[發明專利]圖像處理方法和處理器

在審

• 申請號: 202210991723.7
• 申請日: 2022-08-16
• 公開（公告）號: CN115424216A
• 公開（公告）日: 2022-12-02
• 發明（設計）人: 李圣昱;何天宇;沈旭;申晨;黃建強;李健
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴（中國）有限公司
• 主分類號: G06V20/54
• 分類號: G06V20/54;G06V20/40;G06V10/62;G06V10/774;G06V10/82
• 代理公司: 北京博浩百睿知識產權代理有限責任公司 11134
• 代理人: 謝湘寧

本發明公開了一種圖像處理方法和處理器。其中，該方法包括：分別獲取不同圖像采集設備在所處視頻點位上采集到的視頻段，得到視頻段集合；將視頻段集合中包含的視頻段轉換為待分析的圖片序列，其中，所述圖片序列包括所述至少一種目標對象的圖像；基于圖片序列的特征向量，去除圖片序列中的噪聲數據，得到目標圖片序列；基于視頻段集合中包含的視頻段對應的目標圖片序列的特征向量，對視頻段集合中包含的視頻段對應的目標圖片序列進行合并，得到合并圖片數據，其中，合并圖片數據作為訓練樣本用于訓練得到圖像識別模型。本發明解決了對視頻段集合中同一目標對象的關聯數據獲取效率低的技術問題。

技術領域

本發明涉及計算機領域，具體而言，涉及一種圖像處理方法和處理器。

背景技術

針對城市監測場景中對目標對象進行跨攝像頭追蹤的問題，通常是以圖搜圖，且在數據標注上需人工標注，缺少對對象再識別的技術生成方案，存在對視頻段集合中同一目標對象的關聯數據獲取效率低的技術問題。

針對上述的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本發明實施例提供了一種圖像處理方法和處理器，以至少解決對視頻段集合中同一目標對象的關聯數據獲取效率低的技術問題。

根據本發明實施例的一個方面，提供了一種圖像處理方法，該方法包括：分別獲取不同圖像采集設備在所處視頻點位上采集到的視頻段，得到視頻段集合，其中，不同圖像采集設備對應的視頻點位與待監測場景相關聯，視頻段集合中包含的視頻段記錄了待監測場景中需要監測的至少一種目標對象的圖像；將視頻段集合中包含的視頻段轉換為待分析的圖片序列，其中，圖片序列包括至少一種目標對象的圖像；基于圖片序列的特征向量，去除圖片序列中的噪聲數據，得到目標圖片序列；基于視頻段集合中包含的視頻段對應的目標圖片序列的特征向量，對視頻段集合中包含的視頻段對應的目標圖片序列進行合并，得到合并圖片數據，其中，合并圖片數據作為訓練樣本用于訓練得到圖像識別模型。

根據本發明實施例的一個方面，提供了一種模型生成方法，該方法包括：分別獲取不同圖像采集設備在所處的視頻點位上采集到的視頻段，得到視頻段集合，其中，不同圖像采集設備對應的視頻點位與待監測場景相關聯，視頻段集合中包含的視頻段記錄了待監測場景中需要監測的至少一種目標對象的圖像；基于視頻段集合調取合并圖片數據，其中，合并圖片數據為基于視頻段集合中包含的視頻段對應的目標圖片序列的特征向量，對視頻段集合中包含的視頻段對應的目標圖片序列進行合并得到，目標圖片序列為基于視頻段的待分析的圖片序列的特征向量去除圖片序列中的噪聲數據而得到，圖片序列包括至少一種目標對象的圖像；基于合并圖片數據作為訓練樣本進行訓練，得到圖像識別模型。

根據本發明實施例的一個方面，提供了另一種圖像處理方法，該方法包括：分別獲取不同圖像采集設備在所處視頻點位上對交通道路采集到的監測視頻段，得到監測視頻段集合，其中，不同圖像采集設備對應的視頻點位與交通道路相關聯，監測視頻段集合中包含的監測視頻段記錄了交通道路中需要監測的至少一種車輛的圖像；將監測視頻段集合中包含的監測視頻段轉換為待分析的監測圖片序列，其中，監測圖片序列包括至少一種車輛的圖像；基于監測圖片序列的特征向量，去除監測圖片序列中的噪聲數據，得到目標監測圖片序列；基于監測視頻段集合中包含的監測視頻段對應的目標監測圖片序列的特征向量，對監測視頻段集合中包含的監測視頻段對應的目標監測圖片序列進行合并，得到合并圖片數據，其中，合并圖片數據作為訓練樣本用于訓練得到圖像識別模型，圖像識別模型用于對輸入的監測視頻進行識別。