社交距离评估方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种社交距离评估方法、装置及存储介质，该方法包括：先获取图像的透视图，再对包含目标部位的图像进行特征提取，得到含有目标部位的不同尺度的特征图，之后对不同尺度的特征图进行特征融合，得到含有目标部位的融合后特征图，根据融合后的特征图进行目标部位的检测，得到检测结果，最终根据透视图和检测结果，确定图像中不同对象之间的社交距离。该方法可以获得更为准确的检测结果，进而根据该检测结果，更准确地确定图像中不同对象之间的社交距离。社交距离。社交距离。

【技术实现步骤摘要】
社交距离评估方法、装置及存储介质


[0001]本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种社交距离评估方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]在日常的工作生活中，人口流动复杂，因此，对社交距离在安全范围以内的情况进行预警，逐渐成为人们社会活动的新需求。例如，在发生大规模聚集性传染病时，在众多防控措施中，安全社交距离的保持显得尤为重要。
[0003]现有技术中，社交距离是通过以下方式确定的：通过更快速的基于区域的卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Networks，简称Faster RCNN)的开源行人检测网络(基于深度学习方法的行人检测算法)标识图像中每个人躯干边界框，之后根据边界框中心点之间的间距确定每两个人之间的社交距离。基于人与人之间躯干之间距离度量社交距离准确度有限，相反，基于人头与人头或其它目标部位之间的距离度量社交距离则具有更高精度；在实际应用中，采用上述方式确定的社交距离的准确性不仅低，此外社交距离估计的实时性不足。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术中的上述问题，即为了高效准确确定目标之间的社交距离，本申请提供了一种社交距离评估方法、装置及存储介质。
[0005]第一方面，本申请提供了一种社交距离评估方法，包括：
[0006]获取图像的透视图；
[0007]对包含目标部位的图像进行特征提取，得到含有目标部位的不同尺度的特征图；
[0008]对不同尺度的特征图进行特征融合，得到含有目标部位的融合后特征图；
[0009]根据融合后的特征图进行目标部位的检测，得到检测结果；
[0010]根据透视图和检测结果，确定图像中不同对象之间的社交距离。
[0011]一种可能的实施方式中，对包含目标部位的不同尺度的特征图进行特征融合，得到包含目标部位的融合后的特征图，包括：分别确定包含目标部位的不同尺度的特征图对应的特征融合权重；基于特征融合权重，对包含目标部位的不同尺度的特征图进行加权处理；基于待融合特征图的个数，对加权处理后的结果进行求均值处理，得到融合后的特征图。
[0012]一种可能的实施方式中，获取图像的透视图，包括：在图像中使用四边形标注地平面；基于地平面，确定图像中各对象的高度以及对象所在边线相对四边形的下边线的边线长度比值；根据对象的高度以及对象对应的边线长度比值，确定对象所在边线上图像像素点的权重，得到透视图。
[0013]一种可能的实施方式中，对包含目标部位的图像进行特征提取，得到包含目标部位的不同尺度的特征图，包括：通过至少两个不同的卷积层，对包含目标部位的图像进行特征提取，得到包含目标部位的不同尺度的特征图。
[0014]一种可能的实施方式中，根据融合后特征图进行目标部位的检测，得到检测结果，包括：根据融合后的特征图进行目标部位的分类识别和对应目标框的位置回归，得到检测结果。
[0015]一种可能的实施方式中，根据透视图和检测结果，确定图像中不同对象之间的社交距离，包括：根据实际目标部位的尺度信息以及透视图对图像校正后的图像中检测到的目标部位所占像素数目，确定校正后图像中每个像素对应实际尺寸信息；根据像素对应的实际尺寸信息，确定图像中不同对象之间的社交距离。
[0016]第二方面，本申请提供一种社交距离评估装置，包括：
[0017]获取模块，用于获取图像的透视图；
[0018]特征提取模块，用于对包含目标部位的图像进行特征提取，得到含有目标部位的不同尺度的特征图；以及，对不同尺度的特征图进行特征融合，得到含有目标部位的融合后特征图；
[0019]检测模块，用于根据融合后的特征图进行目标部位的检测，得到检测结果；
[0020]确定模块，用于根据透视图和检测结果，确定图像中不同对象之间的社交距离。
[0021]一种可能的实施方式中，特征提取模块具体用于：分别确定包含目标部位的不同尺度的特征图对应的特征融合权重；基于特征融合权重，对包含目标部位的不同尺度的特征图进行加权处理；基于待融合特征图的个数，对加权处理后的结果进行求均值处理，得到融合后的特征图。
[0022]一种可能的实施方式中，获取模块具体用于：在图像中使用四边形标注地平面；基于地平面，确定图像中各对象的高度以及对象所在边线相对四边形的下边线的边线长度比值；根据对象的高度以及对象对应的边线长度比值，确定对象所在边线上图像像素点的权重，得到透视图。
[0023]一种可能的实施方式中，特征提取模块还用于：通过至少两个不同的卷积层，对包含目标部位的图像进行特征提取，得到包含目标部位的不同尺度的特征图。
[0024]一种可能的实施方式中，检测模块具体用于：根据融合后的特征图进行目标部位的分类识别和对应目标框的位置回归，得到检测结果。
[0025]一种可能的实施方式中，确定模块具体用于：根据实际目标部位的尺度信息以及透视图对图像校正后的图像中检测到的目标部位所占像素数目，确定校正后图像中每个像素对应实际尺寸信息；根据像素对应的实际尺寸信息，确定图像中不同对象之间的社交距离。
[0026]第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：
[0027]存储器和处理器；
[0028]存储器用于存储程序指令；
[0029]处理器用于调用存储器中的程序指令执行第一方面的社交距离评估方法。
[0030]第四方面，本申请一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机程序指令，计算机程序指令被执行时，实现第一方面的社交距离评估方法。
[0031]第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面的社交距离评估方法。
[0032]本申请提供的社交距离评估方法、装置及存储介质，先获取图像的透视图，再对包
含目标部位的图像进行特征提取，得到含有目标部位的不同尺度的特征图，之后对不同尺度的特征图进行特征融合，得到含有目标部位的融合后特征图，根据融合后的特征图进行目标部位的检测，得到检测结果，最终根据透视图和检测结果，确定图像中不同对象之间的社交距离。由于融合后的特征图包含了更多尺度的目标部位特征，因此，根据融合后的特征图进行目标部位的检测可以获得更为准确的检测结果，进而根据该检测结果，更准确地确定图像中不同对象之间的社交距离。
附图说明
[0033]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0034]图1为本申请一实施例提供的应用场景示意图；
[0035]图2为本申请一实施例提供的社交距离评估方法的流程图；
[0036]图3为本申请一实施例提供的社交距离评估方法中透视图的获取方法示意图；
[003本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种社交距离评估方法，其特征在于，用于确定图像中所包含的至少两个对象之间的社交距离，所述社交距离评估方法包括：获取所述图像的透视图；对包含目标部位的图像进行特征提取，得到含有目标部位的不同尺度的特征图；对所述不同尺度的特征图进行特征融合，得到含有目标部位的融合后特征图；根据所述融合后的特征图进行目标部位的检测，得到检测结果；根据所述透视图和所述检测结果，确定所述图像中不同对象之间的社交距离。2.根据权利要求1所述的社交距离评估方法，其特征在于，所述对所述包含目标部位的不同尺度的特征图进行特征融合，得到包含目标部位的融合后的特征图，包括：分别确定所述包含目标部位的不同尺度的特征图对应的特征融合权重；基于所述特征融合权重，对所述包含目标部位的不同尺度的特征图进行加权处理；基于待融合特征图的个数，对加权处理后的结果进行求均值处理，得到融合后的特征图。3.根据权利要求1或2所述的社交距离评估方法，其特征在于，所述获取所述图像的透视图，包括：在所述图像中使用四边形标注地平面；基于所述地平面，确定所述图像中各对象的高度以及对象所在边线相对所述四边形的下边线的边线长度比值；根据对象的高度以及对象对应的边线长度比值，确定对象所在边线上图像像素点的权重，得到所述透视图。4.根据权利要求1或2所述的社交距离评估方法，其特征在于，所述对所述包含目标部位的图像进行特征提取，得到包含目标部位的不同尺度的特征图，包括：通过至少两个不同的卷积层，对所述包含目标部位的图像进行特征提取，得到包含目标部位的不同尺度的特征图。5.根据权利要求1或2所述的社交距离评估方法，其特征在于，所述根据所述融合后特征图进行目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘长升，黄苑，于晓明，
申请(专利权)人：北京北大方正电子有限公司北京方正印捷数码技术有限公司，
类型：发明
国别省市：