[發明專利]一種基于人工智能的相機快門速度調節方法及裝置

在審

• 申請號: 202011092655.8
• 申請日: 2020-10-13
• 公開（公告）號: CN112235514A
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發明（設計）人: 余波;夏彬
• 申請（專利權）人: 余波
• 主分類號: H04N5/235
• 分類號: H04N5/235;H04N5/232;H04N5/353;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明涉及人工智能技術領域，具體涉及一種基于人工智能的相機快門速度調節方法及裝置。所述方法包括：獲取人體的初始圖像數據；對初始圖像數據進行人體姿態估計得到人體的人體姿態信息；基于人體姿態信息構建人體的最小外接矩形以切割初始圖像，得到每個人的圖像集合；根據每個人體的關鍵點對圖像集合進行幀間人體的匹配，得到每個人體所對應的關鍵點的幀間距離，進而獲取人體的平均移動速度；基于平均移動速度進行快門速度的評估，得到快門速度序列，對快門速度序列進行時序預測得到未來時間的快門速度預測值序列，進而對相機快門速度進行調節以采集視頻數據。本申請的實施例能夠根據行人移動狀況自動調節相機快門的速度，提高圖像的保真度。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，具體涉及一種基于人工智能的相機快門速度調節方法及裝置。

背景技術

城市建設應抓住技術帶來的便利，依托BIM等信息化技術，構建城市專屬CIM模型，不斷整合資源，找準定位，探索智慧城市建設新路徑，提升城市服務水平和服務質量。新型基礎設施建設作為新時代城市建設的發展目標，指建設以5G、人工智能、工業互聯網、物聯網為代表的新型基礎設施，本質上是信息數字化的基礎設施。

目前城市攝像頭往往并不會依據道路的行人移動狀況自動調整攝像頭的快門速度，導致功耗較高，視頻的細節信息采集不完整，采集的視頻圖像不夠準確，因而圖像的保真程度很低。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提出了一種基于人工智能的相機快門速度調節方法，具體方案如下：

第一方面，本發明一個實施例提供了一種基于人工智能的相機快門速度調節方法包含以下步驟：

獲取人體的初始圖像數據；

對所述初始圖像數據進行人體姿態估計，得到人體的人體姿態信息，所述人體姿態信息包括人體的關鍵點；

基于所述人體姿態信息構建每個人體的最小外接矩形，以切割所述初始圖像，得到每個人體的圖像集合；

對所述圖像集合進行REID實現幀間行人的匹配，以至少一個關鍵點和REID信息進行城市信息模型的地面投影，對投影點進行幀間距離計算，得到所述幀間的行人的平均移動速度；

基于所述平均移動速度進行快門速度的評估，得到快門速度序列，對所述快門速度序列進行時序預測，得到未來時間的相機快門速度預測值序列；

根據所述相機快門速度預測值序列對所述相機快門速度進行調節，以采集視頻數據。

優選的，所述平均移動速度根據連續幀的所述關鍵點的幀間距離進行計算。

優選的，所述投影點是以人體的雙腳關鍵點之間的連線的中心點。

優選的，所述幀間行人的匹配方法采用基于度量學習的REID方法。

優選的，所述對所述快門速度進行時序預測的步驟還包括：

根據時序預測網絡預測未來時間的所述相機快門速度預測值序列。

第二方面，本發明另一實施例還包括了一種基于人工智能的相機快門速度調節裝置，該裝置包含以下模塊：

圖像采集模塊，用于獲取人體的初始圖像數據；

人體姿態估計模塊，用于對所述初始圖像數據進行人體姿態估計，得到人體的人體姿態信息，所述人體姿態信息包括人體的關鍵點；

圖像分割模塊，用于基于所述人體姿態信息構建每個人體的最小外接矩形，以切割所述初始圖像，得到每個人體的圖像集合；

速度計算模塊，對圖像集合進行REID實現幀間行人的匹配，以至少一個關鍵點和REID信息進行城市信息模型的地面投影，對投影點進行幀間距離計算，得到幀間的行人的平均移動速度；