[發明專利]一種基于視頻的物品檢測方法和相關設備

在審

• 申請號: 202211080740.1
• 申請日: 2022-09-05
• 公開（公告）號: CN115565099A
• 公開（公告）日: 2023-01-03
• 發明（設計）人: 王智卓;龐勇
• 申請（專利權）人: 深圳市微智體技術有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/25;G06V10/74;G06V10/82
• 代理公司: 深圳市特訊知識產權代理事務所(普通合伙) 44653
• 代理人: 孟智廣

1.一種基于視頻的物品檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待識別的視頻文件，其中，所述視頻文件包括N張幀圖像，N為正整數；

針對第N張幀圖像，將所述第N張幀圖像輸入預設的物體識別模型，并控制所述物體識別模型對所述第N張幀圖像進行物體識別，得到所述第N張幀圖像對應的若干個第N初選圖；

針對所述第N張幀圖像，計算該第N張幀圖像對應的候選路徑；

根據所述候選路徑，將所述第N初選圖作為起點圖，確定第N+1初選圖中與所述起點圖對應的候選圖；

根據所述候選圖和所述起點圖，確定所述第N初選圖在所述第N+1初選圖中對應的目標圖；

根據所述第N初選圖和所述目標圖，生成所述視頻文件對應的若干個物品圖集。

2.根據權利要求1所述基于視頻的物品檢測方法，其特征在于，在所述針對第N張幀圖像，將所述第N張幀圖像輸入預設的物體識別模型，并控制所述物體識別模型對所述第N張幀圖像進行物體識別，得到所述第N張幀圖像對應的若干個第N初選圖之后，還包括：

控制所述物體識別模型對所述第N初選圖進行特征提取，得到所述第N初選圖對應的圖像特征。

3.根據權利要求2所述基于視頻的物品檢測方法，其特征在于，所述針對所述第N張幀圖像，計算該第N張幀圖像對應的候選路徑包括：

對所述視頻文件進行鏡頭分割，得到初始圖像集，其中，所述分析圖像集包括若干張幀圖像；

針對每一個所述初始圖像集，對該初始圖像集中的幀圖像進行分組，得到若干個分析圖像集；

對所述分析圖像集進行運動追蹤，得到所述分析圖像集中的每一個幀圖像對應的候選路徑。

4.根據權利要求1所述基于視頻的物品檢測方法，其特征在于，所述根據所述候選路徑，將所述第N初選圖作為起點圖，確定第N+1初選圖中與所述起點圖對應的候選圖包括：

根據所述候選路徑，確定所述第N初選圖在第N+1張幀圖像中對應的活動區域；

根據所述活動區域，確定第N+1初選圖中的重疊圖像；

基于預設的篩選規則，確定所述重疊圖像中與所述第N初選圖對應的候選圖。

5.根據權利要求2所述基于視頻的物品檢測方法，其特征在于，所述根據所述候選圖和所述起點圖，確定所述第N初選圖在所述第N+1初選圖中對應的目標圖包括：

基于預設的相似度算法，確定所述候選圖中與該起點圖對應的備選圖；

基于預設的路徑匹配算法，以所述備選圖和所述起點之間的約束關系，確定所述第N初選圖在所述第N+1初選圖中對應的目標圖。

6.根據權利要求5所述基于視頻的物品檢測方法，其特征在于，所述基于預設的相似度算法，確定所述候選圖中與該起點圖對應的備選圖包括：

針對每一個所述候選圖，將該候選圖對應的圖像特征與所述起點圖對應的圖像特征輸入至預先訓練好的孿生網絡中，并控制所述孿生網絡計算所述候選圖與所述起點圖之間的相似度值；

根據所述相似度值，確定所述候選圖中與該起點圖對應的備選圖。

7.根據權利要求1所述基于視頻的物品檢測方法，其特征在于，所述根據所述第N初選圖和所述目標圖，生成所述視頻文件對應的若干個物品圖集包括：

根據所述第N初選圖和所述目標圖之間的對應關系，生成所述視頻文件對應的圖像組；

針對每一個所述圖像組，對所述圖像組中的初選圖進行參數調整，得到所述物品圖集。