【技术实现步骤摘要】
一种实时视频的多目标去重方法、终端设备及存储介质
本专利技术涉及计算机视觉
，尤其涉及一种实时视频的多目标去重方法、终端设备及存储介质。
技术介绍
目标检测是计算机视觉领域基础任务之一，它的主要工作是识别一张图片中的多个物体，并定位出他们在图像中的位置。当前领域内流行的视频提取结构化信息的方法中主要依赖于目标检测模型先将感兴趣目标标记出来，然后进一步对各标记目标进行特征分析，以确定目标的颜色、形态等其他更具体的信息。视频帧进行目标检测后的输出直接作为后续应用(例如人脸识别、车牌识别)的输入会出现采集到同一个目标的多张重复图片的情况，这种情况一般是不可避免的。这是因为一个目标物体在视频中停留的时间至少会有1秒左右，在1秒的时间里摄像头至少会产生25帧图片作为目标检测服务的输入，那么目标检测服务最终会采集到这个物体的25张图片。如果对于同一个目标物体输出多张图片会导致浪费很多硬件性能去做重复没有意义的工作，以至于增加系统对每一路摄像头的视频结构化信息采集的成本。目前，对于相同目标的图片排重可参考的原有技术有：传统特征描述子提取的特征向量相似度计算方法、相关滤波算...
【技术保护点】
1.一种实时视频的多目标去重方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：根据当前时刻的视频帧画面，提取画面内各目标的图片；S200：根据各目标的图片，得到对应的结构化信息数据：目标图像特征向量、追踪信息和图像质量评分；S300：设定当前时刻之前的各目标的结构化信息数据的集合为目标集，根据目标的结构化信息数据进行聚类，将当前时刻各目标的结构化信息数据添加至目标集中，使得目标集中不同时刻的同一目标仅出现一次，且出现的目标为相对质量最好的目标。
【技术特征摘要】
1.一种实时视频的多目标去重方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：根据当前时刻的视频帧画面，提取画面内各目标的图片；S200：根据各目标的图片，得到对应的结构化信息数据：目标图像特征向量、追踪信息和图像质量评分；S300：设定当前时刻之前的各目标的结构化信息数据的集合为目标集，根据目标的结构化信息数据进行聚类，将当前时刻各目标的结构化信息数据添加至目标集中，使得目标集中不同时刻的同一目标仅出现一次，且出现的目标为相对质量最好的目标。2.根据权利要求1所述的实时视频的多目标去重方法，其特征在于：步骤S100具体步骤为：通过目标检测算法得到各个目标的位置坐标，通过位置坐标，得到每个目标的图片。3.根据权利要求1所述的实时视频的多目标去重方法，其特征在于：步骤S200中所述追踪信息为目标在视频帧画面中的矩形框位置LocRect(x,y,w,h)，其中，x，y分别为x轴和y轴坐标，w，h分别为所在矩形框的宽和高。4.根据权利要求3所述的实时视频的多目标去重方法，其特征在于：步骤S300中聚类的具体方法为：根据步骤S100和S200提取的当前时刻的各目标的结构化信息数据，分别针对每一个目标，遍历当前时刻之前的视频帧画面中出现的目标集，通过结构化信息数据判定目标集中是否存在与该目标相同的目标，如果不存在，则将该目标添加至目标集中，并新增该目标的结构化信息数据，如果存在，则更新该目标的结构化信息数据，然后进行下一目标的判定，直至所有目标均判定完毕。5.根据权利要求4所述的实时视频的多目标去重方法，其特征在于：所述通过结构化信息数据判定目标集中是否存在与该目标相同的目标的方法为通过追踪信息与图像特征向量的相似度来进行判定，具体过程为：设定当前时刻之前的目标集中的目标为待比对目标，设定当前时刻提取的目标为待判定目标，选择一个待比对目标，根据追踪信息判定待判定目标的当前位置是否在该待比对目标的可疑区域之内，如果不是，选择下一个待比对目标进行判定，直到所有待比对目标均判定完毕；...
【专利技术属性】
技术研发人员：阎辰佳，林淑强，吴鸿伟，高爽，张永光，王海滨，
申请(专利权)人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：福建,35
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