[發明專利]一種二維虛假目標識別方法、裝置、設備和介質在審
| 申請號: | 202011405047.8 | 申請日: | 2020-12-03 |
| 公開(公告)號: | CN112668396A | 公開(公告)日: | 2021-04-16 |
| 發明(設計)人: | 蘇昭行;吳惠敏 | 申請(專利權)人: | 浙江大華技術股份有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291 | 代理人: | 杜晶 |
| 地址: | 310053 浙江*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 二維 虛假 目標 識別 方法 裝置 設備 介質 | ||
本發明公開了一種二維虛假目標識別方法、裝置、設備和介質,由于該方法是基于預先訓練完成的目標識別模型,確定采集的待識別圖像中的目標區域的圖像,由于該目標識別模型是對各種類型、各種大小的目標進行訓練,從而解決了目標類型以及目標大小受限的問題;根據目標區域的圖像中每個像素點的亮度值、以及預設的目標亮度范圍,確定目標區域的圖像中亮度值位于目標亮度范圍的每個目標像素點;根據每個目標像素點的亮度均值或數量與所述目標區域的真實圖像對應所述目標亮度范圍內像素點的目標亮度均值或目標數量的比較結果,確定目標區域的圖像包含的目標是否為二維虛假目標,由于是基于圖像的亮度值確定時只消耗計算資源,從而降低了成本。
技術領域
本發明涉及圖像處理技術領域,尤其涉及一種二維虛假目標識別方法、裝置、設備和介質。
背景技術
在視頻監控領域,需要對監控設備采集的圖像中的目標進行識別,再做后續處理。當前市面主流采用目標識別模型對目標進行識別,按場景和需求不同,對目標進行識別包括:目標檢測、目標屬性分析、目標跟蹤等。
通常基于單鏡頭的監控設備采集的圖像,目標識別模型是不能區別圖像中的目標是三維真實目標,還是二維虛假目標的。其中,二維虛假目標即通過照片、影像等形式二維顯示的目標。
背投、投影儀、閉路電視曾經多用于多媒體教室,隨著國內教學環境的改善,背投、閉路電視逐漸淡出視野,投影儀、智慧屏逐漸成為普通教室標配。這些設備也廣泛用于會議室、演講廳、宴會廳等。
在上述包括投影、閉路電視、智慧屏等設備的教室、會議室、演講廳等場景中,是不需要對影像畫面中的人體、物體進行目標識別的,而只對場景中真實目標進行識別,比如對教室內的學生、老師、手機等真實目標進行識別。從而進一步地去分析目標的行為,比如學生玩手機、老師接打電話、老師書寫板報等。但在場景的影像畫面中的物體和人體可能會被誤識別為真實目標。
圖1為現有技術提供的一種會議室場景的示意圖,如圖1所示,在對人體進行識別時,會將智慧屏顯示的二維虛假人體誤識別為三維真實人體。圖2為現有技術提供的一種教室場景的示意圖,如圖2所示,在對教室中的物體進行識別時,會將投影儀顯示的二維虛假物體誤識別為三維真實物體。
目前市面上的監控設備通常帶有排除區域、檢測區域功能,即對配置的排除區域的區域圖像不進行目標識別,僅對檢測區域的區域圖像進行目標識別。但具有這兩個功能的監控設備并不能識別出二維虛假目標,而是通過排除二維虛假目標所在的區域,僅在檢測區域內進行識別。
現有技術中在進行二維虛假目標識別時,包括有基于雙攝像頭分別采集人臉正面和側面來識別二維虛假人體的識別方法、以及通過紅外模塊監測目標是否為活體的活體人臉識別方法,但這兩種方法中分別只能識別虛假人體和活體,因此識別二維虛假目標的目標類型受限。
現有技術中還存在通過發射3D結構光的近紅外激光器,將具有一定結構特征的光線發射到目標上,再由專門的紅外攝像頭進行采集。由于真實目標是三維的,因此可以根據采集的圖像相位信息,確定出真實目標的三維結構,從而識別出三維真實目標,而二維虛假目標由于是二維平面,因此無法確定出三維結構,從而可以識別出二維虛假目標。但在該技術中的近紅外激光器的成本較高,使用壽命較短。
現有技術中還存在基于雙目相機使用雙目深度算法確定深度圖像中目標區域圖像的每個像素點的深度值,根據深度值信息確定目標的三維結構信息,而二維虛假目標由于是二維平面,不具備三維結構,從而識別出二維虛假目標。但由于雙目相機的分辨率較低,無法確定出大小較小的目標的三維結構信息,因此基于該方法進行識別時二維虛假目標的目標大小受限。
綜上所述,現有技術中的二維虛假目標識別方法存在目標類型受限、目標大小受限、以及成本較高等問題。
發明內容
本發明實施例提供了一種二維虛假目標識別方法、裝置、設備和介質,用以解決現有的二維虛假目標識別方法存在目標類型受限、目標大小受限、以及成本較高的問題。
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