[發(fā)明專利]一種非機動車的識別方法、系統(tǒng)及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110697530.6
• 申請日: 2021-06-23
• 公開（公告）號: CN113343888A
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 趙妍珠;馬偉;毛曉蛟;章勇
• 申請（專利權(quán)）人: 蘇州科達科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/62
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11250
• 代理人: 張琳琳

本發(fā)明公開了一種非機動車的識別方法、系統(tǒng)及裝置，其中，所述方法包括：獲取目標圖像；生成所述目標圖像的對象分割結(jié)果，所述對象分割結(jié)果用于表征所述目標圖像中待檢測的人和/或非機動車；提取所述目標圖像的圖像特征，并在所述對象分割結(jié)果限定的區(qū)域中識別所述圖像特征的注意力特征；根據(jù)所述注意力特征，確定所述目標圖像中非機動車的目標標識，以基于確定的所述目標標識對所述非機動車進行追蹤。本發(fā)明提供的技術(shù)方案，能夠提高非機動車的重識別精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種非機動車的識別方法、系統(tǒng)及裝置。

背景技術(shù)

在智能監(jiān)控場景下，對于非機動車的重識別需求在日益提升。在對非機動車進行重識別時，針對一個攝像機拍攝到的非機動車目標，可以搜索到其它攝像機拍攝的相同非機動車目標，從而實現(xiàn)對非機動車目標進行跟蹤。

在實際應(yīng)用中，監(jiān)控圖像中的非機動車通常會與人體相結(jié)合，例如人會坐在非機動車上，或者人會扶著非機動車行走，這樣會導(dǎo)致對非機動車進行跟蹤的難度較大。按照現(xiàn)有的重識別技術(shù)，很難將人體與非機動車進行區(qū)分，從而導(dǎo)致重識別的精度不高。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明實施方式提供了一種非機動車的識別方法、系統(tǒng)及裝置，能夠提高非機動車的重識別精度。

本發(fā)明一方面提供了一種非機動車的識別方法，所述方法包括：獲取目標圖像；生成所述目標圖像的對象分割結(jié)果，所述對象分割結(jié)果用于表征所述目標圖像中待檢測的人和/或非機動車；提取所述目標圖像的圖像特征，并在所述對象分割結(jié)果限定的區(qū)域中識別所述圖像特征的注意力特征；根據(jù)所述注意力特征，確定所述目標圖像中非機動車的目標標識，以基于確定的所述目標標識對所述非機動車進行追蹤。

本發(fā)明另一方面還提供一種非機動車的識別系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：圖像獲取單元，用于獲取目標圖像；分割結(jié)果生成單元，用于生成所述目標圖像的對象分割結(jié)果，所述對象分割結(jié)果用于表征所述目標圖像中待檢測的人和/或非機動車；注意力特征識別單元，用于提取所述目標圖像的圖像特征，并在所述對象分割結(jié)果限定的區(qū)域中識別所述圖像特征的注意力特征；目標追蹤單元，用于根據(jù)所述注意力特征，確定所述目標圖像中非機動車的目標標識，以基于確定的所述目標標識對所述非機動車進行追蹤。

本發(fā)明另一方面還提供一種非機動車的識別裝置，所述非機動車的識別裝置包括處理器和存儲器，所述存儲器用于存儲計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執(zhí)行時，實現(xiàn)上述的非機動車的識別方法。

本發(fā)明另一方面還提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)用于存儲計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時，實現(xiàn)上述的非機動車的識別方法。

本申請?zhí)峁┑募夹g(shù)方案，可以先生成目標圖像的對象分割結(jié)果，在該對象分割結(jié)果中，可以將人體與非機動車進行像素級別的分割。根據(jù)實際應(yīng)用場景的需求，該對象分割結(jié)果中可以僅表征待檢測的非機動車或者待檢測的人，還可以表征非機動車與人的結(jié)合。后續(xù)，在提取了目標圖像的圖像特征之后，可以在對象分割結(jié)果所限定的區(qū)域內(nèi)，識別出圖像特征的注意力特征。這樣，由于對象分割結(jié)果能夠?qū)Ψ菣C動車或者人體進行像素級別的分割，那么在識別注意力特征時，能夠?qū)Ｗ⒂趯嶋H感興趣的區(qū)域進行分析，從而減少需要處理的數(shù)據(jù)量，同時還能夠提高注意力特征的識別精度。該注意力特征可以表征圖像特征中明顯的區(qū)別點，基于注意力特征，可以確定出目標圖像中非機動車的目標標識，具備同一個目標標識的非機動車，就可以表征相同的非機動車。這樣，根據(jù)上述的目標標識，可以對多個圖像中的非機動車進行篩查，從而對相同的非機動車進行追蹤。

可見，通過上述的方式，能夠通過對象分割結(jié)果將感興趣區(qū)域限定在非機動車和/或人體上，通過識別感興趣區(qū)域的注意力特征，從而可以準確地確定出非機動車的標識，進而提高了非機動車的重識別精度。

附圖說明

通過參考附圖會更加清楚的理解本發(fā)明的特征和優(yōu)點，附圖是示意性的而不應(yīng)理解為對本發(fā)明進行任何限制，在附圖中：