本发明专利技术提供一种目标计数方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：确定监测图像序列，对监测图像序列中的各帧图像进行目标识别，得到各帧图像中的检测目标的目标位置，以及目标特征和/或目标类别；基于监测图像序列中连续多帧图像中的各检测目标的目标位置之间的位置相关度，以及各检测目标的目标特征之间的特征相关度和/或各检测目标的目标类别之间的类别相关度，对监测图像序列进行目标计数。本发明专利技术提供的方法、装置、电子设备及存储介质，能够通过连续多帧图像中的各检测目标间的位置、特征和类别的相关度构建各检测目标间的时空相关性，提升了判断各检测目标是否在实际中为同一检测目标的准确度，进而提升检测目标的识别效果。的识别效果。的识别效果。
【技术实现步骤摘要】
目标计数方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及机器视觉
，尤其涉及一种目标计数方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]针织行业中胚布的生产工艺分为纬编针织和经编针织。在纬编针织生产过程中，由于织针损坏等原因导致布面产生瑕疵，属于次布。
[0003]目前关于纬编的次布检测方案中主要有两种方式：方式1)通过红外激光，根据光线反射与否来判断织针是否损坏，以此判断生产的状态；方式2)通过成像设备，对捕获图像利用传统算法分割目标，通过注册阶段记录转速及初始布面信息，将分割后的目标与初始布面信息对比、换算得到缺陷目标位置。
[0004]但方式1)中红外激光的方式稳定性差，由于纬编生产环境中漂浮棉絮较多，容易遮挡接收器导致误识，导致频繁停机影响生产；方式2)中传统算法分割目标没有建立各帧中目标的时空关系，导致很难判断每一帧中的目标是否相同，进而导致目标识别的效果有很大局限性。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供一种目标计数方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中目标识别中传统算法适用性、易用性和识别效果差的缺陷。
[0006]本专利技术提供一种目标计数方法，包括：
[0007]确定监测图像序列，对所述监测图像序列中的各帧图像进行目标识别，得到所述各帧图像中的检测目标的目标位置，以及目标特征和/或目标类别；
[0008]基于所述监测图像序列中连续多帧图像中的各检测目标的目标位置之间的位置相关度，以及所述各检测目标的目标特征之间的特征相关度和/或所述各检测目标的目标类别之间的类别相关度，对所述监测图像序列进行目标计数。
[0009]根据本专利技术提供的一种目标计数方法，所述基于所述监测图像序列中连续多帧图像中的各检测目标的目标位置之间的位置相关度，以及所述各检测目标的目标特征之间的特征相关度和/或所述各检测目标的目标类别之间的特征类别度，对所述监测图像序列进行目标计数，包括：
[0010]基于所述监测图像序列中连续多帧图像中的各检测目标的目标位置之间的位置相关度，以及所述各检测目标的目标特征之间的特征相关度和/或所述各检测目标的目标类别之间的类别相关度，对所述各检测目标在对应图像中的目标特征进行融合，得到所述各检测目标的融合特征；
[0011]基于所述各检测目标的融合特征，对所述监测图像序列进行目标计数。
[0012]根据本专利技术提供的一种目标计数方法，所述基于所述各检测目标的融合特征，对所述监测图像序列进行目标计数，包括：
[0013]对所述各检测目标中任一检测目标的融合特征与所述任一检测目标的目标位置的编码特征进行拼接，得到所述任一检测目标的拼接特征；
[0014]基于所述各检测目标的拼接特征，对所述监测图像序列进行目标计数。
[0015]根据本专利技术提供的一种目标计数方法，所述各检测目标的目标类别之间的类别相关度是基于所述各检测目标的目标类别是否一致确定的。
[0016]根据本专利技术提供的一种目标计数方法，所述各检测目标的目标位置之间的位置相关度是基于所述各检测目标的目标位置中的中心坐标之间的相关度，以及目标位置中的尺寸之间的相关度确定的。
[0017]根据本专利技术提供的一种目标计数方法，所述确定监测图像序列，对所述监测图像序列中的各帧图像进行目标识别，得到所述各帧图像中的检测目标的目标位置，以及目标特征和/或目标类别，包括：
[0018]对所述各帧图像进行特征提取，得到所述各帧图像的图像特征；
[0019]对所述各帧图像的图像特征进行目标识别，得到所述各帧图像中的检测目标的目标位置和目标类别；
[0020]基于所述各帧图像中的检测目标的目标位置和所述各帧图像的上采样特征，确定所述各帧图像中的检测目标的目标特征；所述各帧图像的上采样特征是基于对所述各帧图像的图像特征上采样得到的。
[0021]根据本专利技术提供的一种目标计数方法，所述监测图像序列是对待监控物体在一个旋转周期内进行多角度拍摄得到的。
[0022]本专利技术还提供一种目标计数装置，包括：
[0023]确定模块，用于确定监测图像序列，对所述监测图像序列中的各帧图像进行目标识别，得到所述各帧图像中的检测目标的目标位置，以及目标特征和/或目标类别；
[0024]计数模块，用于基于所述监测图像序列中连续多帧图像中的各检测目标的目标位置之间的位置相关度，以及所述各检测目标的目标特征之间的特征相关度和/或所述各检测目标的目标类别之间的类别相关度，对所述监测图像序列进行目标计数。
[0025]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述目标计数方法的步骤。
[0026]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述目标计数方法的步骤。
[0027]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述目标计数方法的步骤。
[0028]本专利技术提供的目标计数方法、装置、电子设备及存储介质，通过连续多帧图像中的各检测目标间的位置、特征和类别构建各检测目标之间在时间和空间上的相关度，据此对监测图像序列进行目标计数，提升了判断各检测目标是否在实际中为同一检测目标的准确度，进而提升了对于检测目标进行计数的可靠性和准确性。
附图说明
[0029]为了更清楚地说明本专利技术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作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0030]图1是本专利技术提供的目标计数方法的流程示意图之一；
[0031]图2是本专利技术提供的目标计数方法的流程示意图之二；
[0032]图3是本专利技术提供的目标计数方法的流程示意图之三；
[0033]图4是本专利技术提供的获取检测目标位置、类别和特征方法的流程示意图；
[0034]图5是本专利技术提供的待监控物体旋转的俯视示意图；
[0035]图6是本专利技术提供的目标计数方法的结构图；
[0036]图7是本专利技术提供的目标计数装置的结构示意图；
[0037]图8是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0038]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0039]目前通过传统算法分割目标需要提前对织机转速进行评估，并存储布面初始状态信息，一旦转速发生变化本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种目标计数方法，其特征在于，包括：确定监测图像序列，对所述监测图像序列中的各帧图像进行目标识别，得到所述各帧图像中的检测目标的目标位置，以及目标特征和/或目标类别；基于所述监测图像序列中连续多帧图像中的各检测目标的目标位置之间的位置相关度，以及所述各检测目标的目标特征之间的特征相关度和/或所述各检测目标的目标类别之间的类别相关度，对所述监测图像序列进行目标计数。2.根据权利要求1所述的目标计数方法，其特征在于，所述基于所述监测图像序列中连续多帧图像中的各检测目标的目标位置之间的位置相关度，以及所述各检测目标的目标特征之间的特征相关度和/或所述各检测目标的目标类别之间的类别相关度，对所述监测图像序列进行目标计数，包括：基于所述监测图像序列中连续多帧图像中的各检测目标的目标位置之间的位置相关度，以及所述各检测目标的目标特征之间的特征相关度和/或所述各检测目标的目标类别之间的类别相关度，对所述各检测目标在对应图像中的目标特征进行融合，得到所述各检测目标的融合特征；基于所述各检测目标的融合特征，对所述监测图像序列进行目标计数。3.根据权利要求2所述的目标计数方法，其特征在于，所述基于所述各检测目标的融合特征，对所述监测图像序列进行目标计数，包括：对所述各检测目标中任一检测目标的融合特征与所述任一检测目标的目标位置的编码特征进行拼接，得到所述任一检测目标的拼接特征；基于所述各检测目标的拼接特征，对所述监测图像序列进行目标计数。4.根据权利要求1至3中任一项所述的目标计数方法，其特征在于，所述各检测目标的目标类别之间的类别相关度是基于所述各检测目标的目标类别是否一致确定的。5.根据权利要求1至3中任一项所述的目标计数方法，其特征在于，所述各检测目标的目标位置之间的位置相关度是...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈茂东，彭程，马骥腾，程大龙，
申请(专利权)人：科大讯飞华南人工智能研究院广州有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。