证卡边缘检测方法、设备及存储介质技术

本申请适用于图形处理技术领域，提供了一种证卡边缘检测方法、设备及存储介质。该方法包括获取目标视频中待处理的目标帧；根据目标帧所在的位置，获取与目标帧相邻的相邻帧的第一关键点信息，第一关键点信息包括证卡的角点信息；将第一关键点信息与目标帧输入至预设的关键点位置跟踪模型，以获取所目标帧的第二关键点信息以及目标帧的判定信息，其中，判定信息用于表征目标帧是否包含证卡；根据第二关键点信息和所述判定信息，确定目标帧的第一证卡检测结果。本申请实施例提供的证卡边缘检测方法受待视频帧的复杂背景和/或模糊边缘的影响较小，检测误差小。本申请还涉及数字医疗领域，用于患者身份证件的快速识别。

【技术实现步骤摘要】
证卡边缘检测方法、设备及存储介质
本申请属于图像处理
，尤其涉及一种证卡边缘检测方法、设备及存储介质。
技术介绍
随着身份证、社保卡和银行卡等各种卡片大量的使用，相关的证卡识别服务也随之而来。其中各种证卡的边缘(边框)检测是证卡识别中很重要的一环。目前的证卡边缘检测，主要是采用神经网络或者传统的边缘检测算法找到图像中的所有边缘信息，然后设置各种条件过滤掉一些边缘信息，得到证卡的边缘信息。上述方法在复杂背景或者边缘模糊的情况下，容易出现误判，导致边缘检测错误，影响后续对证卡信息的提取等其他服务的运行，另一方面上述方法的运算效率很低，不支持移动端的证卡边缘检测。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了一种证卡边缘检测方法、设备及存储介质，以解决现有技术中证卡边缘检索方法容易出现误判且运算效率低的技术问题。第一方面，本申请实施例提供了一种证卡边缘检测方法，方法包括：获取目标视频中待处理的目标帧；根据目标帧所在的位置，获取与目标帧相邻的相邻帧的第一关键点信息，其中，相邻帧在目标视频的时间轴上的位置在目标帧之前，相邻帧中包含证卡，第一关键点信息包括证卡的角点信息；将第一关键点信息与目标帧输入至预设的关键点位置跟踪模型，以获取目标帧的第二关键点信息以及目标帧的判定信息，其中，判定信息用于表征目标帧是否包含证卡；根据所述第二关键点信息和判定信息，确定目标帧的第一证卡检测结果。第二方面，本申请实施例提供了一种证卡边缘检测装置，装置包括：第一获取模块，用于获取目标视频中待处理的目标帧；第二获取模块，用于根据所述目标帧所在的位置，获取与所述目标帧相邻的相邻帧的第一关键点信息，其中，所述相邻帧在所述目标视频的时间轴上的位置在所述目标帧之前，所述相邻帧中包含证卡，所述第一关键点信息包括所述证卡的角点信息；位置跟踪模块，用于将所述第一关键点信息与所述目标帧输入至预设的关键点位置跟踪模型，以获取所述目标帧的第二关键点信息以及所述目标帧的判定信息，其中，所述判定信息用于表征所述目标帧是否包含证卡；第一确定模块，用于根据所述第二关键点信息和所述判定信息，确定所述目标帧的第一证卡检测结果。第三方面，本申请实施例提供了一种证卡边缘检测设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述第一方面任一项方法的步骤。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一项方法的步骤。第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项的方法。本申请实施例提供的证卡边缘检测方法，根据所述目标帧所在的位置，获取与所述目标帧相邻的相邻帧的第一关键点信息，由于相邻帧为目标视频的时间轴上的位置在目标帧之前的视频帧，且相邻帧包含证卡，故相邻帧的第一关键点信息可以作为目标帧的关键点初始约束位置，然后根据相邻帧的第一关键点信息进行关键点跟踪处理(关键点位置跟踪模型预测)获得目标帧的第二关键点信息，并根据第二关键点确定目标帧的第一证卡检测结果；相比于现有技术中直接基于边缘检测算法确定目标帧包含对象边缘信息的方法，本申请提供的证卡边缘检测方法受待视频帧的复杂背景和/或模糊边缘的影响较小，检测误差小，且关键点跟踪模型不需要进行特征点匹配处理，计算量大大减小，提高了边缘检测效率，适用于移动终端的证卡编码实时检测需求。可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请一实施例提供的证卡边缘检测方法的流程示意图；图2为本申请一实施例提供的第一证卡示意图；图3为本申请一实施例提供的获取第二关键点信息的流程示意图；图4为本申请另一实施例提供的证卡边缘检测方法的流程示意图；图5为本申请一实施例提供的确定第二证卡检测结果的流程示意；图6为本申请一实施例提供的确定每个边缘区域对应的边缘直线的流程示意图；图7为本申请实施例提供第一边缘区域和第一方向的示意图；图8为本申请一实施例提供的子图像的示意图；图9为本申请一实施例提供的编码器的网络结构示意图；图10为本申请一实施例提供的证卡边缘检测装置的结构示意图；图11为本申请另一实施例提供的证卡边缘检测装置的结构示意图；图12是本申请一实施例提供的证卡边缘检测设备的硬件组成示意图。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行示例性说明。值得说明的是，下文中列举的具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。图1为本申请一实施例提供的证卡边缘检测方法的流程示意图，适用于在终端设备或服务器中执行，如图1所示，该方法包括：S10、获取目标视频中待处理的目标帧。本实施例中，目标视频包含M个连续的视频帧，分别为第1帧，第2帧…第M帧，目标帧可以为目标视频中的任意一帧，M为大于1的整数。S20、根据目标帧所在的位置，获取与目标帧相邻的相邻帧的第一关键点信息，其中，相邻帧在目标视频的时间轴上的位置在目标帧之前，相邻帧中包含证卡，第一关键点信息包括证卡的角点信息。本实施例中，目标帧所在的位置可以是指，目标帧在目标视频中按播放时间排序后的位置。例如，目标帧在目标视频的时间轴上的位置。示例性的，目标视频包含M个视频帧，该M个视频帧按照播放时间排序分别为第1帧，第2帧…第M帧，则第1帧为目标视频的第一帧。若目标帧为第本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种证卡边缘检测方法，其特征在于，方法包括：/n获取目标视频中待处理的目标帧；/n根据所述目标帧所在的位置，获取与所述目标帧相邻的相邻帧的第一关键点信息，其中，所述相邻帧在所述目标视频的时间轴上的位置在所述目标帧之前，所述相邻帧中包含证卡，所述第一关键点信息包括所述证卡的角点信息；/n将所述第一关键点信息与所述目标帧输入至预设的关键点位置跟踪模型，以获取所述目标帧的第二关键点信息以及所述目标帧的判定信息，其中，所述判定信息用于表征所述目标帧是否包含证卡；/n根据所述第二关键点信息和所述判定信息，确定所述目标帧的第一证卡检测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种证卡边缘检测方法，其特征在于，方法包括：
获取目标视频中待处理的目标帧；
根据所述目标帧所在的位置，获取与所述目标帧相邻的相邻帧的第一关键点信息，其中，所述相邻帧在所述目标视频的时间轴上的位置在所述目标帧之前，所述相邻帧中包含证卡，所述第一关键点信息包括所述证卡的角点信息；
将所述第一关键点信息与所述目标帧输入至预设的关键点位置跟踪模型，以获取所述目标帧的第二关键点信息以及所述目标帧的判定信息，其中，所述判定信息用于表征所述目标帧是否包含证卡；
根据所述第二关键点信息和所述判定信息，确定所述目标帧的第一证卡检测结果。


2.如权利要求1所述的证卡边缘检测方法，其特征在于，所述将所述第一关键点信息与所述目标帧输入关键点位置跟踪模型，获取所述目标帧的第二关键点信息，包括：
根据所述第一关键点信息确定所述目标帧包含对象的第1个参考位置；
在第1次迭代中，将所述第1个参考位置和所述目标帧输入所述关键点位置跟踪模型，获得第1次迭代的多个关键点和第1次迭代的迭代误差，并根据该迭代误差对所述第1个参考位置进行更新，获得第2个参考位置；所述第1次迭代的多个关键点位于第一参考直线上，所述第一参考直线包含根据所述第1个参考位置确定的边缘直线；
在第i次迭代中，将第i-1次迭代的多个关键点和所述目标帧输入所述关键点位置跟踪模型，获得第i次迭代的多个关键点和第i次迭代的迭代误差，并根据该迭代误差对所述第i个参考位置进行更新，获得第i+1个参考位置；其中，i为大于1的整数，所述第i次迭代的多个关键点位于第二参考直线上，所述第二参考直线包含根据所述第i个参考位置确定的边缘直线；
在经过预设次数的迭代后，获得当前迭代得到的多个关键点，并根据所述当前迭代得到的多个关键点确定所述第二关键点信息；所述第二关键点信息包括当前迭代中的参考直线的交点坐标。


3.如权利要求1所述的证卡边缘检测方法，其特征在于，所述根据所述第二关键点信息和所述判定信息，确定所述目标帧的证卡检测结果，包括：
在所述判定信息表征所述目标帧包含证卡的情况下，根据所述第二关键点信息确定所述目标帧包含证卡的边缘信息；所述边缘信息包括边缘直线的参数以及角点坐标。


4.如权利要求1-3任一项所述的证卡边缘检测方法，其特征在于，所述获取目标视频中待处理的目标帧之后，所述方法还包括：
在所述目标帧为所述目标视频的第一帧，或所述相邻帧不包含证卡的情况下，对所述目标帧进行预处理，获得所述目标帧的灰度图像；所述灰度图像的尺寸小于所述目标帧的尺寸；
将所述灰度图像输入边缘检测模型，获取所述灰度图像的第三关键点信息；所述边缘检测模型为端到端神经网络模型，所述第三关键点信息包括所述灰度图像的多个边缘直线参数；
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张国辉，雷晨雨，宋晨，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44