图像侦测方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种图像侦测方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取待侦测的目标视频的视频数据，其中，所述视频数据中包括所述目标视频的采集时间；在预设的策略数据列表中查找与所述采集时间具有映射关系的抽帧策略，其中，所述抽帧策略为抽取所述目标视频中帧画面图像的第一抽帧频率；根据所述抽帧策略对所述视频数据进行抽帧得到帧画面图像；对所述帧画面图像进行预设的目标物侦测处理。调整单位时间内得到的帧画面图像的张数，进而使处理器在不同时间段内能够张弛有度的投入对应的运算能力，降低了处理器的损耗，节约了能源，有效的节约了图像侦测的成本。

【技术实现步骤摘要】
图像侦测方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术实施例涉及图像侦测领域，尤其是一种图像侦测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
模拟人类实际神经网络的数学方法问世以来，人们已慢慢习惯了把这种人工神经网络直接称为神经网络。神经网络在系统辨识、模式识别、智能控制等领域有着广泛而吸引人的前景，特别在智能控制中，人们对神经网络的自学习功能尤其感兴趣，并且把神经网络这一重要特点看作是解决自动控制中控制器适应能力这个难题的关键钥匙之一。现有技术中，神经网络模型被用于图像侦测，进行图像侦测时，摄像头对侦测区域内的环境影像进行实时拍摄，然后将拍摄的视频数据分解为若干帧画面图像，最后通过神经网络模型对若干帧画面图像依次进行目标物侦测判断。由此，能够看出现有技术中，在进行目标物侦测判断时，对于处理器的工作压力较大能量消耗居高不下，增加了图像侦测的成本。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种能够对拍摄的目标视频进行图像抽帧处理后，在进行目标物识别以降低处理器运算压力的图像侦测方法、装置、计算机设备及存储介质。为解决上述技术问题，本专利技术创造的实施例采用的一个技术方案是：提供一种图像侦测方法，包括：获取待侦测的目标视频的视频数据，其中，所述视频数据中包括所述目标视频的采集时间；在预设的策略数据列表中查找与所述采集时间具有映射关系的抽帧策略，其中，所述抽帧策略为抽取所述目标视频中帧画面图像的第一抽帧频率；根据所述抽帧策略对所述视频数据进行抽帧得到帧画面图像；<br>对所述帧画面图像进行预设的目标物侦测处理。可选地，所述获取待侦测的目标视频的视频数据之前包括：统计各个预设时间段内目标视频中侦测到目标物图像的出现次数；根据所述出现次数计算所述目标物图像在对应时间段内的出现概率；根据所述出现概率计算所述各个预设时间段内所述目标视频的抽帧策略，并将所述抽帧策略写入至策略数据列表中。可选地，所述在预设的策略数据列表中查找与所述采集时间具有映射关系的抽帧策略包括：在所述策略数据列表中查找与所述采集时间具有对应关系的时间段；调用与所述时间段具有映射关系的抽帧策略作为所述目标视频的抽帧策略。可选地，所述对所述帧画面图像进行预设的目标物侦测处理包括：将所述帧画面图像输入预设的图像处理模型中，其中，所述图像处理模型为预先训练至收敛状态，用于对图像是否存在目标物进行分类的神经网络模型；读取所述图像处理模型输出的分类结果，以确认所述视频数据中是否存在预设的目标物图像。可选地，所述依次读取所述图像处理模型输出的分类结果，以确认所述视频数据中是否存在预设的目标物图像之后，包括：当所述帧画面图像中具有所述目标物图像时，调用预设的频率阈值；将所述目标视频的第一抽帧频率与所述频率阈值进行比对；当所述第一抽帧频率小于所述频率阈值时，提高位于所述帧画面图像时序之后的所述目标视频的第一抽帧频率。可选地，所述依次读取所述图像处理模型输出的分类结果，以确认所述视频数据中是否存在预设的目标物图像之后，包括：当所述帧画面图像任意一张中具有所述目标物图像时，计算所述目标物在预设的侦测监控区域内的移动速度；在预设的侦测频率数据列表中查找与所述移动速度具有映射关系的第二抽帧频率；将所述第二抽帧频率作为位于所述帧画面图像时序之后的所述目标视频的抽帧频率。可选地，所述视频数据还包括目标视频的清晰度信息，所述将所述第二抽帧频率作为位于所述帧画面图像时序之后的所述目标视频的抽帧频率之后，包括：获取所述目标视频的所述视频清晰度；将所述视频清晰度与预设的清晰度阈值进行比对；当所述视频清晰度小于所述清晰度阈值时，提升位于所述帧画面图像时序之后的所述目标视频的清晰度。为解决上述技术问题，本专利技术实施例还提供一种图像侦测装置，包括：获取模块，用于获取待侦测的目标视频的视频数据，其中，所述视频数据中包括所述目标视频的采集时间；查找模块，用于在预设的策略数据列表中查找与所述采集时间具有映射关系的抽帧策略，其中，所述抽帧策略为抽取所述目标视频中帧画面图像的第一抽帧频率；处理模块，用于根据所述抽帧策略对所述视频数据进行抽帧得到帧画面图像；执行模块，用于对所述帧画面图像进行预设的目标物侦测处理。可选地，所述图像侦测装置还包括：第一统计子模块，用于统计各个预设时间段内目标视频中侦测到目标物图像的出现次数；第一处理子模块，用于根据所述出现次数计算所述目标物图像在对应时间段内的出现概率；第一执行子模块，用于根据所述出现概率计算所述各个预设时间段内所述目标视频的抽帧策略，并将所述抽帧策略写入至策略数据列表中。可选地，所述图像侦测装置还包括：第二处理子模块，用于在所述策略数据列表中查找与所述采集时间具有对应关系的时间段；第二执行子模块，用于调用与所述时间段具有映射关系的抽帧策略作为所述目标视频的抽帧策略。可选地，所述图像侦测装置还包括：第三处理子模块，用于将所述帧画面图像输入预设的图像处理模型中，其中，所述图像处理模型为预先训练至收敛状态，用于对图像是否存在目标物进行分类的神经网络模型；第三执行子模块，用于读取所述图像处理模型输出的分类结果，以确认所述视频数据中是否存在预设的目标物图像。可选地，所述图像侦测装置还包括：第四处理子模块，用于当所述帧画面图像中具有所述目标物图像时，调用预设的频率阈值；第一比对子模块，用于将所述目标视频的第一抽帧频率与所述频率阈值进行比对；第四执行子模块，用于当所述第一抽帧频率小于所述频率阈值时，提高位于所述帧画面图像时序之后的所述目标视频的第一抽帧频率。可选地，所述图像侦测装置还包括：第五处理子模块，用于当所述帧画面图像任意一张中具有所述目标物图像时，计算所述目标物在预设的侦测监控区域内的移动速度；第一查找子模块，用于在预设的侦测频率数据列表中查找与所述移动速度具有映射关系的第二抽帧频率；第五执行子模块，用于将所述第二抽帧频率作为位于所述帧画面图像时序之后的所述目标视频的抽帧频率。可选地，所述图像侦测装置还包括：第一获取子模块，用于获取所述目标视频的所述视频清晰度；第二比对子模块，用于将所述视频清晰度与预设的清晰度阈值进行比对；第六处理子模块，用于当所述视频清晰度小于所述清晰度阈值时，提升位于所述帧画面图像时序之后的所述目标视频的清晰度。为解决上述技术问题，本专利技术实施例还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器上述所述图像侦测方法的步骤。为解决上述技术问题，本专利技术实施例还提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像侦测方法，其特征在于，包括：/n获取待侦测的目标视频的视频数据，其中，所述视频数据中包括所述目标视频的采集时间；/n在预设的策略数据列表中查找与所述采集时间具有映射关系的抽帧策略，其中，所述抽帧策略为抽取所述目标视频中帧画面图像的第一抽帧频率；/n根据所述抽帧策略对所述视频数据进行抽帧得到帧画面图像；/n对所述帧画面图像进行预设的目标物侦测处理。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像侦测方法，其特征在于，包括：
获取待侦测的目标视频的视频数据，其中，所述视频数据中包括所述目标视频的采集时间；
在预设的策略数据列表中查找与所述采集时间具有映射关系的抽帧策略，其中，所述抽帧策略为抽取所述目标视频中帧画面图像的第一抽帧频率；
根据所述抽帧策略对所述视频数据进行抽帧得到帧画面图像；
对所述帧画面图像进行预设的目标物侦测处理。


2.根据权利要求1所述的图像侦测方法，其特征在于，所述获取待侦测的目标视频的视频数据之前包括：
统计各个预设时间段内目标视频中侦测到目标物图像的出现次数；
根据所述出现次数计算所述目标物图像在对应时间段内的出现概率；
根据所述出现概率计算所述各个预设时间段内所述目标视频的抽帧策略，并将所述抽帧策略写入至策略数据列表中。


3.根据权利要求2所述的图像侦测方法，其特征在于，所述在预设的策略数据列表中查找与所述采集时间具有映射关系的抽帧策略包括：
在所述策略数据列表中查找与所述采集时间具有对应关系的时间段；
调用与所述时间段具有映射关系的抽帧策略作为所述目标视频的抽帧策略。


4.根据权利要求1所述的图像侦测方法，其特征在于，所述对所述帧画面图像进行预设的目标物侦测处理包括：
将所述帧画面图像输入预设的图像处理模型中，其中，所述图像处理模型为预先训练至收敛状态，用于对图像是否存在目标物进行分类的神经网络模型；
读取所述图像处理模型输出的分类结果，以确认所述视频数据中是否存在预设的目标物图像。


5.根据权利要求4所述的图像侦测方法，其特征在于，所述依次读取所述图像处理模型输出的分类结果，以确认所述视频数据中是否存在预设的目标物图像之后，包括：
当所述帧画面图像中具有所述目标物图像时，调用预设的频率阈值；
将所述目标视频的第一抽帧频率与所述频率阈值进行比对；
当所述第一抽帧频率小于所述频率阈值时，提高位于所...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵鑫，
申请(专利权)人：北京奇虎科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11