行人数量的确定方法、装置、电子设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种行人数量的确定方法、装置、电子设备及可读存储介质。本申请通过从待识别图像中初步确定出存在行人的至少一个待识别区域，并只针对待识别图像中的待识别区域进行行人的识别，可以减少识别范围，进而提高识别效率，进一步地，针对于待识别图像中的每一个待识别区域，同时检测每一个待识别区域中的行人头部以及行人骨骼结构，从而结合检测出的行人头部的数量以及行人骨骼结构的数量，可以更加准确地确定出待识别区域中的行人的第一数量，进而根据待识别图像中各个待识别区域中行人的第一数量，确定出待识别图像中行人的第二数量，可以提高行人数量统计结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
行人数量的确定方法、装置、电子设备及可读存储介质
本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种行人数量的确定方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
行人检测技术(PedestrianDetection)是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在行人并给予精确定位。该技术可与行人跟踪，行人重识别等技术结合，应用于人工智能系统、车辆辅助驾驶系统、智能机器人、智能视频监控、人体行为分析、智能交通等领域。行人数量统计方法是在从图像中检测出行人后，再对行人的数量进行统计的方法。然而，在实际场景中，行人与行人之间可能存在着相邻、遮挡等情况，在这些情况下，很容易将多个行人检测成一个行人，导致检测出的结果不够准确。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例至少提供一种行人数量的确定方法、装置、电子设备及可读存储介质，可以提高行人数量统计结果的准确性。本申请主要包括以下几个方面：第一方面，本申请实施例提供一种行人数量的确定方法，所述确定方法包括：获取待识别图像，并从所述待识别图像中确定出至少一个待识别区域；针对于每一个所述待识别区域，识别所述待识别区域中的行人头部以及行人骨骼结构；基于每一个所述待识别区域中所述行人头部的数量以及所述行人骨骼结构的数量，确定出所述待识别区域中行人的第一数量；根据所述至少一个待识别区域中行人的第一数量，确定所述待识别图像中行人的第二数量。在一种可能的实施方式中，在所述获取待识别图像，并从所述待识别图像中确定出至少一个待识别区域之后，所述确定方法还包括：确定所述至少一个待识别区域中是否存在误检区域；若存在，则将所述误检区域从所述至少一个待识别区域中删除。在一种可能的实施方式中，根据以下步骤确定所述至少一个待识别区域中是否存在误检区域：针对于每一个所述待识别区域，将所述待识别区域对应的图像输入至预先训练好的行人检测模型中，确定所述待识别区域是否为误检区域；若任意一个所述待识别区域为误检区域，则确定所述至少一个待识别区域中存在误检区域。在一种可能的实施方式中，根据以下步骤识别所述待识别区域中的行人头部：从所述待识别区域中识别出头部特征；基于所述头部特征，确定所述待识别区域中的行人头部。在一种可能的实施方式中，根据以下步骤识别所述待识别区域中的行人骨骼结构：从所述待识别区域中识别出人体骨骼关键点；基于所述人体骨骼关键点，确定出行人的人体骨骼结构。在一种可能的实施方式中，所述基于所述人体骨骼关键点，确定出行人的人体骨骼结构，包括：对所述人体骨骼关键点进行聚类，将属于同一行人的所述人体骨骼关键点确定为同类别骨骼关键点；根据各个所述同类别骨骼关键点，以及各个所述同类别骨骼关键点之间的连线，确定出行人的人体骨骼结构。在一种可能的实施方式中，所述基于每一个所述待识别区域中所述行人头部的数量以及所述行人骨骼结构的数量，确定出所述待识别区域中行人的第一数量，包括：当所述行人头部的数量大于所述行人骨骼结构的数量时，将所述行人头部的数量确定为所述待识别区域中行人的第一数量；当所述行人头部的数量小于或等于所述行人骨骼结构的数量时，将所述行人骨骼结构的数量确定为所述待识别区域中行人的第一数量。在一种可能的实施方式中，通过以下步骤训练所述行人检测模型：将包括行人的多个样本图像作为正训练样本，以及未包括行人的多个样本图像作为负训练样本，并获取每个正训练样本对应的第一类别标签和每个负训练样本对应的第二类别标签；基于多个正训练样本、多个负训练样本、以及每个正训练样本对应的第一类别标签和每个负训练样本对应的第二类别标签对初始的行人检测模型进行训练，得到训练好的行人检测模型。在一种可能的实施方式中，所述获取待识别图像，并从所述待识别图像中确定出至少一个待识别区域，包括：获取所述待识别图像，并将所述待识别图像转换为预设尺寸的标准图像；根据所述标准图像，确定出所述至少一个待识别区域。第二方面，本申请实施例还提供一种行人数量的确定装置，所述确定装置包括：区域确定模块，用于获取待识别图像，并从所述待识别图像中确定出至少一个待识别区域；识别模块，用于针对于每一个所述待识别区域，识别所述待识别区域中的行人头部以及行人骨骼结构；第一数量确定模块，用于基于每一个所述待识别区域中所述行人头部的数量以及所述行人骨骼结构的数量，确定出所述待识别区域中行人的第一数量；第二数量确定模块，用于根据所述至少一个待识别区域中行人的第一数量，确定所述待识别图像中行人的第二数量。在一种可能的实施方式中，所述确定装置还包括区域校验模块，所述区域校验模块用于：确定所述至少一个待识别区域中是否存在误检区域；若存在，则将所述误检区域从所述至少一个待识别区域中删除。在一种可能的实施方式中，所述区域校验模块根据以下步骤确定所述至少一个待识别区域中是否存在误检区域：针对于每一个所述待识别区域，将所述待识别区域对应的图像输入至预先训练好的行人检测模型中，确定所述待识别区域是否为误检区域；若任意一个所述待识别区域为误检区域，则确定所述至少一个待识别区域中存在误检区域。在一种可能的实施方式中，所述识别模块根据以下步骤识别所述待识别区域中的行人头部：从所述待识别区域中识别出头部特征；基于所述头部特征，确定所述待识别区域中的行人头部。在一种可能的实施方式中，所述识别模块根据以下步骤识别所述待识别区域中的行人骨骼结构：从所述待识别区域中识别出人体骨骼关键点；基于所述人体骨骼关键点，确定出行人的人体骨骼结构。在一种可能的实施方式中，所述识别模块在用于基于所述人体骨骼关键点，确定出行人的人体骨骼结构时，所述识别模块用于：对所述人体骨骼关键点进行聚类，将属于同一行人的所述人体骨骼关键点确定为同类别骨骼关键点；根据各个所述同类别骨骼关键点，以及各个所述同类别骨骼关键点之间的连线，确定出行人的人体骨骼结构。在一种可能的实施方式中，所述第一数量确定模块在用于基于每一个所述待识别区域中所述行人头部的数量以及所述行人骨骼结构的数量，确定出所述待识别区域中行人的第一数量时，所述第一数量确定模块用于：当所述行人头部的数量大于所述行人骨骼结构的数量时，将所述行人头部的数量确定为所述待识别区域中行人的第一数量；当所述行人头部的数量小于或等于所述行人骨骼结构的数量时，将所述行人骨骼结构的数量确定为所述待识别区域中行人的第一数量。在一种可能的实施方式中，所述确定装置还包括模型训练模块，所述模型训练模块用于：将包括行人的多个样本图像作为正训练样本，以及未包括行人的多个样本图像作为负训练样本，并获取每个正训练样本对应的第一类别标签和每个负训练样本对应的第二类别标签；基于多个正训练样本、多个负训练本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种行人数量的确定方法，其特征在于，所述确定方法包括：/n获取待识别图像，并从所述待识别图像中确定出至少一个待识别区域；/n针对于每一个所述待识别区域，识别所述待识别区域中的行人头部以及行人骨骼结构；/n基于每一个所述待识别区域中所述行人头部的数量以及所述行人骨骼结构的数量，确定出所述待识别区域中行人的第一数量；/n根据所述至少一个待识别区域中行人的第一数量，确定所述待识别图像中行人的第二数量。/n

【技术特征摘要】
1.一种行人数量的确定方法，其特征在于，所述确定方法包括：
获取待识别图像，并从所述待识别图像中确定出至少一个待识别区域；
针对于每一个所述待识别区域，识别所述待识别区域中的行人头部以及行人骨骼结构；
基于每一个所述待识别区域中所述行人头部的数量以及所述行人骨骼结构的数量，确定出所述待识别区域中行人的第一数量；
根据所述至少一个待识别区域中行人的第一数量，确定所述待识别图像中行人的第二数量。


2.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，在所述获取待识别图像，并从所述待识别图像中确定出至少一个待识别区域之后，所述确定方法还包括：
确定所述至少一个待识别区域中是否存在误检区域；
若存在，则将所述误检区域从所述至少一个待识别区域中删除。


3.根据权利要求2所述的确定方法，其特征在于，根据以下步骤确定所述至少一个待识别区域中是否存在误检区域：
针对于每一个所述待识别区域，将所述待识别区域对应的图像输入至预先训练好的行人检测模型中，确定所述待识别区域是否为误检区域；
若任意一个所述待识别区域为误检区域，则确定所述至少一个待识别区域中存在误检区域。


4.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，根据以下步骤识别所述待识别区域中的行人头部：
从所述待识别区域中识别出头部特征；
基于所述头部特征，确定所述待识别区域中的行人头部。


5.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，根据以下步骤识别所述待识别区域中的行人骨骼结构：
从所述待识别区域中识别出人体骨骼关键点；
基于所述人体骨骼关键点，确定出行人的人体骨骼结构。


6.根据权利要求5所述的确定方法，其特征在于，所述基于所述人体骨骼关键点，确定出行人的人体骨骼结构，包括：
对所述人体骨骼关键点进行聚类，将属于同一行人的所述人体骨骼关键点确定为同类别骨骼关键点；
根据各个所述同类别骨骼关键点，以及各个所述同类别骨骼关键点之间的连线，确定出行人的人体骨骼结构。


7.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述基于每一个所述待识别区域中所述行人头部的数量以及所述行人骨骼结构的数量，确定出所述待识别区...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯辉，苟巍，沈海峰，
申请(专利权)人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11