隐藏摄像头的检测方法、终端及可读存储介质技术

本申请公开了一种隐藏摄像头的检测方法、终端及计算机可读存储介质。检测方法包括：获取当前视角的初始二维图像；开启深度相机发射光线获取散斑图；及根据所述散斑图及所述初始二维图像，获取所述隐藏摄像头的位置。本申请通过二维图像及散斑图共同确定隐藏摄像头的位置，能够提升检测隐藏摄像头的识别准确率，并且无需用户购买和携带其他外设设备，仅通过同时搭载有能够获得二维图像的拍摄模组及能够获得散斑图的深度相机，即可确定隐藏摄像头所在位置，有利于提升用户检测隐藏摄像头的便捷性。捷性。捷性。

【技术实现步骤摘要】
隐藏摄像头的检测方法、终端及可读存储介质


[0001]本申请涉及偷拍装置识别
，特别涉及一种隐藏摄像头的检测方法、终端及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]在人们住酒店、宾馆及民宿等地方时，会担心房间内安装有隐藏摄像头。通常会通过保持室内黑暗，打开手机观察室内，若屏幕上发现有红点即认为有隐藏摄像头。但这种直接利用手机相机检测隐藏摄像头的方法，仍然存在不少局限性：一是当前市面上手机的相机基本上已经滤除了红外光，二是该方法一般仅能找到主动发光的红外夜视摄像头。另外还可以采用专业探测器去检测隐藏摄像头，但一般用户很少会专门购买如此专业的设备，去寻找隐藏摄像头。

技术实现思路

[0003]本申请实施方式提供了一种隐藏摄像头的检测方法、终端及计算机可读存储介质。
[0004]本申请实施例中的检测方法包括：获取当前视角的初始二维图像；开启深度相机发射光线获取散斑图；及根据所述散斑图及所述初始二维图像，获取所述隐藏摄像头的位置。
[0005]本申请实施例中的终端包括拍摄模组、深度相机及一个或多个处理器，所述拍摄模组用于拍摄二维图像，深度相机用于发射光线以获取散斑图，一个或多个处理器用于：获取当前视角的初始二维图像；开启深度相机发射光线获取散斑图；根据所述散斑图及所述初始二维图像，获取所述隐藏摄像头的位置。
[0006]本申请实施方式提供一种本申请实施方式的非易失性计算机可读存储介质包含有计算机程序，当所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行如下检测方法：获取当前视角的初始二维图像；开启深度相机发射光线获取散斑图；根据所述散斑图及所述初始二维图像，获取所述隐藏摄像头的位置。
[0007]本申请中的隐藏摄像头的检测方法、终端及非易失性计算机可读存储介质，通过二维图像及散斑图共同确定隐藏摄像头的位置，能够提升检测隐藏摄像头的识别准确率，并且无需用户购买和携带其他外设设备，仅通过同时搭载有能够获得二维图像的拍摄模组及能够获得散斑图的深度相机，即可确定隐藏摄像头所在位置，有利于提升用户检测隐藏摄像头的便捷性。
[0008]本申请实施方式的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
[0009]本申请的上述和/或附加的方面和优点可以从结合下面附图对实施方式的描述中
将变得明显和容易理解，其中：
[0010]图1是本申请某些实施方式中的检测方法的流程示意图；
[0011]图2是本申请某些实施方式中的终端的结构示意图；
[0012]图3至图6是本申请某些实施方式中的检测方法的流程示意图；
[0013]图7是本申请某些实施方式中初始二维图像与散斑图融合获取深度图及置信度图的示意图；
[0014]图8是本申请某些实施方式中的检测方法的流程示意图；
[0015]图9是本申请某些实施方式中二维图像及对应的置信度图的示意图；
[0016]图10是本申请某些实施方式中的检测方法的流程示意图；
[0017]图11是本申请某些实施方式中的终端发出移动指示的示意图；
[0018]图12是本申请某些实施例中用户在不同角度获取预设物体的置信度图及二维图像的示意图；
[0019]图13及图14是本申请某些实施方式中的检测方法的流程示意图；
[0020]图15是本申请某些实施方式的非易失性计算机可读存储介质与处理器的连接示意图。
具体实施方式
[0021]下面详细描述本申请的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中，相同或类似的标号自始至终表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本申请的实施方式，而不能理解为对本申请的实施方式的限制。
[0022]请参阅图1，本申请实施方式提供一种隐藏摄像头的检测方法。检测方法包括：
[0023]01：获取当前视角的初始二维图像；
[0024]02：开启深度相机20发射光线获取散斑图；
[0025]03：根据散斑图及初始二维图像，获取隐藏摄像头的位置。
[0026]请参阅图2，本申请实施方式提供一种终端100。终端100包括拍摄模组10、深度相机20及一个或多个处理器30。拍摄模组10用于拍摄二维图像，深度相机20用于发射光线以获取置信度图。上述01、02及03中所述的方法可以由一个或多个处理器30执行实现。也即是说，一个或多个处理器30用于获取当前视角的初始二维图像；开启深度相机20发射光线获取散斑图；及根据散斑图及初始二维图像，获取隐藏摄像头的位置。本申请中的隐藏摄像头的检测方法及终端100，通过二维图像及散斑图共同确定隐藏摄像头的位置，能够提升检测隐藏摄像头的识别准确率，并且无需用户购买和携带其他外设设备，仅通过同时搭载有能够获得二维图像的拍摄模组及能够获得散斑图的深度相机，即可确定隐藏摄像头所在位置，有利于提升用户检测隐藏摄像头的便捷性。此外，传统的基于RGB摄像头检测隐藏摄像头，适用场景有限，仅能探测自身带有红外补光的隐藏摄像头；传统的基于网络流量探测的方案，仅能探测实时传输数据的隐藏摄像头。然而，本申请中的隐藏摄像头的检测方法及终端100，通过二维图像及散斑图共同确定隐藏摄像头的位置，对绝大多数带有镜头的隐藏摄像头都可以做到准确的识别，如此有利于提升检测隐藏摄像头的应用范围。
[0027]需要说明的是，在一些实施例中，二维图像为彩色图像，此时用于获取二维图像的
拍摄模组10可以是RGB相机。由于二维图像是彩色图像，相较于二维图像是黑白图像更有利于后续对二维图像进行图像识别。当然，在一些实施实施例中，二维图像也可以为黑白图像，在此不做限制。为了方便说明，本申请实施例均以二维图像为彩色图像，拍摄模组10为RGB相机为例进行说明。此外，在一些实施例中，终端100包括手机、智能手表、平板电脑、笔记本电脑及智能眼镜中的至少一种。在本申请实施例中，均以终端100为手机进行说明。
[0028]请参阅图3，在一些实施例中，检测方法还包括：
[0029]04：对初始二维图像进行图像识别；
[0030]此时，开启深度相机发射光线获取散斑图，包括：
[0031]021：在初始二维图像中包含预设物体的情况下，开启深度相机向预设物体发射光线以获取散斑图。
[0032]请结合图2，在一些实施例中，上述04及021中所述的方法也可以由处理器30执行实现。也即，处理器30还用于：对初始二维图像进行图像识别；及在初始二维图像中包含预设物体的情况下，开启深度相机向预设物体发射光线以获取散斑图。
[0033]具体地，用户开启拍摄模组10获取当前视角的初始场景的二维图像，处理器30获取当前视角的初始二维图像，并对初始二维图像进行图像识别处理，判断初始二维图像中是否存在预设物体。示例地，在一些实施例中，可以将初始二维图像输入预先训练好的深度学习模型中。深度学本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种隐藏摄像头的检测方法，其特征在于，包括获取当前视角的初始二维图像；开启深度相机发射光线获取散斑图；根据所述散斑图及所述初始二维图像，获取所述隐藏摄像头的位置。2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括：对所述初始二维图像进行图像识别；所述开启深度相机发射光线获取散斑图，包括：在所述初始二维图像中包含预设物体的情况下，开启所述深度相机向所述预设物体发射光线以获取所述散斑图。3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述在所述初始二维图像中包含预设物体的情况下，开启所述深度相机向所述预设物体发射光线以获取所述散斑图，包括：检测所述初始二维图像中的预设物体是否存在预定的感兴趣部；在存在所述感兴趣部的情况下，开启所述深度相机向所述预设物体发射光线以获取所述散斑图。4.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述在所述初始二维图像中包含预设物体的情况下，开启所述深度相机向所述预设物体发射光线获取所述散斑图，包括：根据所述初始二维图像获取预设物体的深度估计值；及若所述深度估计值在预设范围内，开启所述深度相机获取所述散斑图。5.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述根据所述散斑图及所述初始二维图像，获取所述隐藏摄像头的位置，包括：对所述散斑图和所述初始二维图进行融合以获取深度图及置信度图；及根据所述初始二维图像及所述置信度图，获取所述隐藏摄像头的位置。6.根据权利要求5所述的检测方法，其特征在于，所述根据所述初始二维图像及所述置信度图，获取所述隐藏摄像头的位置，包括：将所述置信度图中像素的置信度均小于预设阈值的区域作为第一区域；...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴阳，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：