一种目标对象的状态跟踪方法及装置制造方法及图纸

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种目标对象的状态跟踪方法及装置，解决对于不规范状态的监管耗费成本过高，且无法对不规范状态进行有效跟踪的问题，方法为：采用训练完成的图像识别模型，识别一个处理批次中首帧图像包括的各个目标对象的位置信息和状态信息，再生成所述各个目标对象在对应的状态信息下的运动轨迹，再将不同处理批次中图像重叠度达到设定阈值的目标对象的运动轨迹进行合并，能够在对图像中存在的目标对象进行识别的同时，确定各个目标对象的状态，并跟踪各个目标对象的运动轨迹，避免现有技术中存在的借助于人力监管的弊端，实现对各个目标对象的状态的持续跟踪，从根本上杜绝了人工监管和抽检的缺陷。从根本上杜绝了人工监管和抽检的缺陷。从根本上杜绝了人工监管和抽检的缺陷。

【技术实现步骤摘要】
一种目标对象的状态跟踪方法及装置


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种目标对象的状态跟踪方法及装置。

技术介绍

[0002]为了实现对不同场景下，目标对象的状态的跟踪，进而实现对目标对象行为的监督和管理，通常需要专门的监管人员，对不同场景下采集的视频图像进行查看，依赖于人力发现存在的不规范状态。
[0003]但是，人工监管的操作，需要极大地耗费人力成本，而且人工抽查采集的视频图像时，存在极大的随机性，极容易漏看存在不规范状态的内容，使得目标对象不规范的行为无法被察觉，而且，无法实现对不规范行为的持续跟踪，再者，为保证监控视频的成功上报需要投入大量的系统建设成本，且视频拍摄需要部署专用的图像采集设备，增加了对目标对象的状态跟踪成本。
[0004]例如，在监督食品卫生安全的场景下，相关监管部门通常对各餐饮单位后厨进行远程集中监控，以监督相关作业人员进行规范作业。具体的，通过在食品生产的不同区域和环境特点，部署专用摄像机，拍摄后厨操作的各后厨人员的作业情况、后厨物品的摆放状态，以及后厨环境，进而上报拍摄的监控视频至监管设备，使得监管人员能够查看后厨的实时画面，并支持监管人员的随机抽查以及监管截图的操作，一旦发现存在违法违规操作时可以截图并记录时间信息存档。这样，无法避免的会造成对于部分目标对象的状态信息的漏查看，且无法跟踪各个目标对象的运动轨迹，极大限制了对于采集的视频流中存在的各个目标对象的有效跟踪监测。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种存在违规检测的对象的检测方法及装置，用以解决现有技术中存在对于不规范状态的监管耗费成本过高，且无法对不规范状态进行有效跟踪的问题。
[0006]本专利技术实施例提供的具体技术方案如下：
[0007]第一方面，提出一种目标对象的状态跟踪方法，包括：
[0008]获取采集的视频流，并按照采集时间顺序，依次将指定帧数的图像，作为一个处理批次，以及针对各个处理批次内的图像，分别执行以下操作：
[0009]对首帧图像进行对象识别和状态识别处理，获得所述首帧图像中包括的各个目标对象的位置信息和状态信息；
[0010]针对除所述首帧图像以外的任一图像，根据该图像的前一帧图像中各个目标对象的位置信息，跟踪所述各个目标对象在所述图像中的位置信息；并根据所述各个目标对象在各帧图像中的位置信息，生成所述各个目标对象在对应的状态信息下的运动轨迹；
[0011]依次获取相邻两个处理批次内，在先处理批次的末帧图像中各个第一目标对象的位置信息，以及获取在后处理批次的首帧图像中各个第二目标对象的位置信息，针对所述
各个第一目标对象中的任意一个第一目标对象，计算该第一目标对象与所述各个第二目标对象之间的图像重叠度，并将所述第一目标对象的运动轨迹，与图像重叠度达到设定阈值的第二目标对象的运动轨迹进行合并。
[0012]可选的，所述按照采集时间顺序，依次将指定帧数的图像，作为一个处理批次，包括：
[0013]按照所述视频流中各帧图像的采集时间顺序，依次获取各帧图像，并删除所述各帧图像帧中图像质量满足设定条件的图像帧，以及按照所述采集时间顺序，将指定帧数的图像作为一个处理批次的图像。
[0014]可选的，删除所述各帧图像帧中图像质量满足设定条件的图像帧，包括：
[0015]将获取的图像转换为对应的灰度图，并计算所述图像中各像素的灰度均值，确定所述灰度均值高于亮度阈值时，删除所述图像；或者，
[0016]将获取的图像转换为对应的灰度值，并计算所述图像中各像素的灰度均值，确定所述灰度均值低于暗度阈值时，删除所述图像；或者，
[0017]计算获取的图像的雪花噪声率，确定所述雪花噪声率高于设定门限值，删除所述图像；或者，
[0018]将获取的图像划分为指定个数的区域，计算所述图像中各个区域的平均对比率，作为所述图像的模糊率，确定所述模糊率高于预设值时，删除所述图像。
[0019]可选的，所述对首帧图像进行对象识别和状态识别处理，获得所述首帧图像中包括的各个目标对象的位置信息和状态信息，包括：
[0020]确定首帧图像中的待识别区域，并从所述首帧图像中裁剪出所述待识别区域，以及对所述待识别区域进行对象识别和状态识别处理，获得所述待识别区域中包括的各个目标对象的位置信息和状态信息。
[0021]可选的，所述计算该第一目标对象与所述各个第二目标对象之间的图像重叠度之后，进一步包括：
[0022]确定不存在与该第一目标对象的图像重叠度达到设定阈值的第二目标对象时，确定该第一目标对象的运动轨迹持续时长，并在确定所述运动轨迹持续时长低于设定时间阈值时，将该第一目标对象以及该第一目标对象的运动轨迹删除。
[0023]可选的，所述将所述第一目标对象的运动轨迹，与图像重叠度达到设定阈值的第二目标对象的运动轨迹进行合并，包括：
[0024]确定与所述第一目标对象的图像重叠度达到设定阈值的第二目标对象，并在确定所述第一目标对象的状态信息与所述第二目标对象的状态信息相同时，将所述第一目标对象的运动轨迹，与所述第二目标对象的运动轨迹进行合并。
[0025]可选的，采用完成训练的图像识别模型对首帧图像进行对象识别和状态识别处理时，基于将CSPDarknet53主干网替换成剪枝后的Mobilenet网络的Yolo4算法搭建所述图像处理模型。
[0026]第二方面，提出一种目标对象的状态跟踪装置，包括：
[0027]处理单元，获取采集的视频流，并按照采集时间顺序，依次将指定帧数的图像，作为一个处理批次，以及针对各个处理批次内的图像，分别执行以下操作：
[0028]对首帧图像进行对象识别和状态识别处理，获得所述首帧图像中包括的各个目标
对象的位置信息和状态信息；
[0029]针对除所述首帧图像以外的任一图像，根据该图像的前一帧图像中各个目标对象的位置信息，跟踪所述各个目标对象在所述图像中的位置信息；并根据所述各个目标对象在各帧图像中的位置信息，生成所述各个目标对
[0030]象在对应的状态信息下的运动轨迹；
[0031]合并单元，依次获取相邻两个处理批次内，在先处理批次的末帧图像中各个第一目标对象的位置信息，以及获取在后处理批次的首帧图像中各个第二目标对象的位置信息，针对所述各个第一目标对象中的任意一个第一目标对象，计算该第一目标对象与所述各个第二目标对象之间的图像重叠度，并将所述第一目标对象的运动轨迹，与图像重叠度达到设定阈值的第二目标对象的运动轨迹进行合并。
[0032]可选的，所述按照采集时间顺序，依次将指定帧数的图像，作为一个处理批次时，所述处理单元具体用于：
[0033]按照所述视频流中各帧图像的采集时间顺序，依次获取各帧图像，并删除所述各帧图像帧中图像质量满足设定条件的图像帧，以及按照所述采集时间顺序，将指定帧数的图像作为一个处理批次的图像。
[0034]可选的，所述删除所述各帧图像帧中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标对象的状态跟踪方法，其特征在于，包括：获取采集的视频流，并按照采集时间顺序，依次将指定帧数的图像，作为一个处理批次，以及针对各个处理批次内的图像，分别执行以下操作：对首帧图像进行对象识别和状态识别处理，获得所述首帧图像中包括的各个目标对象的位置信息和状态信息；针对除所述首帧图像以外的任一图像，根据该图像的前一帧图像中各个目标对象的位置信息，跟踪所述各个目标对象在所述图像中的位置信息；并根据所述各个目标对象在各帧图像中的位置信息，生成所述各个目标对象在对应的状态信息下的运动轨迹；依次获取相邻两个处理批次内，在先处理批次的末帧图像中各个第一目标对象的位置信息，以及获取在后处理批次的首帧图像中各个第二目标对象的位置信息，针对所述各个第一目标对象中的任意一个第一目标对象，计算该第一目标对象与所述各个第二目标对象之间的图像重叠度，并将所述第一目标对象的运动轨迹，与图像重叠度达到设定阈值的第二目标对象的运动轨迹进行合并。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照采集时间顺序，依次将指定帧数的图像，作为一个处理批次，包括：按照所述视频流中各帧图像的采集时间顺序，依次获取各帧图像，并删除所述各帧图像帧中图像质量满足设定条件的图像帧，以及按照所述采集时间顺序，将指定帧数的图像作为一个处理批次的图像。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，删除所述各帧图像帧中图像质量满足设定条件的图像帧，包括：将获取的图像转换为对应的灰度图，并计算所述图像中各像素的灰度均值，确定所述灰度均值高于亮度阈值时，删除所述图像；或者，将获取的图像转换为对应的灰度值，并计算所述图像中各像素的灰度均值，确定所述灰度均值低于暗度阈值时，删除所述图像；或者，计算获取的图像的雪花噪声率，确定所述雪花噪声率高于设定门限值，删除所述图像；或者，将获取的图像划分为指定个数的区域，计算所述图像中各个区域的平均对比率，作为所述图像的模糊率，确定所述模糊率高于预设值时，删除所述图像。4.如权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，所述对首帧图像进行对象识别和状态识别处理，获得所述首帧图像中包括的各个目标对象的位置信息和状态信息，包括：确定首帧图像中的待识别区域，并从所述首帧图像中裁剪出所述待识别区域，以及对所述待识别区域进行对象识别和状态识别处理，获得所述待识别区域中包括的各个目标对象的位置信息和状态信息。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨仁凤，
申请(专利权)人：锐捷网络股份有限公司，
类型：发明
国别省市：