本申请公开一种检测运动状态异常的对象的方法、装置及电子设备，该方法包括首先通过一个摄像头获取大于或者等于预设帧数的待处理视频数据，对待处理视频中各个视频帧进行图像分割，得到各个视频帧对应的对象分割图，对所述各个视频帧中的对象运输设备进行检测，确定所述各个视频帧对应的参考区域，然后基于所述各个视频帧对应的光流信息、对象分割图和参考区域，确定所述各个视频帧对应的目标光流信息，最后基于所述各个视频帧对应的目标光流信息，确定所述待处理视频中是否存在运动状态异常的目标对象。基于上述方法实现对运动状态异常对象的实时检测，满足自动便捷的检测运动状态异常的对象。态异常的对象。态异常的对象。
【技术实现步骤摘要】
一种检测运动状态异常的对象的方法、装置及电子设备
[0001]本申请涉及计算机视觉
，尤其涉及一种检测运动状态异常的对象的方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]随着物流行业的蓬勃发展，海量包裹的运输成为当前新的挑战，如何实时精准检测包裹运输中的掉货情况成为行业亟待解决的难题。
[0003]当前针对人工无法及时检测掉货的问题，提出：在现有设备上集成新的控制系统和终端检测掉货的方法，以及依赖固定场景中物体运动规律检测疑似掉货的方法。
[0004]然而上述方法的检测准确率受到设备、环境的影响，在对象运输设备在运输物流对象的场景下，存在掉货检测不准确的问题。
技术实现思路
[0005]本申请提供一种检测运动状态异常的对象的方法、装置及电子设备，用以检测运动异常状态的目标对象。
[0006]第一方面，本申请提供了一种检测运动状态异常的对象的方法，所述方法包括：
[0007]对待处理视频中各个视频帧进行图像分割，得到各个视频帧对应的对象分割图，所述对象分割图中包括对应的视频帧中的各个候选对象；
[0008]对所述各个视频帧中的对象运输设备进行检测，确定所述各个视频帧对应的参考区域；所述参考区域是基于对应的视频帧中检测出的对象运输设备确定的；
[0009]基于所述各个视频帧对应的光流信息、对象分割图和参考区域，确定所述各个视频帧对应的目标光流信息，所述目标光流信息是对应的视频帧中目标对象的光流信息，所述目标对象包括对应的视频帧中的对象运输设备承载的候选对象；
[0010]基于所述各个视频帧对应的目标光流信息，确定所述待处理视频中是否存在运动状态异常的目标对象。
[0011]通过上述方法，能够实现对运动状态异常对象的实时检测，在多种应用场景中，自动便捷的检测运动状态异常的对象。
[0012]在一种可能的设计中，所述对待处理视频数据中各个视频帧进行图像分割，得到各个视频帧对应的对象分割图，包括：
[0013]获取大于等于预设帧数的视频数据作为待处理视频数据；
[0014]对所述待处理视频数据中各个视频帧进行图像分割，得到各个视频帧对应的对象分割图。
[0015]通过上述方法，能够有效提高了检测运动状态异常的对象的准确性，还有效节约检测运动状态异常的对象过程中需要的计算资源。
[0016]在一种可能的设计中，所述基于所述各个视频帧对应的光流信息、所述对象分割图和所述参考区域，确定所述各个视频帧对应的目标光流信息，包括：
[0017]计算所述各个视频帧的光流信息；
[0018]对所述各个视频帧对应的光流信息、对象分割图和参考区域进行叠加，确定所述各个视频帧对应的目标光流信息。
[0019]通过上述方法确定目标光流信息能够精准识别可能发生运动状态异常的对象，进行相应的检测运动状态异常的对象能有效提升检测效率，节约计算所需资源。
[0020]在一种可能的设计中，所述基于所述各个视频帧对应的光流信息、所述对象分割图和所述参考区域，确定所述各个视频帧对应的目标光流信息，包括：
[0021]对所述各个视频帧对应的对象分割图和参考区域进行叠加，确定所述各个视频帧对应的目标对象；
[0022]计算所述目标对象的光流信息，确定所述各个视频帧对应的目标光流信息。
[0023]通过上述方法能够实现对运动状态异常对象的实时检测，有效提升检测效率，节约计算所需资源。
[0024]在一种可能的设计中，所述基于所述各个视频帧对应的目标光流信息，确定所述待处理视频中是否存在运动状态异常的目标对象，包括：
[0025]根据对所述各个视频帧对应的目标光流信息进行累积，得到累积光流信息；
[0026]对所述累积光流信息进行聚类，得到聚类结果；
[0027]判断所述聚类结果中的聚类中心个数是否大于预设阈值；
[0028]若是，则确定所述待处理视频中存在运动状态异常的目标对象，其中，所述运动状态异常表征目标对象脱离所述对象运输设备；
[0029]若否，则确定所述待处理视频中不存在运动状态异常的目标对象。
[0030]通过上述方法，可以直接用以实现对运动状态异常对象的实时检测，并且适用于不同场景，有助于提升检测运动状态异常的对象的效率。
[0031]第二方面，本申请提供了一种检测运动状态异常的对象的装置，所述装置包括：
[0032]分割模块，对待处理视频数据中各个视频帧进行图像分割，得到各个视频帧对应的对象分割图；其中，所述对象分割图中包括对应的视频帧中的各个候选对象；
[0033]定位模块，对所述各个视频帧中的对象运输设备进行检测，确定所述各个视频帧对应的参考区域；其中，所述参考区域是基于对应的视频帧中检测出的对象运输设备确定的；
[0034]计算模块，基于所述各个视频帧对应的光流信息、对象分割图和参考区域，确定所述各个视频帧对应的目标光流信息，其中，所述目标光流信息是对应的视频帧中目标对象的光流信息，所述目标对象包括对应的视频帧中的对象运输设备承载的候选对象；
[0035]检测模块，基于所述各个视频帧对应的目标光流信息，确定所述待处理视频中是否存在运动状态异常的目标对象。
[0036]在一种可能的设计中，所述分割模块，具体用于获取大于等于预设帧数的视频数据作为待处理视频数据；对所述待处理视频数据中各个视频帧进行图像分割，得到各个视频帧对应的对象分割图。
[0037]在一种可能的设计中，所述计算模块，具体用于计算所述各个视频帧的光流信息；基于对所述各个视频帧对应的光流信息、对象分割图和参考区域进行叠加，确定所述各个视频帧对应的目标光流信息。
[0038]在一种可能的设计中，所述计算模块，具体用于对所述各个视频帧对应的对象分割图和参考区域进行叠加，确定所述各个视频帧对应的目标对象；计算所述目标对象的光流信息，确定所述各个视频帧对应的目标光流信息。
[0039]在一种可能的设计中，所述检测模块，具体用于根据对所述各个视频帧对应的目标光流信息进行累积，得到累积光流信息；对所述累积光流信息进行聚类，得到聚类结果；判断所述聚类结果中的聚类中心个数是否大于预设阈值；若是，则确定所述待处理视频中存在运动状态异常的目标对象，其中，所述运动状态异常表征目标对象脱离所述对象运输设备；若否，则确定所述待处理视频中不存在运动状态异常的目标对象。
[0040]第三方面，本申请提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0041]存储器，用于存放计算机程序；
[0042]处理器，用于执行所述存储器上所存放的计算机程序时，实现上述的一种检测运动状态异常的对象的方法步骤。
[0043]第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的一种检测运动状态异常的对象的方法步骤。
[0044]上述第二方面至第四方面中的各个方本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种检测运动状态异常的对象的方法，其特征在于，所述方法包括：对待处理视频中各个视频帧进行图像分割，得到各个视频帧对应的对象分割图，所述对象分割图中包括对应的视频帧中的各个候选对象；对所述各个视频帧中的对象运输设备进行检测，确定所述各个视频帧对应的参考区域；所述参考区域是基于对应的视频帧中检测出的对象运输设备确定的；基于所述各个视频帧对应的光流信息、对象分割图和参考区域，确定所述各个视频帧对应的目标光流信息，所述目标光流信息是对应的视频帧中目标对象的光流信息，所述目标对象包括对应的视频帧中的对象运输设备承载的候选对象；基于所述各个视频帧对应的目标光流信息，确定所述待处理视频中是否存在运动状态异常的目标对象。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待处理视频数据中各个视频帧进行图像分割，得到各个视频帧对应的对象分割图，包括：获取大于等于预设帧数的视频数据作为待处理视频数据；对所述待处理视频数据中各个视频帧进行图像分割，得到各个视频帧对应的对象分割图。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述各个视频帧对应的光流信息、所述对象分割图和所述参考区域，确定所述各个视频帧对应的目标光流信息，包括：计算所述各个视频帧的光流信息；对所述各个视频帧对应的光流信息、对象分割图和参考区域进行叠加，确定所述各个视频帧对应的目标光流信息。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述各个视频帧对应的光流信息、所述对象分割图和所述参考区域，确定所述各个视频帧对应的目标光流信息，包括：对所述各个视频帧对应的对象分割图和参考区域进行叠加，确定所述各个视频帧对应的目标对象；计算所述目标对象的光流信息，确定所述各个视频帧对应的目标光流信息。5.如权利要求1
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4任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述各个视频帧对应的目标光流信息，确定所述待处理视频中是否存在运动状态异常的目标对象，包括：根据对所述各个视频帧对应的目标光流信息进行累积，得到累积光流信息；对所述累积光流信息进行聚类，得到聚类结果；判断所述聚类结果中的聚类中心个数是否大于预设阈值；若是，则确定所述待...
【专利技术属性】
技术研发人员：李保坤，杨倩茹，熊剑平，
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：
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