[發(fā)明專利]一種目標(biāo)關(guān)聯(lián)處理方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010108227.3
• 申請(qǐng)日: 2020-02-21
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111340092B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-09-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡來(lái)豐
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大華技術(shù)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06V10/74
• 分類號(hào): G06V10/74;G06V10/764;G06V10/40;G06V10/766;G06V10/82
• 代理公司: 北京康信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11240
• 代理人: 張秀英

本發(fā)明提供了一種目標(biāo)關(guān)聯(lián)處理方法及裝置，其中，該方法包括：獲取多個(gè)圖像以及所述多個(gè)圖像中的一個(gè)圖像包含目標(biāo)對(duì)象的目標(biāo)框,確定所述多個(gè)圖像的特征向量；通過(guò)區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)確定所述多個(gè)圖像的建議框，并對(duì)所述多個(gè)圖像的建議框進(jìn)行分類，其中，所述建議框用于區(qū)分背景與對(duì)象；根據(jù)分類后的所述建議框與所述多個(gè)圖像的特征向量從所述多個(gè)圖像進(jìn)中確定與所述目標(biāo)框關(guān)聯(lián)的目標(biāo)建議框，其中，所述目標(biāo)建議框中的對(duì)象為所述目標(biāo)對(duì)象的關(guān)聯(lián)對(duì)象，可以解決相關(guān)技術(shù)中基于車輛小圖來(lái)進(jìn)行特征提取并匹配，匹配準(zhǔn)確度低的問(wèn)題，支持目標(biāo)檢測(cè)與目標(biāo)的關(guān)聯(lián)，提高目標(biāo)關(guān)聯(lián)的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，具體而言，涉及一種目標(biāo)關(guān)聯(lián)處理方法及裝置。

背景技術(shù)

目前前端抓拍的違章圖片序列中，后端的違章審核需要在圖片序列中關(guān)聯(lián)到違法的目標(biāo)車輛，目標(biāo)車輛中有的可以依據(jù)車牌信息確定，車牌不能確定的需要計(jì)算車輛的特征，求得最相似(特征距離最小)的目標(biāo)車輛。

相關(guān)技術(shù)中，在基于全圖車輛檢測(cè)后，對(duì)檢測(cè)的車輛圖像(小圖)，生成全局分支、BN分支、屬性分支和局部區(qū)域四個(gè)分支特征進(jìn)行融合得到車輛的特征向量，并與其余的車輛特征求得最相似的車輛。基于車輛小圖來(lái)進(jìn)行特征提取并匹配，其受前面檢測(cè)效果影響，且樣本量有限、丟失場(chǎng)景、位置信息。

針對(duì)相關(guān)技術(shù)中基于車輛小圖來(lái)進(jìn)行特征提取并匹配，匹配準(zhǔn)確度低的問(wèn)題，尚未提出解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種目標(biāo)關(guān)聯(lián)處理方法及裝置，以至少解決相關(guān)技術(shù)中基于車輛小圖來(lái)進(jìn)行特征提取并匹配，匹配準(zhǔn)確度低的問(wèn)題。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，提供了一種目標(biāo)關(guān)聯(lián)處理方法，包括：

獲取多個(gè)圖像以及所述多個(gè)圖像中的一個(gè)圖像包含目標(biāo)對(duì)象的目標(biāo)框；

確定所述多個(gè)圖像的特征向量；

通過(guò)區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)確定所述多個(gè)圖像的建議框，并對(duì)所述多個(gè)圖像的建議框進(jìn)行分類，其中，所述建議框用于區(qū)分背景與對(duì)象；

根據(jù)分類后的所述建議框與所述多個(gè)圖像的特征向量從所述多個(gè)圖像中確定與所述目標(biāo)框關(guān)聯(lián)的目標(biāo)建議框，其中，所述目標(biāo)建議框中的對(duì)象為所述目標(biāo)對(duì)象的關(guān)聯(lián)對(duì)象。

可選地，根據(jù)分類后的所述建議框與所述多個(gè)圖像的特征向量從所述多個(gè)圖像進(jìn)中確定與所述目標(biāo)框關(guān)聯(lián)的目標(biāo)建議框包括：

對(duì)分類后的所述建議框與所述多個(gè)圖像的特征向量進(jìn)行位置敏感的候選區(qū)池化處理，得到所述多個(gè)圖像的建議框的分類置信度、位置信息、特征向量；

從所述多個(gè)圖像中獲取所述分類置信度大于第一預(yù)設(shè)閾值的第一目標(biāo)建議框；

獲取所述第一目標(biāo)建議框在所述多個(gè)圖像中對(duì)應(yīng)的第一目標(biāo)圖像的第一特征向量，其中，所述第一目標(biāo)圖像框包括一個(gè)或多個(gè)圖像；

從所述多個(gè)圖像中確定與所述目標(biāo)框的交并比IoU大于第二預(yù)設(shè)閾值的第二目標(biāo)建議框；

獲取所述第二目標(biāo)建議框在所述多個(gè)圖像中對(duì)應(yīng)的第二目標(biāo)圖像的特征向量，將所述第二目標(biāo)圖像的特征向量進(jìn)行歸一化處理，得到第二特征向量，其中，所述第二目標(biāo)圖像包括一個(gè)或多個(gè)圖像；

根據(jù)所述第一特征向量與所述第二特征向量從所述多個(gè)圖像中確定與所述目標(biāo)框關(guān)聯(lián)的目標(biāo)建議框。

可選地，根據(jù)所述第一特征向量與所述第二特征向量從所述多個(gè)圖像中確定與所述目標(biāo)框關(guān)聯(lián)的目標(biāo)建議框包括：

將所述第一特征向量與所述第二特征向量的任意兩個(gè)特征向量確定為特征向量對(duì)，得到多個(gè)特征向量對(duì)；

分別計(jì)算所述多個(gè)特征向量對(duì)的歐式距離，并將所述多個(gè)特征向量對(duì)分配到對(duì)應(yīng)的目標(biāo)圖像中；