[發(fā)明專利]基于圖像識別的城市寵物活動軌跡監(jiān)測方法及相關(guān)設(shè)備有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910829497.0 | 申請日: | 2019-09-03 |
| 公開(公告)號: | CN110751022B | 公開(公告)日: | 2023-08-22 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 金晨 | 申請(專利權(quán))人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G06V20/52 | 分類號: | G06V20/52;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/09 |
| 代理公司: | 深圳市賽恩倍吉知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44334 | 代理人: | 劉麗華 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市福田區(qū)福*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 圖像 識別 城市 寵物 活動 軌跡 監(jiān)測 方法 相關(guān) 設(shè)備 | ||
本發(fā)明提供一種基于圖像識別的城市寵物活動軌跡監(jiān)測方法,包括:獲取預(yù)設(shè)圖像采集設(shè)備采集的寵物圖像;識別寵物圖像中的寵物類別;當(dāng)寵物類別為目標類別時,識別寵物圖像中的寵物姿態(tài);根據(jù)寵物姿態(tài)對應(yīng)的特征提取算法提取寵物圖像中的特征向量;采用光流算法對特征向量進行修正得到目標特征向量;比對目標特征向量與預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中的特征向量是否一致;當(dāng)比對一致時,關(guān)聯(lián)存儲寵物圖像的標識信息與預(yù)設(shè)圖像采集設(shè)備的采集信息;獲取具有相同標識信息的寵物圖像對應(yīng)的采集信息;根據(jù)采集信息確定寵物的活動軌跡。本發(fā)明還提供一種基于圖像識別的城市寵物活動軌跡監(jiān)測裝置、終端及存儲介質(zhì)。本發(fā)明能夠?qū)Τ鞘兄械膶櫸锏幕顒榆壽E進行監(jiān)測。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于圖像識別的城市寵物活動軌跡監(jiān)測方法、裝置、終端及存儲介質(zhì)。
背景技術(shù)
近年來,隨著人們生活水平的提高,城區(qū)居民飼養(yǎng)寵物日漸增多,人類在享受寵物帶來的物質(zhì)和精神滿足時,也應(yīng)當(dāng)善待動物,促進人與動物之間的和諧共處,也契合構(gòu)建智慧城市的理念。
現(xiàn)有技術(shù)中,對城市寵物的活動軌跡的跟蹤,主要是通過視頻監(jiān)控進行分析來識別移動目標,從而將目標的移動過程記錄下來,便于跟蹤與分析。但是,寵物大多是貓和狗,這些寵物比較好動,跑動速度比較快,而使用視頻監(jiān)控分析多個攝像頭采集到的數(shù)據(jù),對得到的靜態(tài)畫面采用相同的方式提取畫面中的特征向量,但未考慮寵物的姿態(tài)問題,因而基于提取得到的特征向量進行比對,導(dǎo)致寵物識別效果差,識別效率低,給目標跟蹤與分析帶了很大的困難,進而影響了后期對寵物活動軌跡的跟蹤與分析。
因此,有必要提供一種新的方案,對城市寵物的活動區(qū)域進行監(jiān)測。
發(fā)明內(nèi)容
鑒于以上內(nèi)容,有必要提出一種基于圖像識別的城市寵物活動軌跡監(jiān)測方法、裝置、終端及存儲介質(zhì),能夠?qū)Τ鞘兄械膶櫸锏幕顒榆壽E進行監(jiān)測。
本發(fā)明的第一方面提供一種基于圖像識別的城市寵物活動軌跡監(jiān)測方法,所述方法包括:
獲取預(yù)設(shè)圖像采集設(shè)備采集的寵物圖像;
識別所述寵物圖像中的寵物類別;
當(dāng)所述寵物類別為目標類別時,識別所述寵物圖像中的寵物姿態(tài);
根據(jù)所述寵物姿態(tài)對應(yīng)的特征提取算法提取所述寵物圖像中的特征向量;
采用光流算法對所述特征向量進行修正得到目標特征向量;
比對所述目標特征向量與預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中的特征向量是否一致;
當(dāng)確定所述目標特征向量與所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中的特征向量一致時,關(guān)聯(lián)存儲所述寵物圖像的標識信息與所述預(yù)設(shè)圖像采集設(shè)備的采集信息;
獲取具有相同標識信息的寵物圖像對應(yīng)的采集信息;
根據(jù)所述采集信息確定所述寵物的活動軌跡。
在一個可選的實施例中,所述采用光流算法對所述特征向量進行修正包括:
采用光流算法計算相鄰兩幀特征向量的光流場;
對所述光流場進行閾值分割;
篩選出所述光流場中大于所述閾值的目標光流場;
提取所述相鄰兩幀特征向量中對應(yīng)所述目標光流場的候選特征向量;
對相鄰兩幀候選特征向量進行平均得到目標特征向量。
在一個可選的實施例中,在所述對所述光流場進行閾值分割之后,所述方法還包括:
根據(jù)形態(tài)學(xué)運算對閾值分割后的光流場進行濾波;
連通濾波后的光流場得到最終的光流場。
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