遗留物检测的方法、电子设备、计算机可读介质技术

本公开涉及计算机视觉技术领域，提供一种遗留物检测的方法，包括：基于Yolov5算法对原始视频中的行人和物品进行检测，获取所述原始视频的每一帧中行人和物品的坐标；根据所述原始视频的每一帧中行人和物品的坐标，利用Sort跟踪器匹配行人和物品的轨迹；根据行人和物品的轨迹，确定物品是否为遗留物。本公开还提供一种电子设备、一种计算机可读介质。一种计算机可读介质。一种计算机可读介质。

【技术实现步骤摘要】
遗留物检测的方法、电子设备、计算机可读介质


[0001]本公开实施例涉及计算机视觉
，特别涉及一种遗留物检测的方法、一种电子设备、一种计算机可读介质。

技术介绍

[0002]遗留物检测是安全视频监控的一个重要领域，涉及图像处理、模式识别、计算机视觉等多种技术。遗留物检测技术可以应用与银行、机场、车站、商场等各种公共场合，具体可以用于解决公共场合中行李、物品等的遗留、丢失等问题。
[0003]但是，银行、机场、车站、商场等公共场合人员较为密集且环境复杂，对遗留物检测的准确性提出了严峻的挑战。

技术实现思路

[0004]本公开实施例提供一种遗留物检测的方法、一种电子设备、一种计算机可读介质。
[0005]第一方面，本公开实施例提供一种遗留物检测的方法，包括：
[0006]基于Yolov5算法对原始视频中的行人和物品进行检测，获取所述原始视频的每一帧中行人和物品的坐标；
[0007]根据所述原始视频的每一帧中行人和物品的坐标，利用Sort跟踪器匹配行人和物品的轨迹；
[0008]根据行人和物品的轨迹，确定物品是否为遗留物。
[0009]在一些实施例中，根据行人和物品的轨迹，确定物品是否为遗留物，包括：
[0010]在得到匹配成功的轨迹的情况下，确定物品从属的目标行人；
[0011]根据物品与其从属的目标行人的位置关系，确定物品是否为遗留物。
[0012]在一些实施例中，确定物品从属的目标行人，包括：
[0013]针对任意一个物品，判断所述原始视频中是否存在候选行人，其中，所述候选行人为连续第一数量的帧中与所述物品的距离均小于第一距离阈值的行人；
[0014]在存在所述候选行人的情况下，将所述候选行人中与所述物品的距离最小的一者确定为所述物品从属的目标行人。
[0015]在一些实施例中，根据行人和物品的轨迹，确定物品是否为遗留物，还包括：
[0016]在不存在所述候选行人的情况下，将所述物品确定为遗留物。
[0017]在一些实施例中，根据物品与其从属的目标行人的位置关系，确定物品是否为遗留物，包括：
[0018]针对任意一个物品，监听所述物品与其从属的目标行人的距离；
[0019]在所述物品与其从属的目标行人的距离大于第二距离阈值的情况下，将所述物品确定为遗留物。
[0020]在一些实施例中，根据物品与其从属的目标行人的位置关系，确定物品是否为遗留物，包括：
[0021]针对任意一个物品，监听所述物品从属的目标行人是否离开监控范围；
[0022]在所述物品从属的目标行人离开监控范围的情况下，将所述物品确定为遗留物。
[0023]在一些实施例中，根据行人和物品的轨迹，确定物品是否为遗留物，包括：
[0024]在得到未匹配的轨迹的情况下，针对任意一个物品，在连续第二数量的帧中，重新匹配所述物品的轨迹；
[0025]在重新匹配失败的情况下，将所述物品确定为遗留物。
[0026]在一些实施例中，根据行人和物品的轨迹，确定物品是否为遗留物，包括：
[0027]在得到未匹配物品的情况下，在连续第三数量的帧中，匹配所述未匹配物品的轨迹；
[0028]在匹配所述未匹配物品的轨迹失败的情况下，将所述未匹配物品确定为遗留物。
[0029]第二方面，本公开实施例提供一种电子设备，包括：
[0030]一个或多个处理器；
[0031]存储器，其上存储有一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本公开实施例第一方面所述的遗留物检测的方法。
[0032]第三方面，本公开实施例提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本公开实施例第一方面所述的遗留物检测的方法。
[0033]本公开实施例提供的遗留物检测的方法中，基于Yolov5算法对原始视频中的行人和物品进行检测，提高了对行人和物品检测的准确率和效率，在获取原始视频的每一帧中行人和物品的坐标的基础上，利用Sort跟踪器匹配行人和物品的轨迹，有效地将行人和物品与各自的轨迹关联，提升了对行人和物品跟踪的实时性，进而根据行人和物品的轨迹确定物品是否为遗留物，提升了遗留物检测的准确性、实时性，在人员密集、环境复杂的场景中也能获得理想的遗留物检测效果。
附图说明
[0034]附图用来提供对本公开实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本公开的实施例一起用于解释本公开，并不构成对本公开的限制。在附图中：
[0035]图1为本公开实施例中一种遗留物检测的方法的流程图。
[0036]图2为本公开实施例提供的另一种遗留物检测的方法中部分步骤的流程图。
[0037]图3为本公开实施例提供的一种电子设备的组成框图。
[0038]图4为本公开实施例提供的一种计算机可读介质的组成框图。
[0039]图5为一种遗留物检测的实施例的示意图。
具体实施方式
[0040]为使本领域的技术人员更好地理解本公开的技术方案，下面结合附图对本公开提供的遗留物检测的方法、电子设备、计算机可读介质进行详细描述。
[0041]在下文中将参考附图更充分地描述示例实施例，但是所述示例实施例可以以不同形式来体现且不应当被解释为限于本文阐述的实施例。反之，提供这些实施例的目的在于使本公开透彻和完整，并将使本领域技术人员充分理解本公开的范围。
[0042]在不冲突的情况下，本公开各实施例及实施例中的各特征可相互组合。
[0043]如本文所使用的，术语“和/或”包括一个或多个相关列举条目的任何和所有组合。
[0044]本文所使用的术语仅用于描述特定实施例，且不意欲限制本公开。如本文所使用的，单数形式“一个”和“该”也意欲包括复数形式，除非上下文另外清楚指出。还将理解的是，当本说明书中使用术语“包括”和/或“由
……
制成”时，指定存在所述特征、整体、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除存在或添加一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元件、组件和/或其群组。
[0045]除非另外限定，否则本文所用的所有术语(包括技术和科学术语)的含义与本领域普通技术人员通常理解的含义相同。还将理解，诸如那些在常用字典中限定的那些术语应当被解释为具有与其在相关技术以及本公开的背景下的含义一致的含义，且将不解释为具有理想化或过度形式上的含义，除非本文明确如此限定。
[0046]在一些相关技术中，采用双背景差法进行遗留物检测。基于双背景差法的遗留物检测依赖于建立一个较快的背景和一个较慢的背景，根据检测对比区分出展示静止物体，然后对暂时静止物体的静止时间进行判定，从而确定出可疑遗留物。但是，基于双背景差法的遗留物检测在情况复杂的实际场景中的效果并不理想。由于双背景差法没有与人进行关联，对静止的背景依赖很大，容易产生前景误检，限制了采用双背景差法进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种遗留物检测的方法，包括：基于Yolov5算法对原始视频中的行人和物品进行检测，获取所述原始视频的每一帧中行人和物品的坐标；根据所述原始视频的每一帧中行人和物品的坐标，利用Sort跟踪器匹配行人和物品的轨迹；根据行人和物品的轨迹，确定物品是否为遗留物。2.根据权利要求1所述的方法，其中，根据行人和物品的轨迹，确定物品是否为遗留物，包括：在得到匹配成功的轨迹的情况下，确定物品从属的目标行人；根据物品与其从属的目标行人的位置关系，确定物品是否为遗留物。3.根据权利要求2所述的方法，其中，确定物品从属的目标行人，包括：针对任意一个物品，判断所述原始视频中是否存在候选行人，其中，所述候选行人为连续第一数量的帧中与所述物品的距离均小于第一距离阈值的行人；在存在所述候选行人的情况下，将所述候选行人中与所述物品的距离最小的一者确定为所述物品从属的目标行人。4.根据权利要求3所述的方法，其中，根据行人和物品的轨迹，确定物品是否为遗留物，还包括：在不存在所述候选行人的情况下，将所述物品确定为遗留物。5.根据权利要求2或3所述的方法，其中，根据物品与其从属的目标行人的位置关系，确定物品是否为遗留物，包括：针对任意一个物品，监听所述物品与其从属的目标行人的距离；在所述物品与其从属的目标行人的距离大于第二距离阈值...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗静，雷庆庆，毛少将，王晓，郭宇鹏，任峰，袁帅，李沛然，
申请(专利权)人：通号通信信息集团有限公司，
类型：发明
国别省市：