[發明專利]一種行人背包檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202110700423.4
• 申請日: 2021-06-23
• 公開（公告）號: CN113378752B
• 公開（公告）日: 2022-09-06
• 發明（設計）人: 余永龍
• 申請（專利權）人: 濟南博觀智能科技有限公司
• 主分類號: G06V40/10
• 分類號: G06V40/10;G06V10/22;G06V10/774
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 紀志超

本發明公開了一種行人背包檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質，方法包括：獲取待檢測圖像，并確定待檢測圖像中的背包檢測區域及背帶檢測區域；背包檢測區域包含背帶檢測區域；當預設背包檢測模型在背包檢測區域中檢測到背包時，生成背包對應的背包類型檢測結果；當預設背包檢測模型在背包檢測區域中未檢測到背包時，利用預設背帶檢測模型確定背帶檢測區域中的背帶類型，并根據背帶類型確定背包類型檢測結果。本發明分別基于背包檢測區域及其所包含的背帶檢測區域，對背包的主體特征及背帶特征進行檢測，當主體被遮擋時，仍可對背帶特征進行檢測，不僅可確保背包檢測結果及背帶檢測結果來自同一背包，同時也可提升行人背包檢測的準確性及靈活度。

技術領域

本發明涉及圖像識別領域，特別涉及一種行人背包檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

在圖像識別領域中，提取目標屬性的過程一直是目標識別任務中的重要環節，例如在行人識別中，判斷行人目標是否攜包以及攜包類型為人體屬性識別的重要內容。

相關技術中，對行人背包的檢測通常會使用深度學習網絡模型確定待檢測圖像中的行人區域，并對行人區域內的背包主體進行檢測。然而背包的尺寸較小，人體容易對背包造成遮擋，進而導致背包物體難以被檢測，影響行人背包檢測的準確率。

發明內容

本發明的目的是提供一種行人背包檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質，可同時利用背包的主體特征及背帶特征進行檢測，進而提升行人背包檢測的準確性及靈活度。

為解決上述技術問題，本發明提供一種行人背包檢測方法，包括：

獲取待檢測圖像，并確定所述待檢測圖像中的背包檢測區域及背帶檢測區域；所述背包檢測區域包含所述背帶檢測區域；

當預設背包檢測模型在所述背包檢測區域中檢測到背包時，生成所述背包對應的背包類型檢測結果；

當所述預設背包檢測模型在所述背包檢測區域中未檢測到背包時，利用預設背帶檢測模型確定所述背帶檢測區域中的背帶類型，并根據所述背帶類型確定所述背包類型檢測結果。

可選地，所述確定所述待檢測圖像中的背包檢測區域及背帶檢測區域，包括：

提取所述待檢測圖像中的人體區域，并提取所述人體區域中的人體關鍵點數據；

利用所述人體關鍵點數據生成所述背包檢測區域及所述背帶檢測區域。

可選地，當所述人體關鍵點數據包含肩部關鍵點數據、髖部關鍵點數據及踝部關鍵點數據時，所述利用所述人體關鍵點數據生成所述背包檢測區域及所述背帶檢測區域，包括：

利用所述肩部關鍵點數據、所述髖部關鍵點數據及所述踝部關鍵點數據判斷人體是否傾斜；

若是，則利用所述肩部關鍵點數據、所述髖部關鍵點數據及所述踝部關鍵點數據計算邊框補償量，并利用所述肩部關鍵點數據、所述髖部關鍵點數據、所述踝部關鍵點數據及所述邊框補償量生成所述背帶檢測區域；

若否，則利用所述肩部關鍵點數據、所述髖部關鍵點數據、所述踝部關鍵點數據生成所述背帶檢測區域；

利用所述背帶檢測區域的位置數據生成所述背包檢測區域。

可選地，在利用所述人體關鍵點數據生成所述背包檢測區域及所述背帶檢測區域之后，還包括：

判斷所述背包檢測區域是否超出所述人體區域；

若是，則利用所述待檢測圖像對超出所述人體區域的背包檢測區域進行補邊處理。

可選地，所述利用預設背帶檢測模型確定所述背帶檢測區域中的背帶類型，包括：

利用所述預設背帶檢測模型確定所述背帶檢測區域中的第一背帶類型及對應的第一置信度；