一种全景图共享方法、系统、设备和介质技术方案

本发明专利技术提出一种全景图共享方法、系统、设备和介质，包括：获取连续多帧图像，并对每帧图像中的一个或多个目标对象进行质量评估，获取质量评估结果；基于所述质量评估结果，从包含目标对象的多帧图像中确定输出目标及与所述输出目标对应的全景图，并进行共享处理，获得当前共享的全景图；本发明专利技术可有效减小内存耗用，降低设备成本，保障输出的抓拍图像的质量。

【技术实现步骤摘要】
一种全景图共享方法、系统、设备和介质
本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种全景图共享方法、系统、设备和介质。
技术介绍
在相机、闸机头等前端智能人脸识别设备上，内存的耗用是成本敏感的，而在人脸抓拍过程中，为了抓拍得到每个人最优的人脸，会一直缓存每个人的最好的一张人脸，直到这个人离开镜头画面。每一个人脸都需要缓存对应的全景图，通常情况下一张全景图会占用1920*1080*3Bytes大小的内存空间。目前已有的方法是将每一个人脸都存储一张对应的全景图在内存中，那么随着人流量的增大，内存的消耗也随之线性增大，进而直接提高对内存的需求，提高设备的成本。
技术实现思路
鉴于以上现有技术存在的问题，本专利技术提出一种全景图共享方法、系统、设备和介质，主要解决人流量大时全景图共享内存占用过高的问题。为了实现上述目的及其他目的，本专利技术采用的技术方案如下。一种全景图共享全景图共享方法，包括：获取连续多帧图像，并对每帧图像中的一个或多个目标对象进行质量评估，获取质量评估结果；基于所述质量评估结果，从包含目标对象的多帧图像中确定输出目标及与所述输出目标对应的全景图，并进行共享处理，获得当前共享的全景图。可选地，获取所述连续多帧图像中同一所述目标对象的多个质量评分，并筛选出质量评分最高的目标对象作为输出目标。可选地，基于所述质量评估结果，从包含目标对象的多帧图像中确定输出目标及与所述输出目标对应的全景图之后，还包括：当两个及以上输出目标位于同一全景图时，则对所述输出目标进行共享处理，确定所述全景图为所述输出目标当前共享的全景图。可选地，当两个及以上输出目标位于同一全景图时，则对所述输出目标进行共享处理，确定所述全景图为所述输出目标当前共享的全景图之后，还包括：若所述当前共享的全景图之前的N帧内保存过一份或多份共享全景图，则对保存过的所述一份或多份共享全景图进行共享处理，使得所述当前共享的全景图中包含保存过的所述一份或多份共享全景图中的输出目标。可选地，设置拍摄间隔，获取所述拍摄间隔内的视频图像，对所述视频图像进行分帧处理获取所述连续多帧图像。可选地，检测所述连续多帧图像中的所述目标对象，获取多个所述目标对象。可选地，跟踪所述视频图像中检测的多个所述目标对象，并对多个所述目标对象在所述视频图像中的位置进行区别标记。可选地，为每个不同的所述目标对象分配唯一编码进行所述区别标记。可选地，经过分帧处理后，为所述连续多帧图像中的同一所述目标对象分配相同的唯一编码。可选地，在进行质量评估时，根据所述唯一编码获取所述连续多帧图像中的同一目标对象，并对每帧图像中的同一所述目标对象进行质量评分；将同一所述目标对象的质量评分结果进行比对，获取质量评分最高的目标对象。可选地，将共享的所述全景图经过图像压缩后存入内存。可选地，设置图像存储时限，当超出所述图像存储时限时，将内存中的输出目标及对应的全景图抛出。可选地，对所述目标对象进行检测的算法包括：Yolo算法、SSD算法、Faster-RCNN算法。可选地，对所述目标对象进行跟踪的算法包括SOART算法、V-IOU算法。可选地，所述目标对象包括人脸、行人、车辆。一种全景图共享系统，包括：质量评估模块，用于获取连续多帧图像，并对每帧图像中的一个或多个目标对象进行质量评估，获取质量评估结果；共享响应模块，用于基于所述质量评估结果，从包含目标对象的多帧图像中确定输出目标及与所述输出目标对应的全景图，并进行共享处理，获得当前共享的全景图。可选地，所述质量评估模块包括质量筛选单元，用于获取所述连续多帧图像中同一所述目标对象的多个质量评分，并筛选出质量评分最高的目标对象作为输出目标。可选地，共享图获取模块，用于基于所述质量评估结果，从包含目标对象的多帧图像中确定输出目标及与所述输出目标对应的全景图之后，还包括：当两个及以上输出目标位于同一全景图时，则对所述输出目标进行共享处理，确定所述全景图为所述输出目标当前共享的全景图。可选地，历史全景图共享模块，用于当两个及以上输出目标位于同一全景图时，则对所述输出目标进行共享处理，确定所述全景图为所述输出目标当前共享的全景图之后，还包括：若所述当前共享的全景图之前的N帧内保存过一份或多份共享全景图，则对保存过的所述一份或多份共享全景图进行共享处理，使得所述当前共享的全景图中包含保存过的所述一份或多份共享全景图中的输出目标。可选地，包括拍摄间隔设置模块，用于设置拍摄间隔，获取所述拍摄间隔内的视频图像，对所述视频图像进行分帧处理获取所述连续多帧图像。可选地，包括目标检测模块，用于检测所述连续多帧图像中的所述目标对象，获取多个所述目标对象。可选地，包括目标跟踪模块，用于跟踪所述视频图像中检测的多个所述目标对象，并对多个所述目标对象在所述视频图像中的位置进行区别标记。可选地，包括标记模块，用于为每个不同的所述目标对象分配唯一编码进行所述区别标记。可选地，包括标记拆分模块，用于经过分帧处理后，为所述连续多帧图像中的同一所述目标对象分配相同的唯一编码。可选地，在进行质量评估时，根据所述唯一编码获取所述连续多帧图像中的同一目标对象，并对每帧图像中的同一所述目标对象进行质量评分；将同一所述目标对象的质量评分结果进行比对，获取质量评分最高的目标对象。可选地，包括缓存模块，用于将共享的所述全景图经过图像压缩后存入内存。可选地，包括存储时限设置模块，用于设置图像存储时限，当超出所述图像存储时限时，将内存中的输出目标及对应的全景图抛出。可选地，对所述目标对象进行检测的算法包括：Yolo算法、SSD算法、Faster-RCNN算法。可选地，对所述目标对象进行跟踪的算法包括SOART算法、V-IOU算法。可选地，所述目标对象包括人脸、行人、车辆。一种设备，包括：一个或多个处理器；和其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当所述一个或多个处理器执行时，使得所述设备执行所述的全景图共享方法。一个或多个机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得设备执行所述的全景图共享方法。如上所述，本专利技术一种全景图共享方法、系统、设备和介质，具有以下有益效果。本专利技术可提供抓拍图像中目标对象的全景图像，通过全景图像共享，可有效降低内存消耗，进而降低设备成本；通过质量评估可有效过滤质量不好的目标对象，减少参与识别的数据量，提高识别精度及效率。附图说明图1为本专利技术一实施例中全景图共享方法的流程图。图2为本专利技术一实施例中全景图共享系统的模块图。图3为本专利技术一实施例中终端设备的结构示意图。图4为本专利技术另一实施例中终端设备的结构示意图。图5为本专利技术一实施例中获取共享全景图的流程示意图。具体实施方式...

【技术保护点】
1.一种全景图共享方法，其特征在于，包括：/n获取连续多帧图像，并对每帧图像中的一个或多个目标对象进行质量评估，获取质量评估结果；/n基于所述质量评估结果，从包含目标对象的多帧图像中确定输出目标及与所述输出目标对应的全景图，并进行共享处理，获得当前共享的全景图。/n

【技术特征摘要】
1.一种全景图共享方法，其特征在于，包括：
获取连续多帧图像，并对每帧图像中的一个或多个目标对象进行质量评估，获取质量评估结果；
基于所述质量评估结果，从包含目标对象的多帧图像中确定输出目标及与所述输出目标对应的全景图，并进行共享处理，获得当前共享的全景图。


2.根据权利要求1所述的全景图共享方法，其特征在于，获取所述连续多帧图像中同一所述目标对象的多个质量评分，并筛选出质量评分最高的目标对象作为输出目标。


3.根据权利要求1所述的全景图共享方法，其特征在于，基于所述质量评估结果，从包含目标对象的多帧图像中确定输出目标及与所述输出目标对应的全景图之后，还包括：
当两个及以上输出目标位于同一全景图时，则对所述输出目标进行共享处理，确定所述全景图为所述输出目标当前共享的全景图。


4.根据权利要求3所述的全景图共享方法，其特征在于，当两个及以上输出目标位于同一全景图时，则对所述输出目标进行共享处理，确定所述全景图为所述输出目标当前共享的全景图之后，还包括：
若所述当前共享的全景图之前的N帧内保存过一份或多份共享全景图，则对保存过的所述一份或多份共享全景图进行共享处理，使得所述当前共享的全景图中包含保存过的所述一份或多份共享全景图中的输出目标。


5.根据权利要求1所述的全景图共享方法，其特征在于，设置拍摄间隔，获取所述拍摄间隔内的视频图像，对所述视频图像进行分帧处理获取所述连续多帧图像。


6.根据权利要求5所述的全景图共享方法，其特征在于，检测所述连续多帧图像中的所述目标对象，获取多个所述目标对象。


7.根据权利要求6所述的全景图共享方法，其特征在于，跟踪所述视频图像中检测的多个所述目标对象，并对多个所述目标对象在所述视频图像中的位置进行区别标记。


8.根据权利要求7所述的全景图共享方法，其特征在于，为每个不同的所述目标对象分配唯一编码进行所述区别标记。


9.根据权利要求8所述的全景图共享方法，其特征在于，经过分帧处理后，为所述连续多帧图像中的同一所述目标对象分配相同的唯一编码。


10.根据权利要求9所述的全景图共享方法，其特征在于，在进行质量评估时，根据所述唯一编码获取所述连续多帧图像中的同一目标对象，并对每帧图像中的同一所述目标对象进行质量评分；
将同一所述目标对象的质量评分结果进行比对，获取质量评分最高的目标对象。


11.根据权利要求1所述的全景图共享方法，其特征在于，将共享的所述全景图经过图像压缩后存入内存。


12.根据权利要求11所述的全景图共享方法，其特征在于，设置图像存储时限，当超出所述图像存储时限时，将内存中的输出目标及对应的全景图抛出。


13.根据权利要求6所述的全景图共享方法，其特征在于，对所述目标对象进行检测的算法包括：Yolo算法、SSD算法、Faster-RCNN算法。


14.根据权利要求7所述的全景图共享方法，其特征在于，对所述目标对象进行跟踪的算法包括SOART算法、V-IOU算法。


15.根据权利要求1所述的全景图共享方法，其特征在于，所述目标对象包括人脸、行人、车辆。


16.一种全景图共享系统，其特征在于，包括：
质量评估模块，用于获取连续多帧图像，并对每帧图像中的一个或多个目标对象进行质量评估，获取质量评估结果；
共享响应模块，用于基于所述质量评估结果，从包含目标对象的多帧图像中确定输出目标及与所述输出目标对应的全景图，并进行共享处理，获得当前共享的全景图。


17.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚志强，周曦，朱鹏，
申请(专利权)人：恒睿重庆人工智能技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆;50