一种目标分类方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种目标分类方法、装置及系统，所述方法包括：针对待检测目标，根据一帧包含待检测目标的视频帧，对待检测目标进行目标分类，得到待检测目标对应的目标类型；当对待检测目标进行目标分类时，记录待检测目标的分类次数和分类时间；当待检测目标对应的目标类型不为预设类型时，判断待检测目标是否满足第一预设条件；当待检测目标满足第一预设条件时，获取视频帧之后的另一帧包含待检测目标的视频帧，并根据该视频帧再次进行目标分类，从而能够正确的对没有完全进入特定区域，或者在部分遮挡的情况下进入特定区域的目标进行分类。

A Target Classification Method, Device and System

The embodiment of the present invention provides a target classification method, device and system, which includes: for the target to be detected, according to a video frame containing the target to be detected, the target to be detected is classified and the corresponding target type is obtained; when the target to be detected is classified, the number of classifications and the classification time of the target to be detected are recorded; When the target type corresponding to the target to be detected is not the preset type, it is judged whether the target to be detected satisfies the first preset condition; when the target to be detected satisfies the first preset condition, another frame after the video frame is acquired which contains the video frame of the target to be detected, and then the target is classified again according to the video frame, so that it can correctly classify the target that does not fully enter a specific area, or Targets entering a specific area under partial occlusion are classified.

【技术实现步骤摘要】
一种目标分类方法、装置及系统
本专利技术涉及视频监控
，特别是涉及一种目标分类方法、装置及系统。
技术介绍
随着社会的不断进步，视频监控技术得到了快速的发展，视频监控在人们的日常生活中发挥着越来越重要的作用。随着视频监控技术的不断发展，视频监控系统不仅仅可以记录下所监控场景的画面，还可以对所监控场景的视频图像进行处理，从而获取更多的信息。在通过视频监控系统对进入特定区域的各类目标实现监控时，可以通过视频图像处理技术进行对所监控场景的视频图像进行相应处理，当有目标进入特定区域时，通知相关人员进行处理，其中，特定区域可以是人为预先划定的区域，例如，军事警戒区、重要消防通道等等。然而在现有技术中，在对进入特定区域的目标进行目标分类时，一般采用人脸识别算法、建立人体头肩二维模型等方法等，可以确定出进入特定区域的人。然而当目标整体没有完全进入特定区域，或者目标在部分遮挡的情况下进入特定区域时，例如，有人打伞进入特定区域或部分进入特定区域。在这种情况下，现有的目标分类方法就不能正确的对目标进行分类。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种目标分类方法、装置及系统，当目标整体没有完全进入特定区域，或者目标在部分遮挡的情况下进入特定区域时，能够反复的针对该目标进行分类，从而能够正确的对没有完全进入特定区域，或者在部分遮挡的情况下进入特定区域的目标进行分类。具体技术方案如下：本专利技术实施例公开了一种目标分类方法，包括：针对待检测目标，根据一帧包含所述待检测目标的视频帧，对所述待检测目标进行目标分类，得到所述待检测目标对应的目标类型；当对所述待检测目标进行目标分类时，记录所述待检测目标的分类次数和分类时间，所述分类次数为对所述待检测目标进行目标分类的总次数；当所述待检测目标对应的目标类型不为预设类型时，判断所述待检测目标是否满足第一预设条件，其中，所述第一预设条件包括：所述待检测目标的分类次数小于第一预设值，且所记录的所述待检测目标最后的分类时间与当前时间的时间间隔大于第二预设值；当所述待检测目标满足第一预设条件时，获取所述视频帧之后的另一帧包含所述待检测目标的视频帧。本专利技术实施例还公开了一种目标分类装置，包括：第一分类模块，用于针对待检测目标，根据一帧包含所述待检测目标的视频帧，对所述待检测目标进行目标分类，得到所述待检测目标对应的目标类型；记录模块，用于当对所述待检测目标进行目标分类时，记录所述待检测目标的分类次数和分类时间，所述分类次数为对所述待检测目标进行目标分类的总次数；判断模块，用于当所述待检测目标对应的目标类型不为预设类型时，判断所述待检测目标是否满足第一预设条件，其中，所述第一预设条件包括：所述待检测目标的分类次数小于第一预设值，且所记录的所述待检测目标最后的分类时间与当前时间的时间间隔大于第二预设值；获取模块，用于当当所述待检测目标满足第一预设条件时，获取所述视频帧之后的另一帧包含所述待检测目标的视频帧。本专利技术实施例还公开了一种目标分类系统，包括：数据采集设备、图像处理设备；所述数据采集设备与所述图像处理设备通过数据总线相连接并完成相互间的通信；所述数据采集设备用于采集监控场景的视频图像；所述图像处理设备通过所存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于执行本专利技术实施例提供的目标分类的方法。本专利技术实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本专利技术实施例提供的目标分类的方法。本专利技术实施例提供的一种目标分类方法、装置及系统。当待检测目标经过目标分类，其目标类型不是预设类型时，可以通过第一预设条件，反复的使用该待检测目标最新获取的目标图像进行目标分类，从而能够正确的对没有完全进入特定区域，或者在部分遮挡的情况下进入特定区域的目标进行分类，提高了目标分类的准确率。当然，实施本专利技术的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的目标分类方法的一种流程图；图2为本专利技术实施例提供的目标分类方法的另一种流程图；图3为本专利技术实施例提供的目标分类装置的结构图；图4为本专利技术实施例提供的目标分类系统的结构图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。参加图1，图1为本专利技术实施例提供的目标分类方法的一种流程图，包括：步骤101，针对待检测目标，根据一帧包含所述待检测目标的视频帧，对所述待检测目标进行目标分类，得到所述各待检测目标对应的目标类型。本专利技术实施例可以应用于进行图像采集或识别的电子设备，例如，监控摄像头、图像采集系统等设备。电子设备可以通过各种图像采集方法，例如，录像、拍照等技术手段，获取所拍摄的监控场景的视频图像。视频图像可以是含有连读多个视频帧的视频，也可以是连续的多个照片，在实际应用中大多数情况下视频图像均为含有连读多个视频帧的视频，本专利技术实施例中仅以视频图像为视频的情况进行说明。电子设备所采集的视频图像中可以包括各类的目标，这些目标可以作为待检测的目标。可以从电子设备所采集的连续的多帧视频图像中选择出一帧包含待检测目标的视频帧。例如，可以在多帧视频图像中选择出待检测目标最为清晰、图像质量最优的一帧视频帧。获取一帧包含待检测目标的视频帧后，可以使用一帧包含待检测目标的视频帧，对待检测目标进行目标分类，从而得到待检测目标对应的目标类型。具体的，使用一帧包含待检测目标的视频帧进行目标分类，可以有很多方法，例如，可以将该视频帧通过各种图像识别算法进行分析，进而确定出该视频帧中待检测目标的目标类型。目标类型可以是预先设置的多种类型中的一种。根据不同的监控场景，可以设置不同的目标类型。例如，可以预先设置人和车辆这两种目标类型。通过目标分类，可以确定出待检测目标是否是人或是车辆。步骤102，当对待检测目标进行目标分类时，记录各待检测目标的分类次数和分类时间，分类次数为对待检测目标进行目标分类的总次数。当针对待检测目标，电子设备使用一帧包含待检测目标的视频帧进行目标分类时，可以记录下待检测目标的分类次数和分类时间，针对一个待检测目标，每进行一次目标分类，分类次数增加一次，并且会更新分类时间。步骤103，当待检测目标对应的目标类型不为预设类型时，判断待检测目标是否满足第一预设条件，其中，第一预设条件包括：待检测目标的分类次数小于第一预设值，且所记录的待检测目标最后的分类时间与当前时间的时间间隔大于第二预设值。预设类型可以是根据需要预先设置的目标类型，例如，在大多数场景下，人和车辆可以作为最关注的目标，所以预设类型可以设置为人体和车辆这两种目标类型。当待检测目标经过目标分类，并且经过分类的待检测目标不是预设类型时，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标分类方法，其特征在于，包括：针对待检测目标，根据一帧包含所述待检测目标的视频帧，对所述待检测目标进行目标分类，得到所述待检测目标对应的目标类型；当对所述待检测目标进行目标分类时，记录所述待检测目标的分类次数和分类时间，所述分类次数为对所述待检测目标进行目标分类的总次数；当所述待检测目标对应的目标类型不为预设类型时，判断所述待检测目标是否满足第一预设条件，其中，所述第一预设条件包括：所述待检测目标的分类次数小于第一预设值，且所记录的所述待检测目标最后的分类时间与当前时间的时间间隔大于第二预设值；当所述待检测目标满足第一预设条件时，获取所述视频帧之后的另一帧包含所述待检测目标的视频帧。

【技术特征摘要】
1.一种目标分类方法，其特征在于，包括：针对待检测目标，根据一帧包含所述待检测目标的视频帧，对所述待检测目标进行目标分类，得到所述待检测目标对应的目标类型；当对所述待检测目标进行目标分类时，记录所述待检测目标的分类次数和分类时间，所述分类次数为对所述待检测目标进行目标分类的总次数；当所述待检测目标对应的目标类型不为预设类型时，判断所述待检测目标是否满足第一预设条件，其中，所述第一预设条件包括：所述待检测目标的分类次数小于第一预设值，且所记录的所述待检测目标最后的分类时间与当前时间的时间间隔大于第二预设值；当所述待检测目标满足第一预设条件时，获取所述视频帧之后的另一帧包含所述待检测目标的视频帧。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对待检测目标，根据一帧包含所述待检测目标的视频帧，对所述待检测目标进行目标分类的步骤，包括：针对待检测目标，从包含所述待检测目标的视频帧中，获取仅含有所述待检测目标的区域图像；根据所述仅含有所述待检测目标的区域图像，对所述待检测目标进行目标分类。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述针对待检测目标，根据一帧包含所述待检测目标的视频帧，对所述待检测目标进行目标分类，得到所述各待检测目标对应的目标类型的步骤之前，所述方法包括：确定进入监控场景中预设区域的一个或多个第一目标，并根据第一目标确定一个或多个待检测目标；针对每个待检测目标，获取至少第一帧数的包含该待检测目标的第一视频图像，并对所获取的第一视频图像进行筛选，确定出一帧包含该待检测目标的视频帧。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定进入监控场景中预设区域的一个或多个第一目标包括：获取至少第二帧数的所述监控场景的第二视频图像，所述第二帧数大于或等于所述第一帧数；提取所述第二视频图像中的每一个目标；针对每个目标，在第二视频图像中确定出包含该目标的第三视频图像，并获取每一个目标在所述第三视频图像中的位置信息；根据该目标在所述第三视频图像中的位置信息，确定该目标是否为进入监控场景中预设区域的第一目标。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据第一目标确定一个或多个待检测目标包括：针对每个第一目标，对每一个所述第一目标按第二预设条件进行筛选，其中，所述第二预设条件包括：在第一帧数的包含该第一目标的视频图像中该第一目标的宽度均大于第三预设阈值，且该第一目标的高度均大于第四预设阈值；当所述第一目标满足第二预设条件时，将所述第一目标作为待检测目标；所述针对每个待检测目标，获取至少第一帧数的包含该待检测目标的第一视频图像，并对所获取的第一视频图像进行筛选，确定出一帧包含该待检测目标的视频帧的步骤包括：针对每个待检测目标，获取至少第一帧数的包含该待检测目标的第一视频图像，从该第一帧数的第一视频图像中选择该待检测目标的目标面积最大的一帧视频帧作为该待检测目标对应的第一视频帧，并将该第一视频帧作为包含该待检测目标的视频帧。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当确定出多个待检测目标时，所述针对每个待检测目标，获取至少第一帧数的包含该待检测目标的第一视频图像，从该第一帧数的第一视频图像中选择该待检测目标的目标面积最大的一帧视频帧作为该待检测目标对应的第一视频帧，并将该第一视频帧作为包含该待检测目标的视频帧的步骤包括：针对每个待检测目标，获取至少第一帧数的包含该待检测目标的第一视频图像，从该第一视频图像中选择该待检测目标的目标面积最大的一帧视频帧作为该待检测目标对应的第一视频帧；在各待检测目标对应的第一视频帧中选择出待检测目标的目标面积最大的第一视频帧，作为最优视频帧；将所述最优视频帧作为包含待检测目标的视频帧。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在各待检测目标对应的第一视频帧中选择出待检测目标的目标面积最大的第一视频帧，作为最优视频帧的步骤包括：当存在多个待检测目标对应的第一视频帧中待检测目标的目标面积相同时，计算该多个待检测目标在第一帧数的第一视频图像中的目标面积的方差，选择方差最小的待检测目标所对应的第一视频帧，作为最优视频帧。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述当所述待检测目标满足第一预设条件时，获取在所述视频帧之后的另一帧包含所述待检测目标的视频帧的步骤之后，所述方法还包括：针对待检测目标，根据所述另一帧包含所述待检测目标的视频帧，再次对对所述待检测目标进行目标分类，得到所述各待检测目标对应的目标类型。9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述针对待检测目标，根据一帧包含所述待检测目标的视频帧，对所述待检测目标进行目标分类，得到所述待检测目标对应的目标类型的步骤包括：通过预先训练得到的目标卷积神经网络，对一帧包含所述待检测目标的视频帧进行目标分类，得到所述待检测目标对应的目标类型和置信度，所述目标卷积神经网络为预先根据包含目标的样本图像，以及各样本图像对应的目标类型训练得到的。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，在所述通过预先训练得到的目标卷积神经网络，对一帧包含所述待检测目标的视频帧进行目标分类，得到所述待检测目标对应的目标类型和置信度步骤之后，所述方法还包括：当所述待检测目标的目标类型为预设类型，且所述置信度大于或等于对应所述预设类型的预设阈值时，针对该待检测目标进行报警。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述针对该待检...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘锦胜，山黎，黄崇基，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33