对象计数方法及装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开涉及一种对象计数方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：对待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的初始特征图；根据所述初始特征图，得到所述待处理图像中的头部关键点及头部区域；根据所述头部关键点及所述头部区域，对所述待处理图像进行对象计数及定位，确定所述待处理图像中对象的数量及位置。本公开实施例可实现提高对象计数和定位的精度。

【技术实现步骤摘要】
对象计数方法及装置、电子设备和存储介质
本公开涉及计算机
，尤其涉及一种对象计数方法及装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
人群计数技术是对于视频数据采集等场景下的视频，通过计算机视觉算法来评估画面中的实时人数、人的分布情况、人群的密度等信息的技术。
技术实现思路
本公开提出了一种进行计数及定位的对象计数技术方案。根据本公开的一方面，提供了一种对象技术方法，包括：对待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的初始特征图；根据所述初始特征图，得到所述待处理图像中的头部关键点及头部区域；根据所述头部关键点及所述头部区域，对所述待处理图像进行对象计数及定位，确定所述待处理图像中对象的数量及位置。在一种可能的实现方式中，所述根据所述头部关键点及所述头部区域，对所述待处理图像进行对象计数及定位，确定所述待处理图像中对象的数量及位置，包括：确定各所述头部关键点与各所述头部区域的中心点之间的相似度；确定与所述头部关键点的相似度满足阈值条件的头部区域，将所述与所述头部关键点的相似度满足阈值条件的头部区域与所述头部关键点进行合并，得到合并信息；根据所述合并信息、未合并的头部关键点及未合并的头部区域，对所述待处理图像进行计数及定位，确定所述待处理图像中对象的数量及位置。在一种可能的实现方式中，所述确定与所述头部关键点的相似度满足阈值条件的头部区域，将所述与所述头部关键点的相似度满足阈值条件的头部区域与所述头部关键点进行合并，得到合并信息，包括：删除所述与所述头部关键点的相似度满足阈值条件的头部区域；根据所述头部关键点及所述头部区域的尺寸，得到合并后的头部区域，其中，所述合并信息包括所述头部关键点及所述合并后的头部区域。在一种可能的实现方式中，所述确定与所述头部关键点的相似度满足阈值条件的头部区域，将所述与所述头部关键点的相似度满足阈值条件的头部区域与所述头部关键点进行合并，得到合并信息，包括：将所述头部关键点按照置信度进行排序；按照所述头部关键点的置信度由大到小的顺序，将所述头部关键点与所述头部区域进行合并，得到合并信息。在一种可能的实现方式中，所述根据所述初始特征图，得到所述待处理图像中的头部关键点，包括：对所述初始特征图进行下采样处理，得到不同尺度的多个下采样特征图；对多个所述下采样特征图中的目标下采样特征图进行上采样处理，得到上采样特征图，所述上采样特征图与所述初始特征图尺度一致；根据所述上采样特征图进行头部关键点识别，得到所述待处理图像中的头部关键点。在一种可能的实现方式中，所述根据所述初始特征图，得到所述待处理图像中的头部区域，还包括：分别对多个所述下采样特征图进行头部区域识别，得到各个所述下采样特征图对应的头部区域；对各个所述下采样特征图对应的头部区域进行合并处理，得到所述待处理图像对应的头部区域。在一种可能的实现方式中，通过定位网络实现所述对待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的初始特征图；根据所述初始特征图，得到所述待处理图像中的头部关键点及头部区域，所述方法还包括：通过预设的训练集训练所述定位网络，所述训练集包括多个样本组，所述样本组中包括样本图像、样本图像对应的标注头部关键点和标注头部区域。在一种可能的实现方式中，所述定位网络包括特征提取网络、头部关键点定位网络、头部区域定位网络，所述通过预设的训练集训练所述定位网络，包括：通过所述特征提取网络对所述样本图像进行特征提取，得到所述样本图像的初始特征图；对所述样本图像的初始特征图进行下采样处理，得到不同大小的多个样本下采样特征图；通过所述头部关键点定位网络对目标样本下采样特征图进行上采样处理，得到样本上采样特征图，所述样本上采样特征图与所述样本图像的初始特征图大小一致；通过所述头部关键点定位网络对所述样本上采样特征图进行头部关键点识别，得到所述样本图像对应的头部关键点；根据所述样本图像对应的头部关键点及所述标注头部关键点，训练所述头部关键点定位网络。在一种可能的实现方式中，所述通过预设的训练集训练所述定位网络，还包括：通过所述头部区域定位网络分别对多个所述样本下采样特征图进行头部区域识别，得到各个所述样本下采样特征图对应的头部区域；根据所述样本下采样特征图对应的头部区域及所述标注头部区域，训练所述头部区域定位网络。在一种可能的实现方式中，所述根据所述初始特征图，得到所述待处理图像中的头部区域，包括：确定所述待处理图像中各头部区域的位置信息；根据各所述头部区域的位置信息，以及头部区域的尺寸与所述头部区域的位置信息的关联关系，确定所述头部区域的尺寸；根据所述头部区域的位置信息及所述头部区域的尺寸，得到所述头部区域。根据本公开的一方面，提供了一种对象计数装置，包括：特征提取模块，用于对待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的初始特征图；处理模块，用于根据所述初始特征图，得到所述待处理图像中的头部关键点及头部区域；计数模块，用于根据所述头部关键点及所述头部区域，对所述待处理图像进行对象计数及定位，确定所述待处理图像中对象的数量及位置。在一种可能的实现方式中，所述计数模块，还用于：确定各所述头部关键点与各所述头部区域的中心点之间的相似度；确定与所述头部关键点的相似度满足阈值条件的头部区域，将所述与所述头部关键点的相似度满足阈值条件的头部区域与所述头部关键点进行合并，得到合并信息；根据所述合并信息、未合并的头部关键点及未合并的头部区域，对所述待处理图像进行计数及定位，确定所述待处理图像中对象的数量及位置。在一种可能的实现方式中，所述计数模块，还用于：删除所述与所述头部关键点的相似度满足阈值条件的头部区域；根据所述头部关键点及所述头部区域的尺寸，得到合并后的头部区域，其中，所述合并信息包括所述头部关键点及所述合并后的头部区域。在一种可能的实现方式中，所述计数模块，还用于：将所述头部关键点按照置信度进行排序；按照所述头部关键点的置信度由大到小的顺序，将所述头部关键点与所述头部区域进行合并，得到合并信息。在一种可能的实现方式中，所述处理模块，还用于：对所述初始特征图进行下采样处理，得到不同尺度的多个下采样特征图；对多个所述下采样特征图中的目标下采样特征图进行上采样处理，得到上采样特征图，所述上采样特征图与所述初始特征图尺度一致；根据所述上采样特征图进行头部关键点识别，得到所述待处理图像中的头部关键点。在一种可能的实现方式中，所述处理模块，还用于：分别对多个所述下采样特征图进行头部区域识别，得到各个所述下采样特征图对应的头部区域；对各个所述下采样特征图对应的头部区域进行合并处理，得到所述待处理图像对应的头部区域。在一种可能的实现方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种对象计数方法，其特征在于，包括：/n对待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的初始特征图；/n根据所述初始特征图，得到所述待处理图像中的头部关键点及头部区域；/n根据所述头部关键点及所述头部区域，对所述待处理图像进行对象计数及定位，确定所述待处理图像中对象的数量及位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种对象计数方法，其特征在于，包括：
对待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的初始特征图；
根据所述初始特征图，得到所述待处理图像中的头部关键点及头部区域；
根据所述头部关键点及所述头部区域，对所述待处理图像进行对象计数及定位，确定所述待处理图像中对象的数量及位置。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述头部关键点及所述头部区域，对所述待处理图像进行对象计数及定位，确定所述待处理图像中对象的数量及位置，包括：
确定各所述头部关键点与各所述头部区域的中心点之间的相似度；
确定与所述头部关键点的相似度满足阈值条件的头部区域，将所述与所述头部关键点的相似度满足阈值条件的头部区域与所述头部关键点进行合并，得到合并信息；
根据所述合并信息、未合并的头部关键点及未合并的头部区域，对所述待处理图像进行计数及定位，确定所述待处理图像中对象的数量及位置。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定与所述头部关键点的相似度满足阈值条件的头部区域，将所述与所述头部关键点的相似度满足阈值条件的头部区域与所述头部关键点进行合并，得到合并信息，包括：
删除所述与所述头部关键点的相似度满足阈值条件的头部区域；
根据所述头部关键点及所述头部区域的尺寸，得到合并后的头部区域，其中，所述合并信息包括所述头部关键点及所述合并后的头部区域。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定与所述头部关键点的相似度满足阈值条件的头部区域，将所述与所述头部关键点的相似度满足阈值条件的头部区域与所述头部关键点进行合并，得到合并信息，包括：
将所述头部关键点按照置信度进行排序；
按照所述头部关键点的置信度由大到小的顺序，将所述头部关键点与所述头部区域进行合并，得到合并信息。


5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始特征图，得到所述待处理图像中的头部关键点，包括：
对所述初始特征图进行下采样处理，得到不同尺度的多个下采样特征图；
对多个所述下采样特征图中的目标下采样特征图进行上采样处理，得到上采样特征图，所述上采样特征图与所述初始特征图尺度一致；
根据所述上采样特征图进行头部关键点识别，得到所述待处理图像中的头部关键点。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始特征图，得到所述待处理图像中的头部区域，还包括：
分别对多个所述下采样特征图进行头部区域识别，得到各个所述下采样特征图对应的头部区域；
对各个所述下采样特征图对应的头部区域进行合并处理，得到所述待处理图像对应的头部区域。


7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，通过定位网络实现所...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏鹏程，杨昆霖，侯军，伊帅，
申请(专利权)人：北京市商汤科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11