[發明專利]目標識別方法和裝置

在審

• 申請號: 201910769052.8
• 申請日: 2019-08-20
• 公開（公告）號: CN112417922A
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 梁云
• 申請（專利權）人: 杭州海康威視數字技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06Q50/26
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 楊春香

1.一種目標識別方法，其特征在于，該方法包括：

從當前視頻幀中獲取非機動車的候選營運信息，所述候選營運信息至少包括：非機動車關聯的至少一個候選營運品牌、所述非機動車與至少一個候選營運品牌之間的關聯度；

針對所述候選營運信息中的每一候選營運品牌，檢查所述非機動車與該候選營運品牌之間的關聯度是否大于該候選營運品牌對應的預設關聯閾值，如果是，將該候選營運品牌確定為所述非機動車的目標營運品牌。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從當前視頻幀中獲取非機動車的候選營運信息包括：

將當前視頻幀輸入至已訓練的深度學習模型，所述深度學習模型在識別出所述當前視頻幀中存在非機動車時輸出非機動車的候選營運信息；

獲取所述深度學習模型輸出的非機動車的候選營運信息。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將當前視頻幀輸入至已訓練的深度學習模型包括：

對所述當前視頻幀執行圖象處理得到處理后的視頻幀，處理后的視頻幀滿足所述深度學習模型對應的視頻幀要求；

將處理后的視頻幀輸入至已訓練的深度學習模型。

4.根據權利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，在所述從當前視頻幀中獲取非機動車的候選營運信息之前，該方法進一步包括：

判斷所述當前視頻幀中是否存在滿足設定條件的對象，所述設定條件是指：所述對象在所述當前視頻幀和所述當前視頻幀的上一視頻幀中的位置不同；

如果是，繼續執行所述從當前視頻幀中獲取非機動車的候選營運信息的操作。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述判斷所述當前視頻幀中是否存在滿足設定條件的對象包括：

計算所述當前視頻幀和所述當前視頻幀的上一視頻幀中相同位置的像素點的像素特征參數值之差，得到像素特征參數差值；

若所有的像素特征參數差值中有設定比例的像素特征參數差值均小于或等于設定像素特征閾值，則確定當前視頻幀中不存在滿足設定條件的對象，否則，確定當前視頻幀中存在滿足設定條件的對象。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述候選營運信息還包括：非機動車在當前視頻幀中的位置信息；

在將該候選營運品牌確定為所述非機動車的目標營運品牌后，該方法進一步包括：

依據所述位置信息確定所述非機動車是否在非機動車行駛區域內行駛，如果否，確定所述非機動車違法，發出違法告警。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在將該候選營運品牌確定為所述非機動車的目標營運品牌后，該方法進一步包括：

檢查所述當前視頻幀中是否存在違法行為，所述違法行為至少包括：所述非機動車逆行、所述非機動車上的用戶的違法動作；

如果是，確定所述非機動車違法，發出違法告警。

8.根據權利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述發出違法告警包括：

檢查指定存儲介質是否記錄所述目標營運品牌的違法次數，如果否，在指定存儲介質中記錄所述目標營運品牌的違法次數為第一值；如果是，將指定存儲介質中記錄的所述目標營運品牌的違法次數增加第一值；

檢查所述目標營運品牌的違法次數是否達到設定違法閾值，如果是，發出違法告警。

9.一種目標識別裝置，其特征在于，該裝置包括：

獲取單元，用于從當前視頻幀中獲取非機動車的候選營運信息，所述候選營運信息至少包括：非機動車關聯的至少一個候選營運品牌、所述非機動車與至少一個候選營運品牌之間的關聯度；

確定單元，用于針對所述候選營運信息中的每一候選營運品牌，檢查所述非機動車與該候選營運品牌之間的關聯度是否大于該候選營運品牌對應的預設關聯閾值，如果是，將該候選營運品牌確定為所述非機動車的目標營運品牌。