基于边缘识图盒子的切图方法、电子设备及介质技术

本发明专利技术公开了基于边缘识图盒子的切图方法、电子设备及介质，包括：S1、获取X光机发送的视频流；S2、根据所述视频流截取每一帧视频图片，获得视频图片序列；S3、根据包裹进入X光机的时间先后顺序，依次从所述视频图片序列中调取与时间对应的视频图片，进行剪切对比，将所述匹配的视频图片保存至X光图片集合，并循环步骤S3；S4、根据预设规则，将所述X光图片集合中的视频图片进行合并，获得所述视频流中所有包裹的信息。本发明专利技术通过使用X光图片承载包裹信息，相比于用视频，能够提高海量X光成像视频的效率，充分体现挖掘X光成像视频中的关键包裹信息，同时占用更低的系统内存，降低系统的内存占用率。内存占用率。内存占用率。

【技术实现步骤摘要】
基于边缘识图盒子的切图方法、电子设备及介质


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及基于边缘识图盒子的切图方法、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]在地铁、机场等进入其设施的入口等场景中，常常会有配备X光机的安检点，乘客将包裹等随身携带物品通过使用传送带传送到X光射线的照射范围，X光机内的X光射线对包裹进行照射，生成X光成像视频，然后通过DVI，HDMI,DF等接口形式发送至判图终端。因此在X光成像视频的画面中，包裹是随着传送带在进行水平运动的，从左至右或者从右至左，包裹一个接着一个在视频画面中出现。
[0003]在现有技术中，包裹等随身物品在安检场景下，通常使用含有包裹的X光成像视频承载包裹信息，但存在以下缺点：一个视频包括一个或多个包裹信息对于一张或多张图片，无法快速直观地建立人
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包裹的映射关系，当方便安检员需要回溯历史信息时，加大了安检人员追踪的难度；视频占用存储空间大，不便于保存，视频占用存储空间巨大，而且在网络上传输时占用带宽，同时，相邻多帧之间会有大量的冗余信息；当需要对接AI智能识图系统，视频对于AI智能识图系统算力资源的消耗量大。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于边缘识图盒子的切图方法、电子设备及介质，在安检场景中，把X光机视频信号转换成图片，通过对视频进行连续的切图对比，使得进入安检机的物品的X光机成像图片能够不重复，无遗漏的切割下来，用以解决现有的X光成像视频占用存储空间巨大、占用更多宽带的问题。
[0005]基于边缘识图盒子的切图方法，具体包括以下步骤：
[0006]S1、获取X光机发送的视频流；
[0007]S2、根据所述视频流截取每一帧视频图片，获得视频图片序列；
[0008]S3、根据包裹进入X光机的时间先后顺序，依次从所述视频图片序列中调取与时间对应的视频图片，以所述视频图片为基准，遍历所述基准的视频图片之后的每一张视频图片，进行剪切对比，直到遍历的视频图片的特征值与所述基准的视频图片的特征值相匹配时，将所述匹配的视频图片保存至X光图片集合，并循环步骤S3；
[0009]S4、根据预设规则，将所述X光图片集合中的视频图片进行合并，获得所述视频流中所有包裹的信息。
[0010]进一步地，所述步骤S3具体包括如下步骤：
[0011]S301、根据所述视频图片序列获得待剪切对比的视频图片Fm；
[0012]S302、根据第一预设区域对所述视频图片Fm进行剪切，获得像素矩阵S，并计算像素矩阵S的特征值Ωs；
[0013]S303、依次遍历视频图片Fm之后的每一张视频图片,每遍历一张视频图片时，根据
第二预设区域对当前遍历的视频图片进行剪切，获得与所述当前遍历的视频图片对应的像素矩阵E；
[0014]S304、计算所述对应的像素矩阵E的特征值Ωe；
[0015]S305、判断所述特征值Ωs与特征值Ωe是否匹配，若匹配，则转步骤S306；若不相等，则转步骤S307；
[0016]S306、遍历结束，将所述特征值Ωe对应的视频图片保存至X光图片集合中,并获取下一包裹进入X光机时的视频图片对视频图片Fm进行更新，循环步骤S302
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S305；
[0017]S307、继续遍历下一帧视频图片，并计算其对应的特征值Ωe，直至找到其对应的特征值Ωe与所述特征值Ωs相等的视频图片。
[0018]进一步地，所述第一预设区域与第二预设区域根据X光机传送带的方向进行设置，且基于所述视频图片Fm的中心线对称。
[0019]进一步地，所述当X光机传送带传送的方向为从右至左进行时，设置视频图片Fm中最左上角的坐标为(0,0)，所述第一预设区域为左上角坐标为(w,h)，宽为c像素，高为r像素的矩形区域，所述w、h、c、r满足：w+c＝当前帧视频图片Fm的横向像素，c+r＝当前帧视频图片Fm的纵向像素。
[0020]进一步地，所述特征值为感知哈希值，具体计算步骤如下：
[0021]S(1)将宽度为c高度为r的像素矩阵转换为灰度图片；
[0022]S(2)将灰度图像转换为二值图片；
[0023]S(3)将二值图片的像素按顺序排列，得到比特序列,所述比特序列为图片的感知哈希值。
[0024]进一步地，所述步骤S305中的所述匹配的判断依据为：计算像素矩阵S与像素矩阵E的感知哈希值中不同的比特数目，当不同的比特数目小于规定的阈值时，则判定为匹配，否则判定为不匹配。
[0025]进一步地，所述步骤S4预设规则为：提取所述X光图片集合中的所有视频图片对应的的像素信息，将所述像素信息进行合并处理，获得所述视频流中所有包裹的信息。
[0026]进一步地，所述步骤S4预设规则为：
[0027]从最先保存至所述X光图片集合中的视频图片开始遍历，依次提取一张视频图片以及与其相邻的后一张视频图片；
[0028]根据所述相邻的两张视频图片，提取前一张视频图片的第一预设区域的像素信息与后一张视频图片的第二预设区域的像素信息；
[0029]将所述第二预设区域的像素信息与第一预设区域的像素信息进行区域图像融合，生成融合包裹信息；
[0030]将所有融合包裹信息与最先保存至所述X光图片集合中的视频图片对应的的第二预设区域的像素信息，进行合成处理，获得所述视频流中所有包裹的信息。
[0031]进一步地，基于边缘识图盒子的切图电子设备，包括：
[0032]一个或多个处理器；
[0033]存储单元，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，能使得所述一个或多个处理器实现根据权利要求1至8中任意一项所述的基于边缘识图盒子的切图方法，所述一个或多个程序包括：
[0034]采集模块，用于获取X光机发送的视频流；
[0035]图片序列模块，用于根据所述视频流截取每一帧视频图片，获得视频图片序列；
[0036]剪切对比模块，用于根据包裹进入X光机的时间先后顺序，依次从所述视频图片序列中调取与时间对应的视频图片，以所述视频图片为基准，遍历所述基准的视频图片之后的每一张视频图片，进行剪切对比，直到遍历的视频图片的特征值与所述基准的视频图片的特征值相匹配时，将所述匹配的视频图片保存至X光图片集合，并循环；
[0037]合并模块，用于根据预设规则，将所述X光图片集合中的视频图片进行合并，获得所述视频流中所有包裹的信息。
[0038]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其所述计算机程序被处理器执行时能实现所述的基于边缘识图盒子的切图方法。
[0039]本专利技术具有的有益效果：
[0040]1、根据X光机的工作原理，通过预设区域的剪切与特征值对比，获得包含所有包裹信息的X光图片集合，减少了多余图片的重复冗余信息，同时避免包裹信息的遗漏；
[0041]2、使用X光的图片更加直观，一个包裹对于一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于边缘识图盒子的切图方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、获取X光机发送的视频流；S2、根据所述视频流截取每一帧视频图片，获得视频图片序列；S3、根据包裹进入X光机的时间先后顺序，依次从所述视频图片序列中调取与时间对应的视频图片，以所述视频图片为基准，遍历所述基准的视频图片之后的每一张视频图片，进行剪切对比，直到遍历的视频图片的特征值与所述基准的视频图片的特征值相匹配时，将所述匹配的视频图片保存至X光图片集合，并循环步骤S3；S4、根据预设规则，将所述X光图片集合中的视频图片进行合并，获得所述视频流中所有包裹的信息。2.根据权利要求1所述的基于边缘识图盒子的切图方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括如下步骤：S301、根据所述视频图片序列获得待剪切对比的视频图片Fm；S302、根据第一预设区域对所述视频图片Fm进行剪切，获得像素矩阵S，并计算像素矩阵S的特征值Ωs；S303、依次遍历视频图片Fm之后的每一张视频图片,每遍历一张视频图片时，根据第二预设区域对当前遍历的视频图片进行剪切，获得与所述当前遍历的视频图片对应的像素矩阵E；S304、计算所述对应的像素矩阵E的特征值Ωe；S305、判断所述特征值Ωs与特征值Ωe是否匹配，若匹配，则转步骤S306；若不相等，则转步骤S307；S306、遍历结束，将所述特征值Ωe对应的视频图片保存至X光图片集合中,并获取下一包裹进入X光机时的视频图片对视频图片Fm进行更新，循环步骤S302
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S305；S307、继续遍历下一帧视频图片，并计算其对应的特征值Ωe，直至找到其对应的特征值Ωe与所述特征值Ωs相等的视频图片。3.根据权利要求2所述的基于边缘识图盒子的切图方法，其特征在于，所述第一预设区域与第二预设区域根据X光机传送带的方向进行设置，且基于所述视频图片Fm的中心线对称。4.根据权利要求2所述的基于边缘识图盒子的切图方法，其特征在于，所述当X光机传送带传送的方向为从右至左进行时，设置视频图片Fm中最左上角的坐标为(0,0)，所述第一预设区域为左上角坐标为(w,h)，宽为c像素，高为r像素的矩形区域，所述w、h、c、r满足：w+c＝当前帧视频图片Fm的横向像素，c+r＝当前帧视频图片Fm的纵向像素。5.根据权利要求2所述的基于边缘识图盒子的切图方法，其特征在于，所述特征值为感知哈希值，具体计算步骤如下：S(1)将宽度为c高度为r的像素矩阵...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜旭，连天友，胡靖，邓波，拜正斌，饶龙强，李阳，
申请(专利权)人：成都智元汇信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：