警示区域划分方法及其相关装置制造方法及图纸

本申请公开了一种警示区域划分方法及其相关装置。其中，警示区域划分方法包括：将待处理图像变换为正投影俯视图，确定正投影俯视图中标识物的位置；在正投影俯视图中确定出包含至少大部分标识物的外接区域，其中，外接区域的形状与警示区域的预设形状一致；将待处理图像中与外接区域的对应区域作为待处理图像的警示区域。本申请警示区域划分方法能够解决现有技术中无法处理标识物被遮挡的问题。

【技术实现步骤摘要】
警示区域划分方法及其相关装置
本申请涉及区域划分领域，特别是涉及一种警示区域划分方法及其相关装置。
技术介绍
随着人工智能在区域划分领域的落地发展，智能周界防护、警示区域划分、入侵检测等应用场景日趋多样。传统的智能相机多通过人工配置进行警示区域划分及周界确立，更为智能的，通过明显的标志物检测识别进行警示区域的划分。但是目前通过明显的标志物检测识别进行警示区域的划分方法，无法处理标识物被遮挡的情况。
技术实现思路
本申请提供一种警示区域划分方法及其相关装置，以解决现有技术中无法处理标识物被遮挡的问题。为解决上述技术问题，本申请提供一种警示区域划分方法，包括：将待处理图像变换为正投影俯视图，确定正投影俯视图中标识物的位置；在正投影俯视图中确定出包含至少大部分标识物的外接区域，其中，外接区域的形状与警示区域的预设形状一致；将待处理图像中与外接区域的对应区域作为待处理图像的警示区域。其中，确定正投影俯视图中标识物的位置，之前包括：对待处理图像中标识物进行识别，以确定待处理图像中标识物的位置；确定正投影俯视图中标识物的位置，包括：基于待处理图像中标识物的位置确定正投影俯视图中标识物的位置。其中，对待处理图像中标识物进行识别，包括：利用标识物识别网络对待处理图像中标识物进行识别，以确定待处理图像中每个标识物的位置；标识物识别网络包括高分辨率网络HRNet网络。其中，标识物识别网络还包括连接于HRNet网络之后的上采样层和和连接于上采样层之后的至少一个残差层；利用标识物识别网络对待处理图像中标识物进行识别，以确定待处理图像中标识物的位置，包括：利用上采样层对HRNet网络的输出特征图进行上采样，以得到分辨率高于输出特征图的上采样特征图；利用至少一个残差层对上采样特征图进行处理，以得到最终特征图；基于最终特征图确定待处理图像中每个标识物的位置。其中，将待处理图像变换为正投影俯视图，包括：基于待处理图像计算透视变换矩阵；利用透视变换矩阵将待处理图像变换为正投影俯视图。其中，基于待处理图像计算透视变换矩阵，包括：获取规则的参考物体的至少4个角点在待处理图像的位置，其中，参考物体的至少4个角点所在平面与警示区域所在平面平行；基于至少4个角点的位置计算透视变换矩阵。其中，在正投影俯视图中确定出包含至少大部分标识物的外接区域，之前包括：获取警示区域所在第一区域；在正投影俯视图中确定出包含至少大部分标识物的外接区域，包括：在正投影俯视图的第一区域中确定出包含至少大部分标识物的外接区域。为解决上述技术问题，本申请提供一种警示区域划分装置，该装置包括变化模块、区域确定模块和转换模块；变化模块用于将待处理图像变换为正投影俯视图，确定正投影俯视图中标识物的位置；区域确定模块用于在正投影俯视图中确定出包含至少大部分标识物的外接区域，其中，外接区域的形状与警示区域的预设形状一致；转换模块用于将待处理图像中与外接区域的对应区域作为待处理图像的警示区域。为解决上述技术问题，本申请提供一种警示区域划分方法，包括处理器和存储器，存储器中存储有计算机程序，处理器用于执行计算机程序以实现上述唤醒响应方法的步骤。为解决上述技术问题，本申请提供一种计算机可读存储介质，其中存储有计算机程序，计算机程序被执行时实现上述唤醒响应方法的步骤。本申请警示区域划分方法将待处理图像变换为正投影俯视图，且确定正投影俯视图中标识物的位置，然后基于正投影俯视图中标识物的位置确定出包含至少大部分标识物的且形状与警示区域的形状一致的外接区域，继而基于正投影俯视图中外接区域确定出待处理图像中警示区域，这样在正投影俯视图基于标识物的位置和警示区域的形状确定的外接区域与警示区域更相符合，从而可以解决构成警示区域的标识物被遮挡而导致自动生成的警示区域不准确的问题。附图说明图1是本申请警示区域划分方法一实施方式的流程示意图；图2是本申请警示区域划分方法中待处理图像的示意图；图3是本申请警示区域划分方法中正投影俯视图的示意图；图4是本申请警示区域划分方法中正投影俯视图中外接区域的示意图；图5是本申请警示区域划分方法中基于正投影俯视图中外接区域确定的待处理图像中警示区域的示意图；图6是本申请警示区域划分方法另一实施方式的流程示意图；图7是本申请警示区域划分方法中标识物识别网络的结构示意图；图8是本申请警示区域划分方法中标识物识别网络中卷积残差模块一实施例的结构示意图；图9是本申请警示区域划分方法中标识物识别网络中卷积残差模块另一实施例的结构示意图；图10是本申请警示区域划分装置一实施方式的结构示意图；图11是本申请计算机可读存储介质一实施方式的结构示意图。具体实施方式为使本领域的技术人员更好地理解本专利技术的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本申请所提供的一种警示区域划分方法及其相关装置做进一步详细描述。本申请警示区域划分方法可应用于智能周界防护和区域入侵检测等
中。警示区域划分方法一般可以包括识别并确定待处理图像中标识物中的位置，和依次连接关键点、以得到待处理图像上的警示区域等步骤。但是因为实际构成警示区域的标识物，会被车辆、人员或其他物体遮挡，造成自动生成的警示区域与期望的、完整的警示区域存在偏差。通过本申请的警示区域划分方法则可解决构成警示区域的标识物被遮挡而导致自动生成的警示区域不准确的问题。具体请参阅图1，图1是本申请警示区域划分方法第一实施例的流程示意图。本实施例警示区域划分方法包括以下步骤。S101：将待处理图像变换为正投影俯视图，确定正投影俯视图中标识物的位置。本申请可以将待处理图像变换为正投影俯视图，且确定正投影俯视图中标识物的位置，然后可以基于正投影俯视图中标识物的位置确定出包含至少大部分标识物的且形状与警示区域的形状一致的外接区域，这样在正投影俯视图基于标识物的位置和警示区域的形状确定的外接区域与警示区域更相符合，从而可以解决构成警示区域的标识物被遮挡而导致自动生成的警示区域不准确的问题。其中，正投影俯视图可以为，以放置标识物的表面或与该放置标识物的表面基本平行的表面为投影面，在该投影面上的正投影图像。例如，如图2所示，标识物是放置在地面上，那正投影俯视图即为如图3所示在与地面大致平行的表面上正投影的图像。其中，标识物可以为反光锥或隔离墩等任意用于标识警示区域的物体。本申请可以采用任意视角转换方法将待处理图像转换为正投影俯视图。例如，可以通过透视变换的方法将待处理图像变换为正投影俯视图。又例如，待处理图像中包括用于构建警示区域的多个标识物，可以根据现实中多个标识物的的中心轴基本平行的特性，对待处理图像进行变换处理，包括拉伸、旋转等处理，直至在变换本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种警示区域划分方法，其特征在于，所述方法包括：/n将待处理图像变换为正投影俯视图，确定所述正投影俯视图中标识物的位置；/n在所述正投影俯视图中确定出包含至少大部分标识物的外接区域，其中，所述外接区域的形状与所述警示区域的预设形状一致；/n将待处理图像中与所述外接区域的对应区域作为所述待处理图像的警示区域。/n

【技术特征摘要】
1.一种警示区域划分方法，其特征在于，所述方法包括：
将待处理图像变换为正投影俯视图，确定所述正投影俯视图中标识物的位置；
在所述正投影俯视图中确定出包含至少大部分标识物的外接区域，其中，所述外接区域的形状与所述警示区域的预设形状一致；
将待处理图像中与所述外接区域的对应区域作为所述待处理图像的警示区域。


2.根据权利要求1所述的警示区域划分方法，其特征在于，所述确定所述正投影俯视图中标识物的位置，之前包括：
对所述待处理图像中标识物进行识别，以确定所述待处理图像中所述标识物的位置；
所述确定所述正投影俯视图中标识物的位置，包括：基于所述待处理图像中所述标识物的位置确定所述正投影俯视图中所述标识物的位置。


3.根据权利要求2所述的警示区域划分方法，其特征在于，所述对所述待处理图像中标识物进行识别，包括：
利用标识物识别网络对所述待处理图像中标识物进行识别，以确定所述待处理图像中每个标识物的位置；
所述标识物识别网络包括高分辨率网络HRNet网络。


4.根据权利要求3所述的警示区域划分方法，其特征在于，所述标识物识别网络还包括连接于所述HRNet网络之后的上采样层和和连接于所述上采样层之后的至少一个残差层；
所述利用标识物识别网络对所述待处理图像中标识物进行识别，以确定所述待处理图像中所述标识物的位置，包括：
利用所述上采样层对所述HRNet网络的输出特征图进行上采样，以得到分辨率高于所述输出特征图的上采样特征图；
利用所述至少一个残差层对所述上采样特征图进行处理，以得到最终特征图；
基于所述最终特征图确定所述待处理图像中每个标识物的位置。


5.根据权利要求1所述的警示区域划分方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：任宇鹏，张品品，卢维，殷俊，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33