[發明專利]位置預測方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202011461849.0
• 申請日: 2020-12-08
• 公開（公告）號: CN112836568A
• 公開（公告）日: 2021-05-25
• 發明（設計）人: 鄒佳辰
• 申請（專利權）人: 北京邁格威科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/08
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 何少巖

本申請提供一種位置預測方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，涉及圖像處理技術領域。該方法包括：針對多幀圖像中的第一目標幀圖像，通過神經網絡模型預測所述第一目標幀圖像中目標物體的預測位置；針對所述多幀圖像中的第二目標幀圖像，基于其之前的第一歷史幀圖像中所述目標物體的最新預測位置預測所述第二目標幀圖像中所述目標物體的預測位置；其中，相鄰兩張第一目標幀圖像之間包括至少一張第二目標幀圖像。本方案可使得神經網絡模型無需對所有圖像中的物體進行位置預測，只需對其中一部分的圖像進行位置預測即可，一方面減少了神經網絡模型的運算量，降低了神經網絡模型的功耗，另一方面又減少了對每幀圖像的位置檢測的時延。

技術領域

本申請涉及圖像處理技術領域，具體而言，涉及一種位置預測方法、 裝置、電子設備及可讀存儲介質。

背景技術

隨著計算機網絡、通信和半導體技術的迅速發展，人們越來越青睞于 利用神經網絡模型對視頻圖像進行分析，獲取圖像中的有用信息。

一般在監控領域，為了實現對目標對象的追蹤，可以通過神經網絡模 型對圖像中的目標對象進行位置檢測。而現有技術中一般是通過神經網絡 模型來對視頻流中的所有幀圖像依次進行檢測，由于神經網絡模型運算過 程復雜，使得神經網絡模型需要等待一定時間后才能輸出檢測結果，所以， 在神經網絡模型對所有幀圖像依次進行檢測時，一方面會造成檢測結果的 延遲較大，另一方面，由于每幀圖像均要進行檢測，所以，使得神經網絡模型的計算量較大，導致其功耗較高。

發明內容

本申請實施例的目的在于提供一種位置預測方法、裝置、電子設備及 可讀存儲介質，用以改善現有技術中由于神經網絡模型需要對所有視頻幀 圖像均進行檢測而導致檢測結果延遲較大，且功耗較高的問題。

第一方面，本申請實施例提供了一種位置預測方法，所述方法包括：

針對多幀圖像中的第一目標幀圖像，通過神經網絡模型預測所述第一 目標幀圖像中目標物體的預測位置；

針對所述多幀圖像中的第二目標幀圖像，基于其之前的第一歷史幀圖 像中所述目標物體的最新預測位置預測所述第二目標幀圖像中所述目標物 體的預測位置；

其中，相鄰兩張第一目標幀圖像之間包括至少一張第二目標幀圖像。

在上述實現過程中，通過神經網絡模型對多幀圖像中的第一目標幀圖 像中目標物體的位置進行預測，針對第二目標幀圖像中目標物體的預測位 置通過基于其之前的第一歷史幀圖像中目標物體的預設位置來進行預測， 從而可使得神經網絡模型無需對所有圖像中的目標物體進行位置預測，只 需對其中一部分的圖像進行位置預測即可，一方面減少了神經網絡模型的 運算量，降低了神經網絡模型的功耗，另一方面又減少了對每幀圖像的位 置檢測的時延。

可選地，所述通過神經網絡模型預測所述第一目標幀圖像中目標物體 的預測位置，包括：

基于所述第一目標幀圖像之前的第二歷史幀圖像中所述目標物體的最 新預測位置獲得所述目標物體在所述第一目標幀圖像中的第一預測位置；

通過神經網絡模型預測所述第一目標幀圖像中所述目標物體的第二預 測位置；

根據所述第一預測位置對所述第二預測位置進行修正，獲得通過所述 神經網絡模型預測的所述第一目標幀圖像中所述目標物體的預測位置。

在上述實現過程中，由于神經網絡模型在進行位置預測時存在噪聲， 影響其位置預測結果的準確性，所以，通過第一預測位置對第二預測位置 進行修正可提高目標物體位置預測的準確性。

可選地，所述根據所述第一預測位置對所述第二預測位置進行修正， 獲得通過所述神經網絡模型預測的所述第一目標幀圖像中所述目標物體的 預測位置，包括：

確定所述第二預測位置與所述第一預測位置之間的位置誤差；