[發(fā)明專利]行人數(shù)量的確定方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010320802.6
• 申請(qǐng)日: 2020-04-22
• 公開（公告）號(hào): CN111860100A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馮輝;茍巍;沈海峰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京嘀嘀無限科技發(fā)展有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京超成律師事務(wù)所 11646
• 代理人: 高玉光

本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種行人數(shù)量的確定方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。本申請(qǐng)通過從待識(shí)別圖像中初步確定出存在行人的至少一個(gè)待識(shí)別區(qū)域，并只針對(duì)待識(shí)別圖像中的待識(shí)別區(qū)域進(jìn)行行人的識(shí)別，可以減少識(shí)別范圍，進(jìn)而提高識(shí)別效率，進(jìn)一步地，針對(duì)于待識(shí)別圖像中的每一個(gè)待識(shí)別區(qū)域，同時(shí)檢測(cè)每一個(gè)待識(shí)別區(qū)域中的行人頭部以及行人骨骼結(jié)構(gòu)，從而結(jié)合檢測(cè)出的行人頭部的數(shù)量以及行人骨骼結(jié)構(gòu)的數(shù)量，可以更加準(zhǔn)確地確定出待識(shí)別區(qū)域中的行人的第一數(shù)量，進(jìn)而根據(jù)待識(shí)別圖像中各個(gè)待識(shí)別區(qū)域中行人的第一數(shù)量，確定出待識(shí)別圖像中行人的第二數(shù)量，可以提高行人數(shù)量統(tǒng)計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種行人數(shù)量的確定方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

行人檢測(cè)技術(shù)(Pedestrian Detection)是利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)判斷圖像或者視頻序列中是否存在行人并給予精確定位。該技術(shù)可與行人跟蹤，行人重識(shí)別等技術(shù)結(jié)合，應(yīng)用于人工智能系統(tǒng)、車輛輔助駕駛系統(tǒng)、智能機(jī)器人、智能視頻監(jiān)控、人體行為分析、智能交通等領(lǐng)域。

行人數(shù)量統(tǒng)計(jì)方法是在從圖像中檢測(cè)出行人后，再對(duì)行人的數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的方法。然而，在實(shí)際場(chǎng)景中，行人與行人之間可能存在著相鄰、遮擋等情況，在這些情況下，很容易將多個(gè)行人檢測(cè)成一個(gè)行人，導(dǎo)致檢測(cè)出的結(jié)果不夠準(zhǔn)確。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本申請(qǐng)實(shí)施例至少提供一種行人數(shù)量的確定方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，可以提高行人數(shù)量統(tǒng)計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

本申請(qǐng)主要包括以下幾個(gè)方面：

第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種行人數(shù)量的確定方法，所述確定方法包括：

獲取待識(shí)別圖像，并從所述待識(shí)別圖像中確定出至少一個(gè)待識(shí)別區(qū)域；

針對(duì)于每一個(gè)所述待識(shí)別區(qū)域，識(shí)別所述待識(shí)別區(qū)域中的行人頭部以及行人骨骼結(jié)構(gòu)；

基于每一個(gè)所述待識(shí)別區(qū)域中所述行人頭部的數(shù)量以及所述行人骨骼結(jié)構(gòu)的數(shù)量，確定出所述待識(shí)別區(qū)域中行人的第一數(shù)量；

根據(jù)所述至少一個(gè)待識(shí)別區(qū)域中行人的第一數(shù)量，確定所述待識(shí)別圖像中行人的第二數(shù)量。

在一種可能的實(shí)施方式中，在所述獲取待識(shí)別圖像，并從所述待識(shí)別圖像中確定出至少一個(gè)待識(shí)別區(qū)域之后，所述確定方法還包括：

確定所述至少一個(gè)待識(shí)別區(qū)域中是否存在誤檢區(qū)域；

若存在，則將所述誤檢區(qū)域從所述至少一個(gè)待識(shí)別區(qū)域中刪除。

在一種可能的實(shí)施方式中，根據(jù)以下步驟確定所述至少一個(gè)待識(shí)別區(qū)域中是否存在誤檢區(qū)域：

針對(duì)于每一個(gè)所述待識(shí)別區(qū)域，將所述待識(shí)別區(qū)域?qū)?yīng)的圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的行人檢測(cè)模型中，確定所述待識(shí)別區(qū)域是否為誤檢區(qū)域；

若任意一個(gè)所述待識(shí)別區(qū)域?yàn)檎`檢區(qū)域，則確定所述至少一個(gè)待識(shí)別區(qū)域中存在誤檢區(qū)域。

在一種可能的實(shí)施方式中，根據(jù)以下步驟識(shí)別所述待識(shí)別區(qū)域中的行人頭部：

從所述待識(shí)別區(qū)域中識(shí)別出頭部特征；

基于所述頭部特征，確定所述待識(shí)別區(qū)域中的行人頭部。

在一種可能的實(shí)施方式中，根據(jù)以下步驟識(shí)別所述待識(shí)別區(qū)域中的行人骨骼結(jié)構(gòu)：

從所述待識(shí)別區(qū)域中識(shí)別出人體骨骼關(guān)鍵點(diǎn)；

基于所述人體骨骼關(guān)鍵點(diǎn)，確定出行人的人體骨骼結(jié)構(gòu)。

在一種可能的實(shí)施方式中，所述基于所述人體骨骼關(guān)鍵點(diǎn)，確定出行人的人體骨骼結(jié)構(gòu)，包括：