一种场景状态的确定方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种场景状态的确定方法、装置、设备及存储介质，通过获取目标视频帧中的检测区域对应的目标图像；提取所述目标图像的目标特征；根据所述目标特征与参考图像的参考特征，获得所述目标特征相对于所述参考特征的特征变化量，所述参考图像与所述目标图像对应相同的检测区域；根据所述特征变化量与变化量阈值的大小关系，确定所述检测区域的目标场景状态。本申请对目标图像进行特征提取，获得了目标特征，在此基础上，以特征变化量的大小作为确定检测区域的目标场景状态的依据，通过较少的算法计算量即可确定目标场景状态，提高了检测效率。检测效率。检测效率。

【技术实现步骤摘要】
一种场景状态的确定方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及视频检测
，特别是涉及一种场景状态的确定方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]视频检测是安全防范系统的重要组成部分，其以直观、准确、及时和信息内容丰富等优势被广泛应用于各种场合。特别是，随着人们对安全性要求的提高，视频检测的覆盖范围也越来越广。
[0003]现有技术中通常会将视频检测技术与图像识别技术相结合，利用图像识别技术识别检测视频中是否出现人像或物品，进而可以判断出检测视频中的场景是否发生改变。
[0004]然而将视频检测技术与图像识别技术相结合的方法，往往需要巨大的算法计算量，进而导致检测效率的降低。

技术实现思路

[0005]基于上述问题，本申请提供了一种场景状态的确定方法、装置、设备及存储介质。
[0006]本申请实施例公开了如下技术方案：
[0007]本申请实施例提供一种场景状态的确定方法，包括：
[0008]获取目标视频帧中的检测区域对应的目标图像；
[0009]提取所述目标图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种场景状态的确定方法，其特征在于，包括：获取目标视频帧中的检测区域对应的目标图像；提取所述目标图像的目标特征；根据所述目标特征与参考图像的参考特征，获得所述目标特征相对于所述参考特征的特征变化量，所述参考图像与所述目标图像对应相同的检测区域；根据所述特征变化量与变化量阈值的大小关系，确定所述检测区域的目标场景状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标图像的目标特征和所述参考图像的参考特征，是基于同一轻量级卷积神经网络进行特征提取获得的；所述根据所述目标特征与参考图像的参考特征，获得所述目标特征相对于所述参考特征的特征变化量，包括：根据所述目标特征中多个位置的数值与所述参考特征中对应的多个位置的数值，获得所述多个位置对应的多个差值；根据所述多个差值的绝对值，获得所述多个差值的绝对值的和；根据所述多个差值的绝对值的和、所述目标特征的长、所述目标特征的宽以及所述目标特征的通道数量，获得所述目标特征相对于所述参考特征的特征变化量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述目标视频帧所属的视频用于检测所述检测区域中待检测对象是否运行，所述参考图像包括所述目标视频帧的在先视频帧中的检测区域对应的检测图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征变化量与变化量阈值的大小关系，确定所述检测区域的目标场景状态，包括：若所述特征变化量小于第一变化量阈值，确定所述目标场景状态为静止状态；若所述特征变化量大于或等于所述第一变化量阈值，并且小于或等于第二变化量阈值，确定所述目标场景状态为运行状态；若所述特征变化量大于所述第二变化量阈值，确定所述目标场景状态为待确定状态。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述目标视频帧所属的视频用于检测所述检测区域有无物品堆积，所述参考图像包括所述检测区域对应的底层图像，或者还进一步包括对比图像，所述底层图像表示所述检测区域无物品堆积，所述对比图像所在的视频帧与所述目标视频帧相差预设时间；所述根据所述目标特征与参考图像的参考特征，获得所述目标特征相对于所述参考特征的特征变化量，包括：根据所述目标特征与所述底层图像的特征得到第一特征变化量，或者...

【专利技术属性】
技术研发人员：王青天，
申请(专利权)人：北京爱笔科技有限公司，
类型：发明
国别省市：