识别发生改变的对象的方法和装置制造方法及图纸

本公开的实施例公开了识别发生改变的对象的方法、装置、电子设备/终端/服务器和计算机可读介质。该识别发生改变的对象的方法包括：获取实时采集的当前图像；响应于当前图像与参照图像之间间隔预设数量帧图像，判断当前图像和参照图像两者中的对象是否发生改变，记录判断结果和当前图像，采用当前图像更新参照图像，跳转至执行获取实时采集的当前图像；基于判断结果，确定对象发生改变前的第一图像和对象发生改变后的第二图像；基于第一图像和第二图像，确定发生改变的对象。本公开的实施例的识别发生改变的对象的方法和装置，提高了识别发生改变的对象的效率。

Method and device for identifying changed objects

【技术实现步骤摘要】
识别发生改变的对象的方法和装置
本公开涉及数据识别领域，具体涉及图形识别领域，尤其涉及识别发生改变的对象的方法和装置。
技术介绍
人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。基于Myriad2(缩写为M2，全球第一个配备专用神经网络计算引擎的片上系统芯片(SoC)，用于加速设备端的深度学习推理)的AI芯片具有强大的计算能力，可以高效的运行视觉深度模型，在新零售场景中分担部分云端GPU的运算。
技术实现思路
本公开的实施例提供了识别发生改变的对象的方法和装置。第一方面，本公开的实施例提供了一种识别发生改变的对象的方法，包括：获取实时采集的当前图像；响应于当前图像与参照图像之间间隔预设数量帧图像，判断当前图像和参照图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种识别发生改变的对象的方法，包括：/n获取实时采集的当前图像；/n响应于所述当前图像与参照图像之间间隔预设数量帧图像，判断所述当前图像和所述参照图像两者中的对象是否发生改变，记录判断结果和所述当前图像，采用所述当前图像更新所述参照图像，跳转至执行所述获取实时采集的当前图像；/n基于所述判断结果，确定对象发生改变前的第一图像和对象发生改变后的第二图像；/n基于所述第一图像和所述第二图像，确定发生改变的对象。/n

【技术特征摘要】
1.一种识别发生改变的对象的方法，包括：
获取实时采集的当前图像；
响应于所述当前图像与参照图像之间间隔预设数量帧图像，判断所述当前图像和所述参照图像两者中的对象是否发生改变，记录判断结果和所述当前图像，采用所述当前图像更新所述参照图像，跳转至执行所述获取实时采集的当前图像；
基于所述判断结果，确定对象发生改变前的第一图像和对象发生改变后的第二图像；
基于所述第一图像和所述第二图像，确定发生改变的对象。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述响应于所述当前图像与参照图像之间间隔预设数量帧图像，判断所述当前图像和所述参照图像两者中的对象是否发生改变包括：
响应于所述当前图像与参照图像之间间隔预设数量帧图像，将所述当前图像和所述参照图像输入触发模型，得到触发模型输出的对象变化信息，所述对象变化信息指示所述当前图像和所述参照图像两者中的对象是否发生改变。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述触发模型采用触发样本训练机器学习的初始模型得到；
所述触发样本包括多组图像对，每组图像对包括存在样本对象的图像和不存在所述样本对象的图像。


4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述判断结果，确定对象发生改变前的第一图像和对象发生改变后的第二图像包括：
响应于所述判断结果中的当前判断结果为发生改变、上一次判断结果为未发生改变，记录所述当前判断结果对应的参照图像为对象发生改变前的第一图像；
响应于所述判断结果中的当前判断结果为未发生改变、上一次判断结果为发生改变，记录所述当前判断结果对应的参照图像为对象发生改变后的第二图像。


5.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其中，所述基于所述第一图像和所述第二图像，确定发生改变的对象包括：
比对所述第一图像和所述第二图像，得到已标记第一待识别区域的第一图像和已标记第二待识别区域的第二图像，所述第一待识别区域为所述第一图像中相对于第二图像发生改变的区域，所述第二待识别区域为所述第二图像中相对于第一图像发生改变的区域；
基于对所述第一待识别区域和所述第二待识别区域的识别结果，确定发生改变的对象。


6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述比对所述第一图像和所述第二图像，得到已标记第一待识别区域的第一图像和已标记第二待识别区域的第二图像包括：
将所述第一图像和所述第二图像输入帧差模型，得到所述帧差模型输出的已标记第一待识别区域的第一图像和已标记第二待识别区域的第二图像。


7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于对所述第一待识别区域和所述第二待识别区域的识别结果，确定发生改变的对象包括：
基于采用识别模型对所述第一待识别区域和所述第二待识别区域的识别结果，确定发生改变的对象。


8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述基于采用识别模型对所述第一待识别区域和所述第二待识别区域的识别结果，确定发生改变的对象包括：
将所述第一待识别区域输入不同预设类别的识别模型，得到所述第一待识别区域中的对象分别匹配不同预设类别中的不同预设对象的第一概率集合，将所述第一概率集合中最高概率所对应的预设类别的预设对象作为所述第一待识别区域的识别结果；
将所述第二待识别区域输入不同预设类别的识别模型，得到所述第二待识别区域中的对象分别匹配不同预设类别中的不同预设对象的第二概率集合，将所述第二概率集合中最高概率所对应的预设类别的预设对象作为所述第二待识别区域的识别结果；
比对所述第一待识别区域的识别结果与所述第二待识别区域的识别结果，得到发生改变的对象。


9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
响应于不存在所述参照图像，且所述当前图像为第一张实时采集的当前图像，将所述第一张实时采集的当前图像作为初始的参照图像，并跳转至执行所述获取实时采集的当前图像。


10.一种基于M2芯片识别发生改变的对象的方法，包括：如权利要求1-9中任意一项所述的方法。


11.一种识别发生改变的对象的装置，包括：
当前图像获取单元，被配置成获取实时采集的当前图像；
判断结果记录单元，被配置...

【专利技术属性】
技术研发人员：付鹏，周强，范彦文，寇浩锋，包英泽，胡跃祥，
申请(专利权)人：百度时代网络技术北京有限公司，百度美国有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京;11