视频目标的检测方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种视频目标的检测方法、装置、电子设备和存储介质，利用带实例门的卷积长短记忆网络模型计算当前图像帧的初始图像特征和历史图像帧的图像特征，得到当前图像帧的图像特征，根据当前图像帧的图像特征确定出当前图像帧的目标区域。实例门携带有用于指示历史图像帧的目标区域的，历史图像帧的指示信息，并且历史图像帧的指示信息用于在前述计算过程中调整历史图像帧的图像特征，从而在当前图像帧的图像特征中强调历史图像帧的携带的目标物体的特征。这样计算得到的当前图像帧的图像特征，在当前图像帧中目标物体被遮挡或者存在运动模糊的情况下，也能表现出完整的目标物体的特征，使根据当前图像帧的图像特征进行的检测更加准确。

Video Target Detection Method, Device, Electronic Equipment and Storage Media

【技术实现步骤摘要】
视频目标的检测方法、装置、电子设备和存储介质
本专利技术涉及多媒体
，特别涉及一种视频目标的检测方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
检测视频目标，是指从待检测视频中识别出特定类别的物体(即目标物体)，并对识别出的目标物体进行跟踪。目前，一种常用的视频目标的检测方法，主要是利用卷积长短记忆网络模型对待检测视频的图像帧处理得到对应的图像特征，然后分析图像帧的图像特征，从而确定出图像帧中目标物体的所在区域。通过确定出待检测视频的每个图像帧中目标物体的所在区域，完成对视频目标的检测。现有的卷积长短记忆网络模型，主要是通过处理当前图像帧的初始图像特征，以及当前图像帧的前一个图像帧的图像特征，得到当前图像帧的图像特征。在当前图像帧中的目标物体的所在区域存在遮挡或模糊时，现有的长短期记忆网络输出的当前图像帧的图像特征质量较差，无法经过分析准确的反映出目标物体在当前图像帧的所在区域。
技术实现思路
基于上述现有技术的不足，本专利技术提出一种视频目标的检测方法、装置、电子设备和存储介质，以提高对视频目标的检测的准确性。本专利技术第一方面公开一种视频目标的检测方法，包括：获取待检测视频的当前图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频目标的检测方法，其特征在于，包括：获取待检测视频的当前图像帧的初始图像特征、以及历史图像帧的图像特征；其中，所述当前图像帧是所述待检测视频中任意一个未检测的图像帧，所述历史图像帧是所述当前图像帧的前一个图像帧；利用预设的卷积长短记忆网络模型，计算所述当前图像帧的初始图像特征和所述历史图像帧的图像特征，得到所述当前图像帧的图像特征；其中，所述卷积长短记忆网络模型包括实例门，所述实例门携带有所述历史图像帧的指示信息，且在利用所述卷积长短记忆网络模型计算所述当前图像帧的初始图像特征和所述历史图像帧的图像特征的过程中，用于利用所述历史图像帧的指示信息调整所述历史图像帧的图像特征；所述历史图...

【技术特征摘要】
1.一种视频目标的检测方法，其特征在于，包括：获取待检测视频的当前图像帧的初始图像特征、以及历史图像帧的图像特征；其中，所述当前图像帧是所述待检测视频中任意一个未检测的图像帧，所述历史图像帧是所述当前图像帧的前一个图像帧；利用预设的卷积长短记忆网络模型，计算所述当前图像帧的初始图像特征和所述历史图像帧的图像特征，得到所述当前图像帧的图像特征；其中，所述卷积长短记忆网络模型包括实例门，所述实例门携带有所述历史图像帧的指示信息，且在利用所述卷积长短记忆网络模型计算所述当前图像帧的初始图像特征和所述历史图像帧的图像特征的过程中，用于利用所述历史图像帧的指示信息调整所述历史图像帧的图像特征；所述历史图像帧的指示信息用于指示目标物体在所述历史图像帧的所在区域；根据所述当前图像帧的图像特征，确定出所述目标物体在所述当前图像帧中的所在区域。2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述利用预设的卷积长短记忆网络模型，计算所述当前图像帧的初始图像特征和所述历史图像帧的图像特征，得到所述当前图像帧的图像特征，包括：利用所述卷积长短记忆网络模型，计算所述当前图像帧的初始图像特征和所述历史图像帧的映射特征，得到所述当前图像帧的图像特征；其中，所述历史图像帧的映射特征，由所述历史图像帧的图像特征根据所述历史图像帧的运动信息向所述当前图像帧映射得到；在利用所述卷积长短记忆网络模型计算所述当前图像帧的初始图像特征和所述历史图像帧的映射特征的过程中，所述历史图像帧的指示信息用于调整所述历史图像帧的映射特征。3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述卷积长短记忆网络模型还包括实例门权重；其中，所述实例门权重用于修正所述实例门携带的所述历史图像帧的指示信息，得到修正后的所述历史图像帧的指示信息；所述利用所述历史图像帧的指示信息调整所述历史图像帧的图像特征，包括：利用所述修正后的所述历史图像帧的指示信息调整所述历史图像帧的图像特征。4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述获取待检测视频的当前图像帧的初始图像特征，包括：获取待检测视频的当前图像帧的像素矩阵；其中，所述像素矩阵的每一个元素均对应所述当前图像帧的一个像素点，并且，所述元素的元素值根据对应的像素点的颜色确定；利用预设的卷积神经网络计算所述像素矩阵，得到所述当前图像帧的初始图像特征。5.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述实例门为二值矩阵，所述二值矩阵的每一个元素均对应所述历史图像帧的一个像素点；其中，所述二值矩阵中，所述目标物体在所述历史图像帧的所在区域内的像素点对应的元素的元素值设定为第一数值，所述目标物体在所述历史图像帧的所在区域外的像素点对应的元素的元素值设定为第二数值。6.根据权利要求1至5中任意一项所述的检测方法，其特征在于，所述待检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：揭泽群，李宁，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44