拍摄设备的架设评价方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供一种拍摄设备的架设评价方法及装置，其中，该方法通过获取拍摄设备摄取的至少一张图像，然后获取至少一张图像在目标维度的评价结果，其中，目标维度包括安装状况维度和图像成像状况维度；根据至少一张图像在目标维度的评价结果，获取拍摄设备的架设评价结果，拍摄设备的架设评价结果用于指示拍摄设备的架设情况达标或者不达标；若拍摄设备的架设评价结果指示拍摄设备的架设情况不达标，则生成用于调整拍摄设备的架设情况的架设改造策略。本申请通过从安装状况维度和图像成像状况维度两个维度对拍摄设备的架设情况进行评价，更加全面，架设评价结果更准确。架设评价结果更准确。架设评价结果更准确。

【技术实现步骤摘要】
拍摄设备的架设评价方法及装置


[0001]本申请涉及智能评价
，尤其涉及一种拍摄设备的架设评价方法及装置。

技术介绍

[0002]智能视频技术是指通过相关智能视频算法，利用计算机图像视觉分析技术对拍摄设备在场景中摄取的图像进行分析，从而将场景中的背景和目标物分离，进而分析并追踪拍摄设备场景内出现的目标物。随着智能视频相关产品的准确率以及可靠性不断增强以及人们多样化的需求，智能视频技术已广泛应用于安防、人体行为检测以及智能交通等各个领域，例如，用于安防的车辆识别系统能够对非法停留的交通工具进行检测，识别逆行车辆；又如，应用于人体行为检测的人体行为检测系统能可以自动检测岗哨人员就位情况等等。目前，用于人脸识别系统、人体行为检测系统以及车辆识别系统等产品的智能视频算法对拍摄设备摄取的图像的质量要求较高，而拍摄设备的架设情况是影响图像质量的重要因素之一，因此，准确评价拍摄设备的架设情况对于智能视频算法十分重要。
[0003]传统的方式中，通过图像的锐利程度、细节保留度、色彩还原度、图像的分辨率或者有效像素、成像的噪声等维度来评价拍摄设备的架设情况。但是，上述通过图像质量对拍摄设备的架设情况进行评价，不够全面。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种拍摄设备的架设评价方法及装置，用以解决现有技术中仅通过图像的质量对拍摄设备的架设情况进行评价，不够全面的问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种拍摄设备的架设评价方法，该方法通过获取拍摄设备摄取的至少一张图像，然后获取所述至少一张图像在目标维度的评价结果，其中，目标维度包括安装状况维度和图像成像状况维度；根据至少一张图像在目标维度的评价结果，获取拍摄设备的架设评价结果，所述拍摄设备的架设评价结果用于指示所述拍摄设备的架设情况达标或者不达标；若所述拍摄设备的架设评价结果指示所述拍摄设备的架设情况不达标，则生成所述拍摄设备的架设改造策略，其中，所述架设改造策略用于调整拍摄设备的架设情况。
[0006]本申请实施例提供的拍摄设备的架设评价方法，通过从拍摄设备的安装状况维度和图像成像状况维度两个维度对拍摄设备的架设情况进行评价，解决了现有技术中仅通过单一的图像质量维度对拍摄设备的架设情况进行评价，不够全面，导致评价结果不够准确的问题；另外，根据拍摄设备的架设评价结果，还能够准确预估拍摄设备的架设情况对智能视频算法的影响，为智能视频算法的优化提供依据。
[0007]在一些可能的设计中，所述安装状况维度包括：姿态角子维度和/或安装位置子维度；所述图像成像状况维度包括：图像尺寸子维度、目标物尺寸子维度以及图像清晰度子维度中的一项或组合。
[0008]在一些可能的设计中，所述获取所述至少一张图像在所述目标维度的评价结果，
具体包括：将所述至少一张图像输入至预先训练好的评价模型，获取所述评价模型输出的所述至少一张图像分别在所述目标维度的评价结果；其中，所述评价模型用于获取图像在所述目标维度的评价结果。
[0009]在一些可能的设计中，所述评价模型包括：姿态角评价模型、安装位置评价模型、图像尺寸评价模型、目标物尺寸评价模型以及图像清晰度评价模型中的一个或组合；
[0010]其中，所述姿态角评价模型用于获取输入的图像在所述姿态角子维度的评价结果，所述姿态角包括俯仰角、滚转角以及偏航角中的一个或组合；所述安装位置评价模型用于获取输入的图像在所述安装位置子维度的评价结果；所述图像尺寸评价模型用于获取输入的图像在所述图像尺寸子维度的评价结果；所述目标物尺寸评价模型用于获取输入的图像在所述目标物尺寸子维度的评价结果；所述图像清晰度评价模型用于获取输入的图像在所述图像清晰度子维度的评价结果。
[0011]本申请实施例通过预先训练好的评价模型，获取至少一张图像在目标维度的评价结果，评价模型可以自动执行，保证了评价结果的准确性，且提高了处理效率。
[0012]在一些可能的设计中，所述根据所述至少一张图像在目标维度的评价结果，获取所述拍摄设备的架设评价结果，具体包括：根据所述至少一张图像在目标维度的评价结果以及所述至少一张图像在目标维度对应的权重系数，获取所述至少一张图像对应的架设评价结果；根据所述至少一张图像对应的架设评价结果，获取所述拍摄设备的架设评价结果。
[0013]在一些可能的设计中，所述至少一张图像在目标维度对应的权重系数是根据预先训练的权重神经网络模型以及所述至少一张图像获得的，其中，所述预先训练的权重神经网络模型是根据训练样本获得的，所述训练样本携带初始权重系数。
[0014]本申请实施例中，权重神经网络模型输出的权重系数用于反映拍摄设备当前架设情况摄取的图像与标准架设时拍摄设备摄取的图像之间的相似程度，即本申请实施例中的方法是通过回归图像相似度，从而准确地评价拍摄设备的架设情况是否达标，而不是如现有技术中的方式直接回归质量分析，相较而言，提高了拍摄设备的架设评价结果的准确性；另外，本申请实施例的方法能够避免由于对图像的无关特征过度拟合导致拍摄设备的架设评价结果不准确的问题。
[0015]在一些可能的设计中，所述根据所述至少一张图像对应的架设评价结果，获取所述拍摄设备的架设评价结果，具体包括：
[0016]对所述至少一张图像对应的架设评价结果进行平均处理，获取所述拍摄设备的架设评价结果，所述拍摄设备的架设评价结果包括对所述至少一张图像对应的架设评价结果进行平均处理获得的平均值。
[0017]在一些可能的设计中，所述根据所述至少一张图像对应的架设评价结果，获取所述拍摄设备的架设评价结果，具体包括：
[0018]对所述至少一张图像对应的架设评价结果进行加权平均处理，获取所述拍摄设备的架设评价结果，所述拍摄设备的架设评价结果包括对所述至少一张图像对应的架设评价结果进行加权平均处理获得的加权平均值。
[0019]本申请实施例中，通过对至少一张图像对应的架设评价结果进行统计分析，获得平均值或加权平均值，从而提高了拍摄设备的架设评价结果的准确性；且本申请实施例通过将拍摄设备的架设评价结果数值化，提高了拍摄设备的架设评价结果的直观性，以及有
利于后续的计算，能够提高处理效率。
[0020]在一些可能的设计中，所述根据所述至少一张图像在目标维度的评价结果，获取所述拍摄设备的架设评价结果，具体包括：
[0021]针对所述目标维度包括每个子维度，对每张所述图像在所述子维度对应的评价结果进行平均处理，获取所述拍摄设备的架设评价结果，所述拍摄设备的架设评价结果包括所述拍摄设备在所述目标维度中各个子维度分别对应的评价结果。
[0022]在一些可能的设计中，所述若所述拍摄设备的架设结果指示所述拍摄设备的架设情况不达标，则生成所述拍摄设备的架设改造策略之前，还包括：
[0023]判断所述拍摄设备的架设评价结果是否满足第一预设条件；
[0024]若所述拍摄设备的架设评价结果满足所述第一预设条件，则所述拍摄设备的架设结果指示所述拍摄设备的架设情况达本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种拍摄设备的架设评价方法，其特征在于，包括：获取拍摄设备摄取的至少一张图像；获取所述至少一张图像在目标维度的评价结果，其中，所述目标维度包括安装状况维度和图像成像状况维度；根据所述至少一张图像在所述目标维度的评价结果，获取所述拍摄设备的架设评价结果，所述拍摄设备的架设评价结果用于指示所述拍摄设备的架设情况达标或者不达标；若所述拍摄设备的架设评价结果指示所述拍摄设备的架设情况不达标，则生成所述拍摄设备的架设改造策略，其中，所述架设改造策略用于调整拍摄设备的架设情况。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述安装状况维度包括：姿态角子维度和/或安装位置子维度；所述图像成像状况维度包括：图像尺寸子维度、目标物尺寸子维度以及图像清晰度子维度中的一项或组合。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述至少一张图像在所述目标维度的评价结果，具体包括：将所述至少一张图像输入至预先训练好的评价模型，获取所述评价模型输出的所述至少一张图像分别在所述目标维度的评价结果；其中，所述评价模型用于获取图像在所述目标维度的评价结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述评价模型包括：姿态角评价模型、安装位置评价模型、图像尺寸评价模型、目标物尺寸评价模型以及图像清晰度评价模型中的一个或组合；其中，所述姿态角评价模型用于获取输入的图像在所述姿态角子维度的评价结果，所述姿态角包括俯仰角、滚转角以及偏航角中的一个或组合；所述安装位置评价模型用于获取输入的图像在所述安装位置子维度的评价结果；所述图像尺寸评价模型用于获取输入的图像在所述图像尺寸子维度的评价结果；所述目标物尺寸评价模型用于获取输入的图像在所述目标物尺寸子维度的评价结果；所述图像清晰度评价模型用于获取输入的图像在所述图像清晰度子维度的评价结果。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一张图像在目标维度的评价结果，获取所述拍摄设备的架设评价结果，具体包括：根据所述至少一张图像在目标维度的评价结果以及所述至少一张图像在目标维度对应的权重系数，获取所述至少一张图像对应的架设评价结果；根据所述至少一张图像对应的架设评价结果，获取所述拍摄设备的架设评价结果。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述至少一张图像在目标维度对应的权重系数是根据预先训练的权重神经网络模型以及所述至少一张图像获得的，其中，所述预先训练的权重神经网络模型是根据训练样本获得的，所述训练样本携带初始权重系数。7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一张图像对应的架设评价结果，获取所述拍摄设备的架设评价结果，具体包括：对所述至少一张图像对应的架设评价结果进行平均处理，获取所述拍摄设备的架设评价结果，所述拍摄设备的架设评价结果包括对所述至少一张图像对应的架设评价结果进行平均处理获得的平均值。8.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一张图像对应的架
设评价结果，获取所述拍摄设备的架设评价结果，具体包括：对所述至少一张图像对应的架设评价结果进行加权平均处理，获取所述拍摄设备的架设评价结果，所述拍摄设备的架设评价结果包括对所述至少一张图像对应的架设评价结果进行加权平均处理获得的加权平均值。9.根据权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一张图像在目标维度的评价结果，获取所述拍摄设备的架设评价结果，具体包括：针对所述目标维度包括每个子维度，对所述至少一张图像在所述子维度对应的评价结果进行平均处理，获取所述拍摄设备的架设评价结果，所述拍摄设备的架设评价结果包括所述拍摄设备在所述目标维度中各个子维度分别对应的评价结果。10.根据权利要求1至9任一项所述的方法，其特征在于，所述若所述拍摄设备的架设结果指示所述拍摄设备的架设情况不达标，则生成所述拍摄设备的架设改造策略之前，还包括：判断所述拍摄设备的架设评价结果是否满足第一预设条件；若所述拍摄设备的架设评价结果满足所述第一预设条件，则所述拍摄设备的架设结果指示所述拍摄设备的架设情况达标；若所述拍摄设备的架设评价结果不满足所述第一预设条件，则所述拍摄设备的架设结果指示所述拍摄设备的架设情况不达标。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述若所述拍摄设备的架设结果指示所述拍摄设备的架设情况不达标，则生成所述拍摄设备的架设改造策略，具体包括：根据所述拍摄设备的架设结果包括的所述拍摄设备在所述目标维度中各个子维度分别对应的评价结果中，不满足第二预设条件的子维度对应的评价结果，生成所述拍摄设备的架设改造策略，所述拍摄设备的架设改造策略包括：不满足所述第二预设条件的子维度对应的改造策略。12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述根据所述拍摄设备的架设结果包括的所述拍摄设备在所述目标维度中各个子维度分别对应的评价结果中不满足第二预设条件的子维度对应的评价结果，生成所述拍摄设备的架设改造策略，具体包括：若不满足所述第二预设条件的子维度包括姿态角子维度，则所述拍摄设备的架设改造策略包括第一姿态角改造策略，所述第一姿态角改造策略包括用于指示调整所述拍摄设备的俯仰角、滚转角以及偏航角中的一个或组合的信息；若不满足所述第二预设条件的子维度包括所述安装位置子维度，则所述拍摄设备的架设改造策略包括第一安装位置改造策略，所述第一安装位置改造策略包括用于指示调整所述拍摄设备的安装位置的信息；若不满足所述第二预设条件的子维度包括所述图像尺寸子维度，则所述拍摄设备的架设改造策略包括：第一视角范围改造策略、第二姿态角改造策略、第二安装位置改造策略以及提示信息中的一项或组合；其中，所述第一视角范围改造策略包括用于指示调整所述拍摄设备的视角范围的信息；所述第二姿态角改造策略包括用于指示调整所述拍摄设备的俯仰角、滚转角以及偏航角中的一个或组合的信息；所述第二安装位置改造策略包括用于指示调整所述拍摄设备的安装位置的信息；所述提示信息包括用于提示检查所述拍摄设备是否被物体遮挡的信息；
若不满足所述第二预设条件的子维度包括所述目标物尺寸子维度，则所述拍摄设备的架设改造策略包括：第二视角范围改造策略，其中，所述第二视角范围改造策略包括用于指示调整所述拍摄设备的视角范围的信息；若不满足所述第二预设条件的子维度包括所述图像清晰度子维度，则所述拍摄设备的架设改造策略包括：焦距改造策略，所述焦距改造策略包括用...

【专利技术属性】
技术研发人员：程琳，申皓全，王铭学，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：