數據。

7.根據權利要求1-5中任一項所述的方法，其中，所述對象識別結果包括特定對象分割結果；

所述方法還包括：

將所述對象識別結果發送給用戶終端，以供用戶終端通過人工標注將特定對象標注為第一對象。

8.根據權利要求1所述的方法，其中，所述將所述圖像輸入至經訓練得到的神經網絡中，根據所述圖像在其所屬分組中的幀位置，對所述圖像進行處理，得到對象識別結果進一步包括：

判斷所述圖像是否為任一分組的第1幀圖像；

若是，則將所述圖像輸入至經訓練得到的神經網絡中，經過該神經網絡全部卷積層和反卷積層的運算后，得到所述圖像的對象識別結果；

若否，則將所述圖像輸入至經訓練得到的神經網絡中，在運算至所述神經網絡的第i層卷積層得到第i層卷積層的運算結果后，獲取所述圖像所屬分組的第1幀圖像輸入至所述神經網絡中得到的第j層反卷積層的運算結果，直接將所述第i層卷積層的運算結果與所述第j層反卷積層的運算結果進行圖像融合，得到所述圖像的對象識別結果；其中，i和j為自然數。