非机动车计数方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供一种非机动车计数方法、装置、设备及存储介质，其中，获取用于对非机动车进行计数的目标计数网络；其中，所述目标计数网络为基于标注画面中非机动车数量的样本图像集进行训练得到的；采用所述目标计数网络，对输入的待检测图像中的非机动车进行计数，生成车辆密度图；基于所述车辆密度图，确定所述待检测图像中的非机动车的目标数量。所述待检测图像中的非机动车的目标数量。所述待检测图像中的非机动车的目标数量。

【技术实现步骤摘要】
非机动车计数方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及图像处理
，涉及但不限于一种非机动车计数方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，共享单车成为新兴的城市交通产业，对于共享单车的管控已成为智慧城市的必需业务。在实际应用场景中，对共享单车进行管控的过程中，由于城市中的共享单车的排布十分密集以及外界环境的影响，使得对共享单车进行数量统计方面的管控并不理想。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供一种目标计数技术方案。
[0004]本申请实施例的技术方案是这样实现的：
[0005]本申请实施例提供一种非机动车计数方法，所述方法包括：
[0006]获取用于对非机动车进行计数的目标计数网络；其中，所述目标计数网络为基于标注画面中非机动车数量的样本图像集进行训练得到的；
[0007]采用所述目标计数网络，对输入的待检测图像中的非机动车进行计数，生成车辆密度图；
[0008]基于所述车辆密度图，确定所述待检测图像中的非机动车的目标数量。
[0009]本申请实施例提供一种非机动车计数装置，所述装置包括：
[0010]第一获取模块，用于获取用于对非机动车进行计数的目标计数网络；其中，所述目标计数网络为基于标注画面中非机动车数量的样本图像集进行训练得到的；
[0011]第一计数模块，用于采用所述目标计数网络，对输入的待检测图像中的非机动车进行计数，生成车辆密度图；
[0012]第一确定模块，用于基于所述车辆密度图，确定所述待检测图像中的非机动车的目标数量。
[0013]在上述装置中，所述装置还包括：
[0014]第二获取模块，用于获取非机动车的待标注图像集合；
[0015]第二确定模块，用于在每一待标注图像中，确定对每一所述非机动车进行标注的目标图像区域；
[0016]第一标注模块，用于在每一所述非机动车的目标图像区域，对每一所述非机动车进行标注，得到已标注图像；
[0017]第一创建模块，用于基于所述已标注图像，创建所述样本图像集。
[0018]在上述装置中，所述第二确定模块，包括：
[0019]第一确定子模块，用于在所述第一图像区域中，确定所述方向控制器的中心点所在的位置；以及，将所述方向控制器的中心点所在的位置，确定为对所述非机动车进行标注
的关键点的位置，并作为所述目标图像区域。
[0020]第二确定子模块，用于将所述第一图像区域，确定为所述目标图像区域。
[0021]在上述装置中，所述第二确定模块，包括：
[0022]第三确定子模块，用于在每一所述待标注图像中，确定呈现每一所述非机动车的标识信息的第二图像区域；
[0023]第四确定子模块，用于将所述第二图像区域，确定为对所述非机动车进行标注的关键点的位置，并作为所述目标图像区域。
[0024]在上述装置中，在所述非机动车为共享单车的情况下，所述第二获取模块，还用于：获取画面内容包括共享单车的待标注图像集合；
[0025]所述第二确定模块，还用于：在每一所述待标注图像中，确定能够表示每一共享单车数量的位置对应的第三图像区域；将所述第三图像区域，确定为对所述非机动车进行标注的关键点的位置，并作为所述目标图像区域。
[0026]在上述装置中，所述装置还包括训练模块，用于对待训练计数网络进行训练，以得到所述目标计数网络；所述训练模块，包括：
[0027]第一输入子模块，用于将所述样本图像输入待训练计数网络，得到样本图像特征；
[0028]第一生成子模块，用于基于所述样本图像特征，生成用于预测所述样本图像中非机动车的数量的预测密度图；
[0029]第一预测子模块，用于基于所述预测密度图，确定所述样本图像中非机动车的预测数量；
[0030]第一调整子模块，用于采用所述预测数量的损失，对所述待训练计数网络的网络参数进行调整，以使得到的所述目标计数网络输出的预测数量的损失满足收敛条件。
[0031]在上述装置中，所述第一预测子模块，包括：
[0032]第一监督单元，用于基于所述样本图像的全局像素点，对所述样本图像特征中的像素点进行调整，得到已调样本特征；
[0033]第一卷积单元，用于对所述已调样本特征进行卷积，得到卷积结果；
[0034]第一上采样单元，用于对所述卷积结果进行上采样，得到预测密度图。
[0035]在上述装置中，所述第一确定模块，包括：
[0036]第五确定子模块，用于确定所述车辆密度图中包括的像素点；
[0037]第一求和子模块，用于对所述车辆密度图中像素点的数量进行加和，得到加和结果；
[0038]第六确定子模块，用于基于预设对应关系和所述加和结果，确定所述目标数量；其中，所述预设对应关系用于表征非机动车的数量与所述车辆密度图中的单个像素点之间的匹配关系。
[0039]对应地，本申请实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被执行后，能够实现上述的非机动车计数方法的步骤。
[0040]本申请实施例提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机可执行指令，所述处理器运行所述存储器上的计算机可执行指令时能够实现上述的非机动车计数方法的步骤。
[0041]本申请实施例提供一种非机动车计数方法、装置、设备及存储介质，首先，获取已标注图像中非机动车数量的样本图像集，并基于该样本图像集训练得到目标计数网络；这样，即创建了包括非机动车标签的样本图像集，而且能够采用该目标计数网络实现对任意场景下采集的图像进行非机动车计数。对于输入该目标计数网络中的待检测图像，通过对待检测图像中的非机动车进行计数，生成像素点数量表征非机动车数量的车辆密度图；最后，通过分析车辆密度图的像素点，即可确定待检测图像中的非机动车的目标数量；如此，使用基于该样本图像集进行训练得到的目标计数网络，对待检测图像中的非机动车进行计数，能够有效识别出待检测图像中排列密集的非机动车的数量。
附图说明
[0042]图1为本申请实施例提供的非机动车计数方法的实现流程示意图；
[0043]图2为本申请实施例提供的非机动车计数方法的另一实现流程示意图；
[0044]图3为本申请实施例提供的单车计数的标注场景示意图；
[0045]图4为本申请实施例提供的非机动车计数方法的应用场景示意图；
[0046]图5为本申请实施例提供的非机动车计数方法的应用场景示意图；
[0047]图6为本申请实施例非机动车计数装置的结构组成示意图；
[0048]图7为本申请实施例计算机设备的组成结构示意图。
具体实施方式
[0049]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对专利技术的具体技术方案做进一步详细描述。以下实施例用于说本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种非机动车计数方法，其特征在于，所述方法包括：获取用于对非机动车进行计数的目标计数网络；其中，所述目标计数网络为基于标注画面中非机动车数量的样本图像集进行训练得到的；采用所述目标计数网络，对输入的待检测图像中的非机动车进行计数，生成车辆密度图；基于所述车辆密度图，确定所述待检测图像中的非机动车的目标数量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用于对非机动车进行计数的目标计数网络之前，所述方法还包括：获取非机动车的待标注图像集合；在每一待标注图像中，确定对每一所述非机动车进行标注的目标图像区域；在每一所述非机动车的目标图像区域，对每一所述非机动车进行标注，得到已标注图像；基于所述已标注图像，创建所述样本图像集。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在每一待标注图像中，确定对每一所述非机动车进行标注的目标图像区域，包括：在每一所述待标注图像中，确定每一所述非机动车的方向控制器件对应的第一图像区域；在所述第一图像区域中，确定所述方向控制器的中心点所在的位置；将所述方向控制器的中心点所在的位置，确定为对所述非机动车进行标注的关键点的位置，并作为所述目标图像区域。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在每一待标注图像中，确定对每一所述非机动车进行标注的目标图像区域，包括：在每一所述待标注图像中，确定呈现每一所述非机动车的标识信息的第二图像区域；将所述第二图像区域，确定为对所述非机动车进行标注的关键点的位置，并作为所述目标图像区域。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述非机动车为共享单车的情况下，所述获取画面内容包括非机动车的待标注图像集合，包括：获取共享单车的待标注图像集合；所述在每一待标注图像中，确定对每一所述非机动车进行标注的目标图像区域，包括：在每一所述待标注图像中，确定能够表示每一共享单车数量的位置对应的第三图像区域；将所述第三图像区域，确定为对所述非机动车进行标注的关键点的位置，并作为所述目标图像区域。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡含哲，甘伟豪，
申请(专利权)人：北京市商汤科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：