本公开提供一种移动对象数量确定方法和装置。该方法包括：获得待分析的原始图像；基于对象框检测模型对原始图像进行处理，确定原始图像中近景处的移动对象数量及相应的目标分割图；基于热力图检测模型对原始图像进行处理，得到原始热力图；基于原始热力图和目标分割图，得到远景处的热力图；并基于远景处的热力图，确定远景处的移动对象数量；基于近景处的移动对象数量和远景处的移动对象数量，得到原始图像包含的移动对象数据。本公开提供的移动对象数量确定方法，能够有效提高移动对象数量统计的精确度和鲁棒性，避免遗漏的情况，同时有效提升了移动对象数量统计效率。时有效提升了移动对象数量统计效率。时有效提升了移动对象数量统计效率。
【技术实现步骤摘要】
一种移动对象数量确定方法和装置
[0001]本公开涉及计算机
，具体涉及一种移动对象数量确定方法和装置。另外，还涉及一种电子设备及处理器可读存储介质。
技术介绍
[0002]近年来，随着计算机技术的快速发展，各类图像识别产品不断迭代更新，在各行各业中的应用也越来越广泛。比如，在畜牧业养殖领域，逐渐趋向规模化养殖的同时，每天售卖的频次和数量也大大增加，准确统计家禽或家畜的数量就显得越来越重要。
[0003]传统的计数方式效率太低，且容易出现误差，可靠性差，人力和时间成本较高。现有利用图像识别技术统计家禽或家畜等其他圈养动物数量，通常为近景场景，针对远处场景非常密集的情况往往效果较差。尤其是针对大型的圈养区域，为避免拍照数据为近景非远景密集小目标家禽或家畜，需要在圈的周围部署多个相机，然后组合所有相机的家禽或家畜个数，该组合操作需要再有去掉不同相机重复统计的算法操作，成本较高，无法同时统计大型圈养范围中远景和近景家禽或家畜的数量。因此，如何设计更加有效、准确的移动对象数量统计方案成为亟待解决的难题。
技术实现思路
[0004]为此，本公开提供一种移动对象数量确定方法和装置，以解决现有技术中存在的移动对象数量确定方案局限性较高，导致统计的精度较差，容易产生遗漏的缺陷。
[0005]本公开提供一种移动对象数量确定方法，包括：
[0006]获得待分析的原始图像；
[0007]基于对象框检测模型对所述原始图像进行处理，确定所述原始图像中近景处的移动对象数量及相应的目标分割图；所述目标分割图是与所述原始图像大小相同且对应区域的像素值为0或1的一维矩阵；其中，所述对象框检测模型是基于第一样本图像以及第一样本图像对应的框检测结果训练得到的；
[0008]基于热力图检测模型对所述原始图像进行处理，得到原始热力图；基于所述原始热力图和所述目标分割图，得到远景处的热力图；并基于所述远景处的热力图，确定远景处的移动对象数量；其中，所述热力图检测模型是基于第二样本图像以及第二样本图像对应的热力图检测结果训练得到的；
[0009]基于所述近景处的移动对象数量和所述远景处的移动对象数量，得到所述原始图像包含的移动对象数据。
[0010]进一步的，所述基于对象框检测模型对所述原始图像进行处理，确定所述原始图像中近景处的移动对象数量及相应的目标分割图，具体包括：
[0011]基于所述对象框检测模型对所述原始图像进行处理，在所述原始图像中生成移动对象的检测框以及获得相应的初始分割图；其中，所述初始分割图中对应区域初始的所有像素值为1；
[0012]遍历所述原始图像中的所有检测框，在检测框所占像素的处理面积大于或等于预设像素数量阈值情况下，将预设的移动对象数量统计值加1，并将所述初始分割图中与所占像素的处理面积大于或等于预设像素数量阈值的检测框对应区域的像素值置为0，直到检测框都遍历完成之后，得到目标分割图；并基于所述移动对象数量统计值，确定近景处的移动对象数量；
[0013]其中，所述检测框所占像素的处理面积是基于所述检测框所占的像素值个数以及所述检测框的宽和高的比值确定的。
[0014]进一步的，在遍历所述原始图像中的所有检测框之前，还包括：
[0015]确定所述原始图像中每个检测框所占的像素值个数；
[0016]确定所述原始图像中每个检测框的宽度值和高度值；
[0017]基于所述原始图像中每个检测框所占的像素值个数、所述宽度值以及所述高度值，确定检测框所占像素的处理面积。
[0018]进一步的，所述确定所述原始图像中每个检测框的宽度值和高度值，具体包括：
[0019]获得所述原始图像中每个检测框的位置坐标值；所述位置坐标值包含所述原始图像中每个检测框的对角线上的两个点的坐标值；
[0020]基于所述位置坐标值，分别确定所述原始图像中每个检测框的宽度值和高度值。
[0021]进一步的，所述基于所述原始图像中每个检测框所占的像素值个数、所述宽度值以及所述高度值，确定检测框所占像素的处理面积，具体包括：
[0022]在所述宽度值大于所述高度值情况下，将所述原始图像中每个检测框所占的像素值个数、所述宽度值以及所述高度值输入到第一像素处理模型中，得到检测框所占像素的处理面积；或者，在所述宽度值小于所述高度值情况下，将所述原始图像中每个检测框所占的像素值个数、所述宽度值以及所述高度值输入到第二像素处理模型中，得到检测框所占像素的处理面积。
[0023]进一步的，所述基于所述原始热力图和所述目标分割图，得到远景处的热力图，具体包括：将所述原始热力图与所述目标分割图进行与操作，得到所述远景处的热力图。
[0024]进一步的，在基于热力图检测模型对所述原始图像进行处理之前，还包括：判断是否已遍历完所述原始图像中的所有检测框，若是，则基于所述热力图检测模型对所述原始图像进行处理得到原始热力图。
[0025]本公开还提供一种移动对象数量确定装置，包括：
[0026]图像采集单元，用于获得待分析的原始图像；
[0027]第一检测单元，用于基于对象框检测模型对所述原始图像进行处理，确定所述原始图像中近景处的移动对象数量及相应的目标分割图；所述目标分割图是与所述原始图像大小相同且对应区域的像素值为0或1的一维矩阵；其中，所述对象框检测模型是基于第一样本图像以及第一样本图像对应的框检测结果训练得到的；
[0028]第二检测单元，用于基于热力图检测模型对所述原始图像进行处理，得到原始热力图；基于所述原始热力图和所述目标分割图，得到远景处的热力图；并基于所述远景处的热力图，确定远景处的移动对象数量；其中，所述热力图检测模型是基于第二样本图像以及第二样本图像对应的热力图检测结果训练得到的；
[0029]移动对象数据确定单元，用于基于所述近景处的移动对象数量和所述远景处的移
动对象数量，得到所述原始图像包含的移动对象数据。
[0030]进一步的，所述第一检测单元，具体用于：
[0031]基于所述对象框检测模型对所述原始图像进行处理，在所述原始图像中生成移动对象的检测框以及获得相应的初始分割图；其中，所述初始分割图中对应区域初始的所有像素值为1；
[0032]遍历所述原始图像中的所有检测框，在检测框所占像素的处理面积大于或等于预设像素数量阈值情况下，将预设的移动对象数量统计值加1，并将所述初始分割图中与所占像素的处理面积大于或等于预设像素数量阈值的检测框对应区域的像素值置为0，直到检测框都遍历完成之后，得到目标分割图；并基于所述移动对象数量统计值，确定近景处的移动对象数量；
[0033]其中，所述检测框所占像素的处理面积是基于所述检测框所占的像素值个数以及所述检测框的宽和高的比值确定的。
[0034]进一步的，在遍历所述原始图像中的所有检测框之前，还包括：
[0035]像素值个数确定单元，用于确定所述原始图像中每个检测框所占的像素值个数；<本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种移动对象数量确定方法，其特征在于，包括：获得待分析的原始图像；基于对象框检测模型对所述原始图像进行处理，确定所述原始图像中近景处的移动对象数量及相应的目标分割图；所述目标分割图是与所述原始图像大小相同且对应区域的像素值为0或1的一维矩阵；其中，所述对象框检测模型是基于第一样本图像以及第一样本图像对应的框检测结果训练得到的；基于热力图检测模型对所述原始图像进行处理，得到原始热力图；基于所述原始热力图和所述目标分割图，得到远景处的热力图；并基于所述远景处的热力图，确定远景处的移动对象数量；其中，所述热力图检测模型是基于第二样本图像以及第二样本图像对应的热力图检测结果训练得到的；基于所述近景处的移动对象数量和所述远景处的移动对象数量，得到所述原始图像包含的移动对象数据。2.根据权利要求1所述的移动对象数量确定方法，其特征在于，所述基于对象框检测模型对所述原始图像进行处理，确定所述原始图像中近景处的移动对象数量及相应的目标分割图，具体包括：基于所述对象框检测模型对所述原始图像进行处理，在所述原始图像中生成移动对象的检测框以及获得相应的初始分割图；其中，所述初始分割图中对应区域初始的所有像素值为1；遍历所述原始图像中的所有检测框，在检测框所占像素的处理面积大于或等于预设像素数量阈值情况下，将预设的移动对象数量统计值加1，并将所述初始分割图中与所占像素的处理面积大于或等于预设像素数量阈值的检测框对应区域的像素值置为0，直到检测框都遍历完成之后，得到目标分割图；并基于所述移动对象数量统计值，确定近景处的移动对象数量；其中，所述检测框所占像素的处理面积是基于所述检测框所占的像素值个数以及所述检测框的宽和高的比值确定的。3.根据权利要求2所述的移动对象数量确定方法，其特征在于，在遍历所述原始图像中的所有检测框之前，还包括：确定所述原始图像中每个检测框所占的像素值个数；确定所述原始图像中每个检测框的宽度值和高度值；基于所述原始图像中每个检测框所占的像素值个数、所述宽度值以及所述高度值，确定检测框所占像素的处理面积。4.根据权利要求3所述的移动对象数量确定方法，其特征在于，所述确定所述原始图像中每个检测框的宽度值和高度值，具体包括：获得所述原始图像中每个检测框的位置坐标值；所述位置坐标值包含所述原始图像中每个检测框的对角线上的两个点的坐标值；基于所述位置坐标值，分别确定所述原始图像中每个检测框的宽度值和高度值。5.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：李显涛，郭聪，王林芳，陈峰，
申请(专利权)人：京东科技控股股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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