软件性能测试方法、装置、设备及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、装置、设备、计算机存储介质。方法包括：通过预设区域部署的图像采集设备，获取预设区域的当前全局图像；预设区域中包含自身对应的第一运动对象、对方对应的第二运动对象以及目标控制对象；对当前全局图像进行目标检测，得到第一运动对象对应的第一运动信息、第二运动对象对应的第二运动信息、以及目标控制对象对应的第三运动信息；基于第一运动信息，结合第二运动信息与第三运动信息中的至少一个，驱动第一运动对象在预设区域内进行活动。通过本公开，能在准确定位的基础上，减小智能机器人的体积。减小智能机器人的体积。减小智能机器人的体积。

【技术实现步骤摘要】
软件性能测试方法、装置、设备及存储介质


[0001]本公开涉及人工智能领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、设备、计算机存储介质。

技术介绍

[0002]目前，对于一些机器人竞技项目，如足球机器人，以其特有的趣味性及竞技性，不论是在专业的机器人竞赛领域、还是在非专业的玩具娱乐领域，都广受欢迎。在非专业的玩具娱乐领域，机器人安装的传感器较少，体积较小，因此通常只具备移动、运球、射门等功能，无法实现智能攻防，往往是通过人们手动摇控进行对战。在专业机器人比赛中，机器人为了实现智能攻防，需要安装非常多的传感器，如摄像头、激光雷达、编码器、红外传感器、超声波传感器等进行定位，导致智能机器人体积过大，且结构复杂。

技术实现思路

[0003]本公开实施例提供一种图像处理方法、装置、设备、计算机存储介质，能在准确定位的基础上，减小智能机器人的体积。
[0004]本公开实施例的技术方案是这样实现的：
[0005]本公开实施例提供一种图像处理方法，包括：
[0006]通过预设区域部署的图像采集设备，获取所述预设区域的当前全局图像；所述预设区域中包含自身对应的第一运动对象、对方对应的第二运动对象以及目标控制对象；
[0007]对所述当前全局图像进行目标检测，得到所述第一运动对象对应的第一运动信息、所述第二运动对象对应的第二运动信息、以及所述目标控制对象对应的第三运动信息；
[0008]基于所述第一运动信息，结合所述第二运动信息与所述第三运动信息中的至少一个，驱动所述第一运动对象在所述预设区域内进行活动。
[0009]本公开实施例提供一种图像处理装置，包括：
[0010]获取模块，用于通过预设区域部署的图像采集设备，获取所述预设区域的当前全局图像；所述预设区域中包含自身对应的第一运动对象、对方对应的第二运动对象以及目标控制对象；
[0011]目标检测模块，用于对所述当前全局图像进行目标检测，得到所述第一运动对象对应的第一运动信息、所述第二运动对象对应的第二运动信息、以及所述目标控制对象对应的第三运动信息；
[0012]驱动模块，用于基于所述第一运动信息，结合所述第二运动信息与所述第三运动信息中的至少一个，驱动所述第一运动对象在所述预设区域内进行活动。
[0013]本公开实施例提供一种电子设备，包括：
[0014]存储器，用于存储可执行指令；
[0015]处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现本公开实施例提供的图像处理方法。
[0016]本公开实施例提供一种第一运动对象，包括：
[0017]本公开实施例提供的上述电子设备与运动执行设备；所述电子设备与所述运动执行设备互相连接；其中，
[0018]所述电子设备，用于通过执行本公开实施例中提供上述任一种图像处理方法，向所述运动执行设备下发驱动指令；
[0019]所述运动执行设备，用于响应于所述驱动指令，实现所述第一运动对象的运动执行。
[0020]本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，存储有可执行指令，用于引起处理器执行时，实现本公开实施例提供的图像处理方法。
[0021]本公开实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，其特征在于，所述计算机程序或指令被处理器执行时，实现本公开实施例提供的图像处理方法。
[0022]本公开实施例具有以下有益效果：
[0023]利用预设区域部署的图像采集设备，如机器人比赛场地上架设的摄像头对预设区域进行全局图像采集，并通过视觉分析技术对采集的当前全局图像进行目标检测，计算出第一运动对象对应的第一运动信息、第二运动对象对应的第二运动信息、以及目标控制对象对应的第三运动信息，如机器人的定位、方向、以及速度等信息；如此，就可以基于第一运动信息，结合第二运动信息与第三运动信息中的至少一个进行决策分析，根据决策分析结果驱动第一运动对象在预设区域内进行活动。这样不仅减少了需要在运动对象，如机器人上配置的各类昂贵笨重的传感器，而且提高了定位准确度，从而能够在准确定位的基础上，有效减小智能机器人的体积。
附图说明
[0024]图1是本公开实施例提供的图像处理系统架构的一个可选的结构示意图；
[0025]图2是本公开实施例提供的图像处理方法的一个可选的流程示意图；
[0026]图3是本公开实施例提供的图像处理方法的一个可选的流程示意图；
[0027]图4是本公开实施例提供的图像处理方法的一个可选的流程示意图；
[0028]图5是本公开实施例提供的图像处理方法的一个可选的流程示意图；
[0029]图6是本公开实施例提供的足球机器人比赛场景示意图；
[0030]图7是本公开实施例提供的图像矫正效果示意图；
[0031]图8是本公开实施例提供的对当前全局图像进行目标检测的结果示意图；
[0032]图9是本公开实施例提供的图像处理装置的一个可选的结构示意图；
[0033]图10是本公开实施例提供的电子设备的一个可选的结构示意图。
具体实施方式
[0034]为了使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本公开作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本公开的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本公开保护的范围。
[0035]在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突
的情况下相互结合。
[0036]在以下的描述中，所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本公开实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。
[0037]本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
[0038]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本公开的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本公开实施例的目的，不是旨在限制本公开。
[0039]对本公开实施例进行进一步详细说明之前，对本公开实施例中涉及的名词和术语进行说明，本公开实施例中涉及的名词和术语适用于如下的解释。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：通过预设区域部署的图像采集设备，获取所述预设区域的当前全局图像；所述预设区域中包含自身对应的第一运动对象、对方对应的第二运动对象以及目标控制对象；对所述当前全局图像进行目标检测，得到所述第一运动对象对应的第一运动信息、所述第二运动对象对应的第二运动信息、以及所述目标控制对象对应的第三运动信息；基于所述第一运动信息，结合所述第二运动信息与所述第三运动信息中的至少一个，驱动所述第一运动对象在所述预设区域内进行活动。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述全局图像进行目标检测，得到所述第一运动对象对应的第一运动信息、所述第二运动对象对应的第二运动信息、以及所述目标控制对象对应的第三运动信息，包括：对所述当前全局图像进行特征提取与识别，得到所述第一运动对象对应的第一目标区域、所述第二运动对象对应的第二目标区域、以及所述目标控制对象对应的第三目标区域；获取所述第一目标区域对应的第一当前位置信息、所述第二目标区域对应的第二当前位置信息，以及所述第三目标区域对应的第三当前位置信息；将所述第一当前位置信息作为所述第一运动信息；将所述第二当前位置信息作为所述第二运动信息；将所述第三当前位置信息作为所述第三运动信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一目标区域对应的第一当前位置信息、所述第二目标区域对应的第二当前位置信息，以及所述第三目标区域对应的第三当前位置信息之后，所述方法还包括：获取所述预设区域对应的历史检测结果；所述历史检测结果通过对历史时刻采集的所述预设区域的历史全局图像进行目标检测得到；所述历史检测结果包括所述第一运动对象在所述历史全局图像中对应的第一历史位置信息、所述第二运动对象在所述历史全局图像中对应的第二历史位置信息、以及所述第三运动对象在所述历史全局图像中对应的第三历史位置信息；根据所述第一历史位置信息与所述第一当前位置信息，结合所述历史时刻与所述当前时刻的时间差，计算所述第一运动对象对应的第一速度信息；将所述第一速度信息与所述第一当前位置信息，作为所述第一运动信息；以及/或者，根据所述第二历史位置信息与所述第二当前位置信息，结合所述历史时刻与所述当前时刻的时间差，计算所述第二运动对象对应的第二速度信息；将所述第二速度信息与所述第二当前位置信息，作为所述第二运动信息；以及/或者，根据所述第三历史位置信息与所述第三当前位置信息，结合所述历史时刻与所述当前时刻的时间差，计算所述目标控制对象对应的第三速度信息；将所述第三速度信息与所述第三当前位置信息，作为所述第三运动信息。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述第一目标区域中的图像特征，对所述第一运动对象进行朝向识别，得到所述第一运动对象对应的第一朝向信息；
结合所述第一朝向信息，得到所述第一运动信息；以及/或者，基于所述第二目标区域中的图像特征，对所述第二运动对象进行朝向识别，得到所述第二运动对象对应的第二朝向信息；结合所述第二朝向信息，得到所述第二运动信息；以及/或者，基于所述第三目标区域中的图像特征，对所述目标控制对象进行朝向识别，得到所述目标控制对象对应的第三朝向信息；结合所述第三朝向信息，得到所述第三运动信息。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述全局图像进行目标检测之前，所述方法还包括：通过图像矫正算法，对所述当前全局图像进行图像矫正。6.根据权利要求1
‑
5任一项所述的方法，其特征在于，所述第一运动信息包括：第一当前位置信息，所述第二运动信息包括：第二当前位置信息，所述第三运动信息包括：第三当前位置信息，所述基于所述第一运动信息，结合所述第二运动信息与所述第三运动信息中的至少一个，驱动所述第一运动对象在所述预设区域内进行活动，包括：根据所述第一当前位置信息与所述第三当前位置信息，计算所述目标控制对象与所述第一运动对象之间的第一距离；根据所述第二当前位置信息与所述第三当前位置信息，计算所述目标控制对象与所述第二运动对象之间的第二距离；基于所述第一距离与所述第二距离，驱动所述第一运动对象在所述预设区域内进行活动。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一距离与所述第二距离，驱动所述第一运...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈亦鹏，
申请(专利权)人：上海商汤智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：