图像处理方法、事件检测方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种图像处理方法，涉及人工智能领域，尤其涉及图像处理领域，可以应用于智慧交通和智慧停车等场景。具体实现方案为：针对待处理图像进行目标检测操作，得到与待检测的对象对应的检测框；其中，上述检测框用于标记上述对象所处的区域；进行图像分割操作以获取子区域；其中，每个子区域与一个上述对象相对应；以及根据上述检测框的位置和上述子区域的位置，得到上述待处理图像的目标图像区域。本公开还提供了一种事件检测方法、装置、电子设备和存储介质。子设备和存储介质。子设备和存储介质。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、事件检测方法、装置、设备和存储介质


[0001]本公开涉及人工智能领域，尤其涉及图像处理领域，可以应用于智慧交通和智慧停车等场景。更具体地，本公开提供了一种图像处理方法、事件检测方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]摄像头可以采集到包含对象的图像，对包含对象的图像进行处理，可以检测某些事件是否发生。比如，可以对包含车辆的图像进行处理，检测停车事件是否发生。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种图像处理方法、事件检测方法、装置、设备以及存储介质。
[0004]根据第一方面，提供了一种图像处理方法，该方法包括：针对待处理图像进行目标检测操作，得到与待检测的对象对应的检测框；其中，上述检测框用于标记上述对象所处的区域；进行图像分割操作以获取子区域；其中，每个子区域与一个上述对象相对应；以及根据上述检测框的位置和上述子区域的位置，得到上述待处理图像的目标图像区域。
[0005]根据第二方面，提供了一种事件检测方法，该方法包括：根据待处理图像的目标图像区域，检测指定事件是否发生；其中，上述待处理图像的目标图像区域是根据本公开提供的图像处理方法得到的。
[0006]根据第三方面，提供了一种图像处理装置，该装置包括：目标检测模块，用于针对待处理图像进行目标检测操作，得到与待检测的对象对应的检测框；其中，上述检测框用于标记上述对象所处的区域；图像分割模块，用于进行图像分割操作以获取子区域；其中，每个子区域与一个上述对象相对应；以及第一获得模块，用于根据上述检测框的位置和上述子区域的位置，得到上述待处理图像的目标图像区域。
[0007]根据第四方面，提供了一种事件检测装置，该装置包括：检测模块，用于根据待处理图像的目标图像区域，检测指定事件是否发生；其中，上述待处理图像的目标图像区域是根据本公开提供的图像处理装置得到的。
[0008]根据第五方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行根据本公开提供的方法。
[0009]根据第六方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使计算机执行根据本公开提供的方法。
[0010]根据第七方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，上述计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开提供的方法。
[0011]根据第八方面，提供了一种路侧设备，包括本公开提供的电子设备。
[0012]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0013]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0014]图1A是根据本公开的一个实施例的可以应用图像处理方法及装置、事件检测方法及装置的示例性系统架构示意图；
[0015]图1B是根据本公开的一个实施例的可以应用图像处理方法及装置、事件检测方法及装置的应用场景；
[0016]图2是根据本公开的一个实施例的图像处理方法的流程图；
[0017]图3A是根据本公开一个实施例的待处理图像的示意图；
[0018]图3B是根据本公开一个实施例的目标图像区域的示意图。
[0019]图4A是根据本公开一个实施例的近景图像的示意图；
[0020]图4B是根据本公开一个实施例的远景图像的示意图
[0021]图5是根据本公开的一个实施例的事件检测方法的流程图；
[0022]图6是根据本公开的另一个实施例的事件检测方法的流程图；
[0023]图7是根据本公开的另一个实施例的事件检测方法的流程图；
[0024]图8是根据本公开的一个实施例的图像处理装置的框图；
[0025]图9是根据本公开的一个实施例的事件检测装置的框图；以及
[0026]图10是根据本公开的一个实施例的电子设备的框图。
具体实施方式
[0027]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0028]智慧交通或智慧城市是人工智能技术应用的重要场景。对包含对象的图像进行处理，可以检测某些事件是否发生。比如，通过确定不同时刻采集的图像中的对象是否相同，来检测某些事件是否发生
[0029]下面以智能交通为例阐述本公开的一应用场景。路内停车作为智能交通重要环节，是指在道路安全红线范围以内的两侧或者一侧，设置若干个路侧停车位供来往车辆临时停靠，这种停车位具有设置更加灵活、车位周转率快、占用空间少、维护成本低等优点，可以在一定程度上缓解“停车难”等问题。车辆停在路侧停车位以后，摄像头可以周期性采集路侧停车位上的车辆的图像。这样，需要区分本次抓拍和前一次抓拍的目标是否为同一个目标。
[0030]一种技术中，可以分别对两次采集的包含对象的图像进行特征提取，得到两次采集的图像的SIFT(Scale
‑
Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换)特征。根据两次采集的图像的SIFT特征，计算SIFT特征之间的特征相似度。当特征相似度小于预设特征相似度阈值时，可以确定两次采集的图像中的对象是不同的。
[0031]但是，利用图像的SIFT特征，不能充分利用图像中的其他信息，进而可能将相同的对象确定为不同的对象，或者将不同的对象确定为相同的对象。
[0032]本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息或用户车辆信息的收集、存储、使
用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
[0033]图1A是根据本公开一个实施例的可以应用图像处理方法及装置、事件检测方法及装置的示例性系统架构示意图。需要注意的是，图1A所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的
技术实现思路
，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。
[0034]如图1A所示，根据该实施例的系统架构100可以包括多个终端设备101、网络102和服务器103。网络102用以在终端设备101和服务器103之间提供通信链路的介质。网络102可以包括各种连接类型，例如有线和/或无线通信链路等等。
[0035]用户可以使用终端设备101通过网络102与服务器103进行交互，以接收或发送消息等。终端设备101可以是各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机等等。
[0036]本公开实施例所提供的图像处理方法以及事件检测方法中的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，包括：针对待处理图像进行目标检测操作，得到与待检测的对象对应的检测框；其中，所述检测框用于标记所述对象所处的区域；进行图像分割操作以获取子区域；其中，每个子区域与一个所述对象相对应；以及根据所述检测框的位置和所述子区域的位置，得到所述待处理图像的目标图像区域。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：根据所述检测框的位置和目标区域的位置，确定目标检测框；根据所述目标检测框，得到局部图像，以进行所述图像分割操作。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述目标检测框，得到局部图像包括：根据预设的偏移量更新所述目标检测框的宽度、高度和多个顶点中一个顶点的坐标，得到更新的宽度、更新的高度和更新的坐标；根据所述更新的宽度、更新的高度和更新的坐标，确定包围框；以及根据所述包围框，得到所述局部图像。4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述检测框的位置和所述子区域的位置，得到所述待处理图像的目标图像区域包括：根据所述目标检测框的位置和所述子区域的位置，得到所述目标图像区域。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述进行图像分割操作以获取子区域包括：利用图像分割网络进行图像分割操作以获取对象掩码；其中，每个对象掩码与一个所述对象相对应；以及根据所述对象掩码，获取所述子区域。6.一种事件检测方法，包括：根据待处理图像的目标图像区域，检测指定事件是否发生；其中，所述待处理图像的目标图像区域是根据权利要求1至5任一项所述的图像处理方法得到的。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述待处理图像包括目标图像，所述目标图像包括以下第一时刻采集的图像至少之一：第一近景图像、第一远景图像以及第一局部远景图像；所述根据所述目标图像区域，检测指定事件是否发生包括：计算所述目标图像的目标图像区域和参考图像的目标图像区域之间的第一相似度；所述参考图像的目标图像区域是将所述参考图像作为所述待处理图像根据所述图像处理方法得到的；所述参考图像包括以下第二时刻采集的图像至少之一：第二近景图像、第二远景图像以及第二局部远景图像；响应于所述第一相似度小于第一预设相似度阈值，确定所述指定事件发生。8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述计算所述目标图像的目标图像区域和参考图像的目标图像区域之间的第一相似度包括：计算所述目标图像的目标图像区域的第一胡氏矩；计算所述参考图像的目标图像区域的第二胡氏矩；以及根据所述第一胡氏矩和所述第二胡氏矩，计算所述第一相似度。9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述根据所述目标图像区域，检测指定事件是否
发生包括：响应于所述第一相似度大于第一预设相似度阈值，执行以下操作：计算校验图像的目标图像区域和参考校验图像的目标图像区域之间的第二相似度；所述校验图像的目标图像区域是将所述校验图像作为所述待处理图像根据所述图像处理方法得到的；所述校验图像包括第一时刻采集的图像；所述参考校验图像的目标图像区域是将所述参考校验图像作为所述待处理图像根据所述图像处理方法得到的；所述参考校验图像包括第二时刻采集的图像；以及响应于所述第二相似度小于第二预设相似度阈值，确定所述指定事件发生。10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述计算所述校验图像的目标图像区域和参考校验图像的目标图像区域之间的第二相似度包括：计算所述校验图像的目标图像区域的第三胡氏矩；计算所述参考校验图像的目标图像区域的第四胡氏矩；以及根据所述第三胡氏矩和所述第四胡氏矩，计算所述第二相似度。11.一种图像处理装置，包括：目标检测模块，用于针对待处理图像进行目标检测操作，得到与待检测的对象对应的检测框；其中，所述检测框用于标记所述对象所处的区域；图像分割模块，用于进行图像分割操作以获取子区域；其中，每个子区域与一个所述对象相对应；以及第一获得模块，用于根据所述检测框的位置和所述子区域的位置，得到所述待处理图像的目标图像区域。12.根据权利要求11所述的装置，还包...

【专利技术属性】
技术研发人员：师小凯，唐俊，
申请(专利权)人：北京精英路通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：