[發明專利]狀態信息的確定方法和裝置、存儲介質及電子裝置

在審

• 申請號: 202111567464.7
• 申請日: 2021-12-20
• 公開（公告）號: CN114283361A
• 公開（公告）日: 2022-04-05
• 發明（設計）人: 彭垚;侯仁政;林亦寧;趙之健;邱爽
• 申請（專利權）人: 上海閃馬智能科技有限公司;杭州閃馬智擎科技有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06K9/62;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/75;G06V10/74
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 王曉婷

本申請公開了一種狀態信息的確定方法和裝置、存儲介質及電子裝置，上述方法包括：通過獲取一定數量幀的圖像信息，圖像信息包括目標對象的第一對象信息；基于第一對象信息，對目標對象進行跟蹤判斷，以確定目標對象的狀態；在確定目標對象處于停車狀態的情況下，基于目標對象的第二對象信息，通過聚類算法對目標對象進行聚類操作，以得到目標區域，根據目標區域的歷史數據，使用視頻分類網絡模型對目標區域進行分類處理，以得到目標狀態信息；采用上述技術方案，解決了相關技術中，無法對處于視頻圖像信息中的目標對象的狀態進行準確確定等問題。

技術領域

本申請涉及通信領域，具體而言，涉及一種狀態信息的確定方法和裝置、存儲介質及電子裝置。

背景技術

相關技術中，交通事故檢測是智能交通系統中最重要的部分之一，實時且魯棒的交通事故檢測方法可以為減少人員傷亡和減少財產損失做出巨大貢獻。隨著智能交通系統的快速發展，基于計算機視覺技術和圖像處理技術的交通事故檢測系統的研究吸引了廣泛的注意力，許多研究者在這個領域中也取得了重大的進展。

然而，由于交通環境的復雜性，目前提出的方法在實際應用過程中仍然存在一定的限制。相關技術中，現有的方法存在運行速度不夠快或在復雜的交通環境下魯棒性不夠好等問題。具體而言存在以下缺陷或不足：使用傳統邏輯判斷方法，例如根據判斷車輛周圍是否有人來判斷是否發生事故，魯棒性不高；直接使用視頻分類方法會引入過多無關背景信息，難以聚焦到發生事故的區域。

針對相關技術中，無法對處于視頻圖像信息中的目標對象的狀態進行準確確定等問題，目前尚未發現有效的解決方案。

發明內容

本申請實施例提供了一種狀態信息的確定方法和裝置、存儲介質及電子裝置，以至少解決相關技術中，無法對處于視頻圖像信息中的目標對象的狀態進行準確確定的問題。

根據本申請實施例的一個實施例，提供了一種狀態信息的確定方法，包括：獲取目標數量幀的圖像信息，其中，所述圖像信息包括目標對象的第一對象信息；基于所述第一對象信息，對所述目標對象進行跟蹤判斷，以確定所述目標對象的狀態；在確定所述目標對象處于停車狀態的情況下，基于所述目標對象的第二對象信息，對所述目標對象進行聚類操作，以得到目標區域；根據所述目標區域的歷史數據，對所述目標區域進行分類處理，以得到目標狀態信息。

在一個示例性實施例中，根據所述目標區域的歷史數據，對所述目標區域進行分類處理，以得到目標狀態信息，包括：從所述圖像信息中獲取所述目標區域的歷史幀圖像，通過視頻分類網絡模型對所述歷史幀圖像中的目標區域圖像序列進行分析，以確定所述目標區域是否存在事故。

在一個示例性實施例中，通過以下方式確定所述目標對象處于所述停車狀態：獲取目標對象在目標幀圖像的前一幀圖像的第一圖像信息，以及所述目標對象在所述目標幀圖像的第二圖像信息，其中，所述圖像信息包括：所述目標幀圖像和所述前一幀圖像；在所述第一圖像信息和所述第二圖像信息的交并比超過預設閾值的情況下，確定所述目標對象處于停車狀態。

在一個示例性實施例中，基于所述目標對象的第二對象信息，對所述目標對象進行聚類操作，以得到目標區域，包括：獲取所述目標對象的大小信息和對象間距離信息，其中，所述對象間距離信息為目標對象與所述目標對象的相鄰對象的相鄰距離；按照目標聚類算法對所述大小信息和對象間距離信息進行聚類分析，得到一個或多個所述目標區域。

在一個示例性實施例中，從所述圖像信息中獲取所述目標區域的歷史幀圖像之后，所述方法還包括：從所述目標區域的歷史幀圖像中獲取均存在所述目標區域的多個歷史幀圖像；從所述多個歷史幀圖像中摳圖得到所述目標區域圖像序列。

在一個示例性實施例中，從所述多個歷史幀圖像中摳圖得到所述停車區域圖像序列，包括：獲取所述視頻分類網絡模型的分析標準，其中，所述分析標準用于指示所述視頻分類網絡模型對輸入的目標區域圖像序列的幀數要求；根據所述分析標準從所述多個歷史幀圖像中摳圖得到所述目標區域圖像序列。