[發明專利]行人檢測方法、裝置、計算機設備和可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202110601733.0
• 申請日: 2021-05-31
• 公開（公告）號: CN113343823A
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發明（設計）人: 高鈺敏;郭麗麗;孫翠翠;聶道靜;瞿朋;嚴書桃;沈毅祥;代宗;劉瑞
• 申請（專利權）人: 湖北微特傳感物聯研究院有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 重慶中之信知識產權代理事務所(普通合伙) 50213
• 代理人: 黃妍

1.一種行人檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

實時獲取目標監控區域的目標視頻圖像；

將所述目標視頻圖像生成目標圖像序列；

根據所述目標圖像序列，獲取當前幀圖像和參考幀圖像；

將所述當前幀圖像與所述參考幀圖像進行相似行計算，根據相似性結果輸出相應的行人檢測結果。

2.如權利要求1所述的行人檢測方法，其特征在于，將所述目標視頻圖像生成目標圖像序列，包括：

將所述目標視頻圖像轉換成圖像序列進行存儲，得到原始圖像序列；

按照預設規則從所述原始圖像序列中獲取若干幀圖像，得到所述目標圖像序列。

3.如權利要求1所述的行人檢測方法，其特征在于，根據所述目標圖像序列，獲取當前幀圖像和參考幀圖像，包括：

根據時間戳對所述目標圖像序列中的每幀圖像進行排序，得到每幀圖像的序列編號；

根據所述序列編號判斷所述當前幀圖像是否為首幀圖像；

若所述當前幀圖像是首幀圖像時，將所述當前幀圖像作為所述參考幀圖像；

若所述當前幀圖像不是首幀圖像時，將上一幀圖像作為所述參考幀圖像。

4.如權利要求1所述的行人檢測方法，其特征在于，將所述當前幀圖像與所述參考幀圖像進行相似行計算，根據相似性結果輸出相應的行人檢測結果，包括：

對所述當前幀圖像和所述參考幀圖像進行特征提取，得到當前特征圖和參考特征圖：

根據損失函數，計算出所述當前特征圖和所述參考特征圖的相似度；

將所述相似度與預設值進行比較，若相似度大于或等于所述預設值時，將所述參考特征圖的行人檢測結果作為所述當前幀圖像的行人檢測結果；

若所述相似度小于所述預設值時，對所述當前特征圖進行分類識別，獲取所述當前幀圖像的行人檢測結果。

5.如權利要求4所述的行人檢測方法，其特征在于，所述損失函數的公式表達為：

其中，N表示特征圖的大小，d表示兩張特征圖的相似距離，threshold為設定的閾值，s表示兩張特征圖的相似度。

6.如權利要求5所述的行人檢測方法，其特征在于，所述兩張特征圖的相似距離計算公式為：

其中，M_t-1表示參考特征圖，M_t表示當前特征圖。

7.如權利要求1所述的行人檢測方法，其特征在于，根據所述目標圖像序列，獲取當前幀圖像和參考幀圖像之后，所述方法還包括：

通過9層空洞卷積層和9層平均池化對所述參考幀圖像進行特征提取，得到參考特征圖；

根據softmax分類器對所述參考特征圖進行分類識別，得到所述參考特征圖對應的行人檢測結果；

其中，所述9層空洞卷積層的連接方式為：第一層卷積特征層連接第三層卷積層，第二層卷積特征層連接第四層卷積層，第三層卷積特征層連接第五層卷積層，第四層卷積特征連接第六層卷積層，第五層卷積特征連接第七層卷積，第六層卷積特征連接第八層卷積層，第七層卷積特征連接第九層卷積層。

8.一種行人檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

視頻圖像獲取模塊，用于實時獲取目標監控區域的目標視頻圖像；

圖像序列生成模塊，將所述目標視頻圖像生成目標圖像序列；

幀圖像獲取模塊，用于根據所述目標圖像序列，獲取當前幀圖像和參考幀圖像；

相似性計算模塊，用于將所述當前幀圖像與所述參考幀圖像進行相似行計算，根據相似性結果輸出相應的行人檢測結果。

9.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項方法的步驟。

10.一種可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項方法的步驟。