本发明专利技术公开了一种目标站立检测方法、系统、装置及存储介质，其中方法包括：首先是获取待检测视频帧；确定待检测视频帧对应的摄像机参数；将待检测视频帧中的待检测区域以第一放大比例进行放大，生成待检测图像；然后调用训练好的识别模型对待检测图像进行人形检测，确定待检测图像中的第一人形区域；根据第一人形区域、第一放大比例和摄像机参数，确定第一人形区域所对应的目标人物的高度；当目标人物的高度大于预设的身高阈值，确定目标人物为站立状态。其中，本申请实施例使用的识别模型是利用在不同光照下的图像训练得到的。因此，本申请实施例能够有效降低环境光线对目标站立检测的影响，提高目标检测的精准度。提高目标检测的精准度。提高目标检测的精准度。
【技术实现步骤摘要】
目标站立检测方法、系统、装置及存储介质
[0001]本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种目标站立检测方法、系统、装置及存储介质。
技术介绍
[0002]随着通信技术的不断发展，线上教育、远程办公等等概念得到进一步的推广。例如在教育录播系统或者是会议录播系统中，可以将课堂或会议录制保存下来，供用户学习。而为了实现师生课堂表现分析等目的，可以对这些课堂影像资源或会议影像资源进行发言人追踪，也就是在视频中追踪站立的目标。
[0003]相关技术中，一般通过光流法实现人的站立检测。但是，在实现站立检测时，相关技术受环境光线变化的影响比较大，导致站立检测的精度不高。
技术实现思路
[0004]本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本申请提出一种目标站立检测方法、系统、装置及存储介质。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种目标站立检测方法，包括：获取待检测视频帧；确定所述待检测视频帧对应的摄像机参数；将所述待检测视频帧中的待检测区域以第一放大比例进行放大，生成待检测图像；调用训练好的识别模型对所述待检测图像进行人形检测，确定所述待检测图像中的第一人形区域；根据所述第一人形区域、所述第一放大比例和所述摄像机参数，确定所述第一人形区域所对应的目标人物的高度；当所述目标人物的高度大于预设的身高阈值，确定所述目标人物为站立状态；其中，所述识别模型的训练步骤如下：获取训练图像；其中，所述训练图像包括在不同光照下，由不同位置的摄像机所拍摄的人物在固定场景中站立或端坐的图像；将所述训练图像输入到深度学习模型中进行训练，训练完成后获得所述识别模型；其中，所述识别模型用于识别所述待检测图像中的第一人形区域。
[0006]可选地，所述待检测区域包括固定参照物，所述固定参照物包括讲台和投影屏幕中的至少一个。
[0007]可选地，所述摄像机参数包括摄像机的拍摄高度、拍摄角度和所述摄像机的设定参数，所述设定参数包括镜头焦距、图像传感器参数。
[0008]可选地，所述根据所述第一人形区域、所述第一放大比例和所述摄像机参数，确定所述第一人形区域所对应的目标人物的高度，包括：根据所述第一人形区域和所述第一放大比例，确定所述目标人物在所述待检测视频帧中的第二人形区域；根据所述第二人形区域和所述摄像机参数，确定所述目标人物的高度。
[0009]可选地，所述方法还包括：确定包含多张连续的所述待检测视频帧的视频帧集合；确定所述视频帧集合中所有所述待检测视频帧对应的人物特征；其中，所述人物特征包括所述第二人形区域和所述目标人物的高度；对所述人物特征进行平滑滤波，确定所述目标
人物在所述视频帧集合内的站立情况。
[0010]可选地，所述对所述人物特征进行平滑滤波，确定所述目标人物在所述视频帧集合内的站立情况，包括：每隔固定帧数，在所述视频帧集合中抽取一张所述待检测视频帧；确定被抽取的所述待检测视频帧对应的所述人物特征；根据被抽取的所述待检测视频帧的顺序，对所述人物特征进行权重分配；对完成权重分配的所述人物特征进行平滑滤波；确定所述目标人物在所述视频帧集合内的站立情况。
[0011]可选地，所述方法还包括：当所述目标人物的高度小于或等于预设的身高阈值，确定所述目标人物为非站立状态。
[0012]第二方面，本申请实施例提供了一种目标站立检测系统，包括：第一模块，用于获取待检测视频帧；第二模块，用于确定所述待检测视频帧对应的摄像机参数；第三模块，用于将所述待检测视频帧中的待检测区域以第一放大比例进行放大，生成待检测图像；第四模块，用于调用训练好的识别模型对所述待检测图像进行人形检测，确定所述待检测图像中的第一人形区域；第五模块，用于根据所述第一人形区域、所述第一放大比例和所述摄像机参数，确定所述第一人形区域所对应的目标人物的高度；第六模块，用于当所述目标人物的高度大于预设的身高阈值，确定所述目标人物为站立状态。
[0013]第三方面，本申请实施例提供了一种目标站立检测装置，包括：至少一个处理器；至少一个存储器，用于存储至少一个程序；当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上述目标站立检测方法方法。
[0014]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由所述处理器执行时用于实现上述的目标站立检测方法。
[0015]本申请实施例的有益效果如下：首先是获取待检测视频帧；确定待检测视频帧对应的摄像机参数；将待检测视频帧中的待检测区域以第一放大比例进行放大，生成待检测图像；然后调用训练好的识别模型对待检测图像进行人形检测，确定待检测图像中的第一人形区域；根据第一人形区域、第一放大比例和摄像机参数，确定第一人形区域所对应的目标人物的高度；当目标人物的高度大于预设的身高阈值，确定目标人物为站立状态。其中，本申请实施例使用的识别模型是利用在不同光照下，由不同位置的摄像机所拍摄的人物在固定场景中站立或端坐的图像训练得到的。因此，本申请实施例通过在不同光照下的多种训练图像来训练识别模型，能够有效降低环境光线对目标站立检测的影响，提高目标检测的精准度。
附图说明
[0016]附图用来提供对本申请技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案，并不构成对本申请技术方案的限制。
[0017]图1是本申请实施例提供的目标站立检测方法的步骤流程图；
[0018]图2为本申请实施例提供的识别模型的训练步骤的流程图；
[0019]图3为本申请实施例提供的目标站立检测系统的示意图；
[0020]图4为本申请实施例提供的目标站立检测装置的示意图。
具体实施方式
[0021]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0022]需要说明的是，虽然在系统示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于系统中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
[0023]随着通信技术的不断发展，线上教育、远程办公等等概念得到进一步的推广。例如在教育录播系统或者是会议录播系统中，可以将课堂或会议录制保存下来，供用户学习。而为了实现师生课堂表现分析等目的，可以对这些课堂影像资源或会议影像资源进行发言人追踪，也就是在视频中追踪站立的目标。相关技术中，一般通过光流法实现人的站立检测。但是，在实现站立检测时，相关技术受环境光线变化的影响比较大，导致站立检测的精度不高。
[0024]基于此，本申请提供了一种目标站立检测方法、系统、装置及存储介质，该方法包括：首先是获取待检测视频帧；确定待检测视频帧对应的摄像机参数；将待检测本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种目标站立检测方法，其特征在于，包括：获取待检测视频帧；确定所述待检测视频帧对应的摄像机参数；将所述待检测视频帧中的待检测区域以第一放大比例进行放大，生成待检测图像；调用训练好的识别模型对所述待检测图像进行人形检测，确定所述待检测图像中的第一人形区域；根据所述第一人形区域、所述第一放大比例和所述摄像机参数，确定所述第一人形区域所对应的目标人物的高度；当所述目标人物的高度大于预设的身高阈值，确定所述目标人物为站立状态；其中，所述识别模型的训练步骤如下：获取训练图像；其中，所述训练图像包括在不同光照下，由不同位置的摄像机所拍摄的人物在固定场景中站立或端坐的图像；将所述训练图像输入到深度学习模型中进行训练，训练完成后获得所述识别模型；其中，所述识别模型用于识别所述待检测图像中的第一人形区域。2.根据权利要求1所述的目标站立检测方法，其特征在于，所述待检测区域包括固定参照物，所述固定参照物包括讲台和投影屏幕中的至少一个。3.根据权利要求2所述的目标站立检测方法，其特征在于，所述摄像机参数包括摄像机的拍摄高度、拍摄角度和所述摄像机的设定参数，所述设定参数包括镜头焦距、图像传感器参数。4.根据权利要求1
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3任一项所述的目标站立检测方法，其特征在于，所述根据所述第一人形区域、所述第一放大比例和所述摄像机参数，确定所述第一人形区域所对应的目标人物的高度，包括：根据所述第一人形区域和所述第一放大比例，确定所述目标人物在所述待检测视频帧中的第二人形区域；根据所述第二人形区域和所述摄像机参数，确定所述目标人物的高度。5.根据权利要求4所述的目标站立检测方法，其特征在于，所述方法还包括：确定包含多张连续的所述待检测视频帧的视频帧集合；确定所述视频帧集合中所有所述待检测视频帧对应的人物特征；其中，所述人物特征包括所述第二人形区域和所述目标人物的高度；对所...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭永乐，赵群英，王恒，曾维坚，东莲正，
申请(专利权)人：广州市迪士普音响科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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