最优目标图像的识别方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及最优目标图像的识别方法、装置、设备及存储介质，属于图像处理技术领域，本申请所述方法包括：获取监控目标的视频图像序列；提取所述视频图像序列中每一帧视频图像的目标子图像，得到目标子图像序列；将所述目标子图像序列输入至目标图像识别模型得到各个所述目标子图像对应的深层语义特征，并基于所述深层语义特征进行组合及判别输出最优目标子图像。本申请极大地提升了最优目标图像选取的效果，同时能在视频监控领域，快速准确地从抓拍的视频图像图序列中查找最优图像，也提升了后续功能分析模块的效果和性能。解决现有技术的图像质量评估算法选出的最优图像中，目标形态差，影响后续分析效果的问题。影响后续分析效果的问题。影响后续分析效果的问题。

【技术实现步骤摘要】
最优目标图像的识别方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及最优目标图像的识别方法、装置、设备及存储介质，属于图像处理


技术介绍

[0002]随着城市规模的扩大，人口的增多，导致城市各个道路卡口中人员、机动车和非机动车的监管难度越来越大，相关执法部门对于城市安全的管控压力也逐日增加，但监控技术的普及有效缓解了这一问题。在对道路卡口人员、机动车和非机动车的监控过程中，监控设备获取的同一目标的多帧视频图像的图像质量参差不齐，很多模糊或目标被遮挡等低质量图片也会被送入后续功能模块，导致硬件性能和处理时间的浪费。
[0003]针对上述问题，现有技术一般采用图像质量评估算法对监控设备获取的视频图像序列进行图像质量评估，选取视频图像序列中的最优图像输入后续的功能模块。现有的图像质量评估算法可分为全参考、部分参考和无参考三种类型。全参考图像质量评估是指在选择理想图像作为参考图像的情况下，比较待评图像与参考图像之间的差异，分析待评图像的失真程度，从而得到待评图像的质量评估，最终确定哪一张图像更好。
[0004]若监控设备获取到本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种最优目标图像的识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取监控目标的视频图像序列；提取所述视频图像序列中每一帧视频图像的目标子图像，得到目标子图像序列；将所述目标子图像序列输入至目标图像识别模型得到各个所述目标子图像对应的深层语义特征，并基于所述深层语义特征进行组合及判别输出最优目标子图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述目标子图像序列输入至目标图像识别模型得到各个所述目标子图像对应的深层语义特征，并基于所述深层语义特征进行组合及判别输出最优目标子图像，包括：S101：将所述目标子图像序列中的两帧目标子图像作为当前图像对输入至所述目标图像识别模型；S102：通过所述目标图像识别模型得到所述当前图像对对应的深层语义特征，并基于所述深层语义特征进行组合及判别输出所述当前图像对中的较优目标子图像作为当前最优目标子图像；S103：将所述当前最优目标子图像及所述目标子图像序列中未输入至所述目标图像识别模型的一帧目标子图像作为当前图像对，进入S102，直至所述目标子图像序列中所有目标子图像均输入至所述目标图像识别模型，将所述当前最优目标子图像作为最优目标子图像输出。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，S101还包括从当前图像对中选取一帧目标子图像作为当前最优目标子图像；所述目标图像识别模型包括第一特征提取模块和第二特征提取模块；所述通过所述目标图像识别模型得到所述当前图像对对应的深层语义特征，并基于所述深层语义特征进行组合及判别输出所述当前图像对中的较优目标子图像作为当前最优目标子图像，包括：将所述当前图像对中的第一子图输入所述第一特征提取模块，得到所述第一子图的深层语义特征；将所述当前图像对中的第二子图输入所述第二特征提取模块，得到所述第二子图的深层语义特征，其中，所述第一子图为当前最优目标子图像；根据所述第一子图和第二子图对应的深层语义特征，判别第一子图和第二子图包含的目标形态，并将目标形态满足预设条件的第一子图或第二子图确定为当前图像对中的较优目标子图像，将所述较优目标子图作为当前最优目标子图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标识别模型还包括特征融合模块和特征判别模块，所述根据所述第一子图和第二子图对应的深层语义特征，判别第一子图和第二子图包含的目标形态，并将目标形态符合预设条件的第一子图或第二子图确定为当前图像对中的较优目标子图像，包括：将所述第一特征提取模块和所述第二特征提取模块输出的深层语义特征输入至所述特征融合模块，得到融合后的特征向量；将所述融合后的特征向量输入至所述特征判别模块，...

【专利技术属性】
技术研发人员：高子翔，肖潇，李冰，
申请(专利权)人：苏州科达科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：