[發(fā)明專利]證卡邊緣檢測方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011002908.8 | 申請日: | 2020-09-22 |
| 公開(公告)號: | CN112183517B | 公開(公告)日: | 2023-08-11 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 張國輝;雷晨雨;宋晨 | 申請(專利權(quán))人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/13 | 分類號: | G06T7/13;G06V30/14;G06V30/146;G06V30/18;G06V30/19;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/0455;G06N3/08 |
| 代理公司: | 深圳中一聯(lián)合知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44414 | 代理人: | 耿立平 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市福田區(qū)福*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 邊緣 檢測 方法 設(shè)備 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種證卡邊緣檢測方法,其特征在于,方法包括:
獲取目標(biāo)視頻中待處理的目標(biāo)幀;
根據(jù)所述目標(biāo)幀所在的位置,獲取與所述目標(biāo)幀相鄰的相鄰幀的第一關(guān)鍵點信息,其中,所述相鄰幀在所述目標(biāo)視頻的時間軸上的位置在所述目標(biāo)幀之前,所述相鄰幀中包含證卡,所述第一關(guān)鍵點信息包括所述證卡的角點信息;
將所述第一關(guān)鍵點信息與所述目標(biāo)幀輸入至預(yù)設(shè)的關(guān)鍵點位置跟蹤模型,以獲取所述目標(biāo)幀的第二關(guān)鍵點信息以及所述目標(biāo)幀的判定信息,其中,所述判定信息用于表征所述目標(biāo)幀是否包含證卡;
根據(jù)所述第二關(guān)鍵點信息和所述判定信息,確定所述目標(biāo)幀的第一證卡檢測結(jié)果;
所述將所述第一關(guān)鍵點信息與所述目標(biāo)幀輸入關(guān)鍵點位置跟蹤模型,獲取所述目標(biāo)幀的第二關(guān)鍵點信息,包括:
根據(jù)所述第一關(guān)鍵點信息確定所述目標(biāo)幀包含對象的第1個參考位置;
在第1次迭代中,將所述第1個參考位置和所述目標(biāo)幀輸入所述關(guān)鍵點位置跟蹤模型,獲得第1次迭代的多個關(guān)鍵點和第1次迭代的迭代誤差,并根據(jù)該迭代誤差對所述第1個參考位置進行更新,獲得第2個參考位置;所述第1次迭代的多個關(guān)鍵點位于第一參考直線上,所述第一參考直線包含根據(jù)所述第1個參考位置確定的邊緣直線;
在第i次迭代中,將第i-1次迭代的多個關(guān)鍵點和所述目標(biāo)幀輸入所述關(guān)鍵點位置跟蹤模型,獲得第i次迭代的多個關(guān)鍵點和第i次迭代的迭代誤差,并根據(jù)該迭代誤差對所述第i個參考位置進行更新,獲得第i+1個參考位置;其中,i為大于1的整數(shù),所述第i次迭代的多個關(guān)鍵點位于第二參考直線上,所述第二參考直線包含根據(jù)所述第i個參考位置確定的邊緣直線;
在經(jīng)過預(yù)設(shè)次數(shù)的迭代后,獲得當(dāng)前迭代得到的多個關(guān)鍵點,并根據(jù)所述當(dāng)前迭代得到的多個關(guān)鍵點確定所述第二關(guān)鍵點信息;所述第二關(guān)鍵點信息包括當(dāng)前迭代中的參考直線的交點坐標(biāo)。
2.如權(quán)利要求1所述的證卡邊緣檢測方法,其特征在于,所述根據(jù)所述第二關(guān)鍵點信息和所述判定信息,確定所述目標(biāo)幀的證卡檢測結(jié)果,包括:
在所述判定信息表征所述目標(biāo)幀包含證卡的情況下,根據(jù)所述第二關(guān)鍵點信息確定所述目標(biāo)幀包含證卡的邊緣信息;所述邊緣信息包括邊緣直線的參數(shù)以及角點坐標(biāo)。
3.如權(quán)利要求1-2任一項所述的證卡邊緣檢測方法,其特征在于,所述獲取目標(biāo)視頻中待處理的目標(biāo)幀之后,所述方法還包括:
在所述目標(biāo)幀為所述目標(biāo)視頻的第一幀,或所述相鄰幀不包含證卡的情況下,對所述目標(biāo)幀進行預(yù)處理,獲得所述目標(biāo)幀的灰度圖像;所述灰度圖像的尺寸小于所述目標(biāo)幀的尺寸;
將所述灰度圖像輸入邊緣檢測模型,獲取所述灰度圖像的第三關(guān)鍵點信息;所述邊緣檢測模型為端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,所述第三關(guān)鍵點信息包括所述灰度圖像的多個邊緣直線參數(shù);
根據(jù)所述第三關(guān)鍵點信息,確定所述目標(biāo)幀的第二證卡檢測結(jié)果。
4.如權(quán)利要求3所述的證卡邊緣檢測方法,其特征在于,所述根據(jù)所述第三關(guān)鍵點信息,確定所述目標(biāo)幀的第二證卡檢測結(jié)果,包括:
在所述多個邊緣直線參數(shù)能夠確定一個矩形的情況下,根據(jù)所述多個邊緣直線參數(shù)確定待檢測證卡的多個角點坐標(biāo);所述待檢測證卡為所述目標(biāo)幀包含的證卡;
根據(jù)所述多個角點坐標(biāo),截取所述待檢測證卡的多個邊緣區(qū)域,所述多個邊緣區(qū)域與所述多個角點一一對應(yīng);
確定每個邊緣區(qū)域?qū)?yīng)的邊緣直線,并將所述邊緣直線確定為所述待檢測證卡的邊緣直線。
5.如權(quán)利要求4所述的證卡邊緣檢測方法,其特征在于,所述確定每個邊緣區(qū)域?qū)?yīng)的邊緣直線,包括:
對第一邊緣區(qū)域進行邊緣檢測,獲得所述第一邊緣區(qū)域沿第一方向的邊緣圖像;所述第一邊緣區(qū)域為所述多個邊緣區(qū)域中任意一個,所述第一方向為所述待檢測證卡的任意一個邊緣的方向;
將所述邊緣圖像劃分為N個子圖像并對每個子圖像進行二值化處理,獲得N個二值化子圖像;其中,N為大于1的整數(shù);
對所述N個二值化子圖像進行直線檢測,獲取N個目標(biāo)直線以及該N個目標(biāo)直線的2N個端點;其中,所述目標(biāo)直線為二值化子圖像中與目標(biāo)邊緣距離最近的直線,所述目標(biāo)邊緣根據(jù)所述第一方向確定;
對所述2N個端點進行直線擬合,獲得所述第一邊緣區(qū)域?qū)?yīng)的邊緣直線。
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