[發明專利]一種行人快照優選方法、裝置、計算機設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202011503821.9
• 申請日: 2020-12-18
• 公開（公告）號: CN112434671B
• 公開（公告）日: 2021-08-06
• 發明（設計）人: 林丕成;宋開銀;葉春雨;施嵐峰
• 申請（專利權）人: 深研人工智能技術（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T7/70;G06F16/55
• 代理公司: 深圳市精英專利事務所 44242
• 代理人: 武志峰

本發明公開了一種行人快照優選方法、裝置、計算機設備及存儲介質。該方法包括檢測視頻中的目標對象，截取目標對象在不同視頻幀中的快照；檢測每張快照中的關鍵點信息，根據關鍵點信息篩選出具有完整姿態的快照并確認快照中的目標對象的拍攝角度，然后根據拍攝角度對每張快照進行分類，得到不同角度分類的多組快照集；然后對比每組快照集中的所有快照的置信度和截取時間，并選取置信度從高到低的快照，并且選取的快照中相鄰快照的截取時間的差值也大于預設時間間隔，然后送入行人數據庫，直至每組快照集中送入所述行人數據庫的快照數量達到預設數量要求。本發明提供了行人快照的優選策略，選取出的行人快照具有識別準確率高的優點。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種行人快照優選方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

背景技術

視頻中的行人快照，是指在現實場景下通過攝像頭錄制視頻，并在視頻中收集的行人圖像，該圖像可用于行人識別等計算機視覺任務。而現實場景下，攝像頭安置的角度、高度等配置均不同，拍攝環境不可控，多個攝像頭下獲取的行人圖像變化大，圖像質量參差不齊，因此，大部分行人識別任務不單要通過整體行人判讀，也需要找到局部不變的特征，包括衣服顏色、衣服紋理、手提包、背包等。

目前現有的從視頻中選取行人快照的主要做法是：通過目標檢測網絡，在視頻中識別出行人，并使用檢測包圍框將該行人進行框取，然后將框取出的圖像輸入行人識別網絡進行判斷，然而基于現實場景的多變性以及目標檢測網絡的準確性，不同角度的攝像頭獲取的行人圖像經常出現質量問題，主要可能出現情況有：

(1)目標檢測網絡錯將其他物體識別成行人，包括消防栓、標示牌等；

(2)檢測出來的行人被嚴重遮擋；

(3)檢測出來的行人快照包括兩個以上行人；

(4)由于檢測行人包圍框的不穩定導致行人圖像不完整，可能出現缺少腿部、頭部等情況；

出現以上情況的行人快照，丟失了大量的行人全局及局部信息，給行人識別帶來了極大的困難，且現有公開行人識別的文獻中，僅說明了行人識別的判斷方法，并沒有考慮針對行人識別如何選取不同攝像機下的行人快照。

因此，現有的視頻中行人快照選取方法，具有以下局限性：未能給出行人快照優選策略，直接采用不同角度攝像頭獲取的行人快照，僅可應用于環境單一的場景；對于場景十分多變復雜的城市、公共場所等場景，會極大的降低行人識別準確率和識別效果。

發明內容

本發明的目的是提供一種行人快照優選方法、裝置、計算機設備及存儲介質，旨在解決現有未能針對提高行人識別率來選取不同攝像機下的行人快照的問題。

第一方面，本發明實施例提供了一種行人快照優選方法，其包括：

檢測視頻中的目標對象，截取目標對象在不同視頻幀中的快照；

檢測每張快照中的關鍵點信息，根據所述關鍵點信息篩選出具有完整姿態的快照；

確認篩選出的每張快照中的所述目標對象的拍攝角度，并根據拍攝角度對篩選出的每張快照進行分類，得到不同角度分類的多組快照集，其中一組快照集對應一個角度分類；

對比每組快照集中的所有快照的置信度和截取時間，所述置信度的大小表示是否為目標對象的概率值，根據置信度從高到低依次選取快照送入行人數據庫，且依次送入所述行人數據庫的快照的截取時間的間隔大于預設時間間隔，直至每組快照集中送入所述行人數據庫的快照數量達到預設數量要求。

第二方面，本發明實施例提供了一種行人快照優選裝置，其包括：

截取單元，用于檢測視頻中的目標對象，截取目標對象在不同視頻幀中的快照；

篩選單元，用于檢測每張快照中的關鍵點信息，根據所述關鍵點信息篩選出具有完整姿態的快照；