一种漏检视频帧的检测方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种漏检视频帧的检测方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：根据从监控视频帧中检测到的运动目标，确定漏检视频帧；根据所述漏检视频帧的前一帧和后一帧中运动目标的位置参数，在所述漏检视频帧中标定漏检区域；基于从所述漏检视频帧中检测出的运动区域，对所述漏检区域进行验证。本公开方案自动确定漏检视频帧，并对漏检视频帧的漏检区域进行标定，避免了人工标定，提升了漏检视频帧标定的效率；而且利用漏检视频帧的运动区域，验证标定的漏检区域是否准确，保证了最终得到的漏检区域的准确性。得到的漏检区域的准确性。得到的漏检区域的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种漏检视频帧的检测方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本公开涉及安防领域，尤其涉及一种漏检视频帧的检测方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着网络摄像机逐渐趋于智能化，通常都内嵌有智能模块，可以通过算法分析的方式实现智能告警。当前算法指标的保证往往强烈依托严格按照工勘场景安装。然而在实际使用场景中，客户环境千差万别，往往无法严格执行工勘要求，使得被检测目标由于角度和大小变化，出现某几帧画面漏检的情况，进而导致实况叠框不连续，同一目标的多次上报告警等。
[0003]目前，为了降低画面漏检出现的概率，需对客户环境下的算法进行优化，具体优化过程是：通过人工对客户反馈的包括漏检画面视频进行标定，进而利用人工标定的漏检画面进行算法优化。然而，这种方式不仅需要人工从视频中确定漏检画面，而且通过人工标定漏检画面，十分耗费人力，且标定效率低。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种漏检视频帧的检测方法、装置、电子设备和存储介质，以达到提高漏检画面的标定效率的目的。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种漏检视频帧的检测方法，包括：
[0006]根据从监控视频帧中检测到的运动目标，确定漏检视频帧；；
[0007]根据所述漏检视频帧的前一帧和后一帧中运动目标的位置参数，在所述漏检视频帧中标定漏检区域；
[0008]基于从所述漏检视频帧中检测出的运动区域，对所述漏检区域进行验证。
[0009]根据本公开的另一方面，提供了一种漏检视频帧的检测装置，包括：
[0010]漏检帧确定模块，用于根据从监控视频帧中检测到的运动目标，确定漏检视频帧；
[0011]标定模块，用于根据所述漏检视频帧的前一帧和后一帧中运动目标的位置参数，在所述漏检视频帧中标定漏检区域；
[0012]验证模块，用于基于从所述漏检视频帧中检测出的运动区域，对所述漏检区域进行验证。
[0013]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
[0014]至少一个处理器；以及
[0015]与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0016]存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开任意实施例的漏检视频帧的检测方法。
[0017]根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行本公开任意实施例的漏检视频帧的检测方法。
[0018]根据本公开的技术，自动确定漏检视频帧，并对漏检视频帧的漏检区域进行标定，避免了人工标定，提升了漏检视频帧标定的效率。
[0019]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0020]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0021]图1a是本公开实施例提供的一种漏检视频帧的检测方法的流程示意图；
[0022]图1b是本公开实施例提供的一种包括运动目标的连续视频帧的示意图；
[0023]图1c是本公开实施例提供的另一包括运动目标的连续视频帧的示意图；
[0024]图2是本公开实施例提供的又一种漏检视频帧的检测方法的流程示意图；
[0025]图3a是本公开实施例提供的另一种漏检视频帧的检测方法的流程示意图；
[0026]图3b是本公开实施例提供的又一包括运动目标的连续视频的示意图；
[0027]图4a是本公开实施例提供的又一种漏检视频帧的检测方法的流程示意图；
[0028]图4b是本公开实施例提供的又一包括运动目标的连续视频帧的示意图；
[0029]图5a是本公开实施例提供的又一种漏检视频帧的检测方法的流程示意图；
[0030]图5b是本公开实施例提供的又一包括漏检视频帧的连续视频帧的示意图；
[0031]图6是本公开实施例提供的又一种漏检视频帧的检测方法的流程示意图；
[0032]图7是本公开实施例提供的又一种漏检视频帧的检测方法的流程示意图；
[0033]图8是本公开实施例提供的一种漏检视频帧的检测装置的结构示意图；
[0034]图9是用来实现本公开实施例的漏检视频帧的检测方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0035]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0036]本公开实施例适用于监控场景，在监控场景中布置至少一个网络摄像机，网络摄像机基于预先部署的目标检测算法模型可对场景中的运动目标进行检测，进而实现目标跟踪或入侵检测的目的。然而在一些监控场景中，有时因为监控区域的亮度、摄像机的拍摄角度、以及部分遮挡或全部遮挡等原因，出现算法漏检测的情况，此时可确定网络摄像机中的目标检测算法模型并不完全适合该场景，需要对目标检测算法模型进行优化。常用的优化方式是，对用户提供的场景素材(例如包括漏检视频帧的视频)进行人工标定，在利用标定后的图像训练目标检测算法模型。然而，这种模型优化方式中，需要用户提供素材而且需要人工标定，导致标定效率低，浪费大量的人力和时间。基于此，提出一种漏检视频帧的检测方法，利用网络摄像机自动确定漏检视频帧并对其进行标定，以达到提升标定漏检视频帧的效率的目的。具体的实现过程参见如下实施例。
[0037]图1a为本公开实施例的一种漏检视频帧的检测方法的流程示意图，本实施例可适用于利用网络摄像机自动确定漏检视频帧，并对漏检视频帧进行标定的情况。该方法可由
一种漏检视频帧的检测装置来执行，该装置采用软件和/或硬件的方式实现，并集成在电子设备上，例如集成在网络摄像机中。
[0038]具体的，参见图1a，漏检视频帧的检测方法的流程如下：
[0039]S101、根据从监控视频帧中检测到的运动目标，确定漏检视频帧。
[0040]其中，监控场景下的运动目标可选的为行人、机动车或非机动车中的至少一种，且相同的运动目标由同一目标标识码(例如目标ID)标注。本公开实施例中，发生漏检的实质是将某一历史运动目标检测为新的运动目标，使得该历史运动目标和新的运动目标除了目标标识码不同之外，其他完全相同。因此，在目标检测过程中，如果检测到两个运动目标除了目标标识码不同之外其他完全相同，则确定目标检测过程中发生漏检，此时需要确定漏检视频帧。需要说明的是，漏检视频帧是指由光线因素(部分视频区域亮度差异)、阴影投射、物理遮挡、部分视频区域相较于摄像机而言，其角度不符合安装工勘等因素所造成的没有检测出运动目标的视频帧，示例性的，针对物理遮挡这种情况，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种漏检视频帧的检测方法，其特征在于，包括：根据从监控视频帧中检测到的运动目标，确定漏检视频帧；根据所述漏检视频帧的前一帧和后一帧中运动目标的位置参数，在所述漏检视频帧中标定漏检区域；基于从所述漏检视频帧中检测出的运动区域，对所述漏检区域进行验证。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据从监控视频帧中检测到的运动目标，确定漏检视频帧，包括：根据监控视频帧中运动目标的属性参数或运动参数，确定漏检视频帧。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据监控视频帧中运动目标的属性参数，确定漏检视频帧，包括：响应于检测到第一运动目标和第二运动目标的目标标识码不同但属性参数相同，则确定存在视频帧被漏检；根据包括第一运动目标的视频帧的帧标识码和包括第二运动目标的视频帧的帧标识码，确定漏检视频帧。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据监控视频帧中运动目标的运动参数，确定漏检视频帧，包括：响应于检测到监控视频帧中的第三运动目标消失，实时检测视频帧中是否出现第四运动目标；在检测到所述第四运动目标后，根据所述第三运动目标和所述第四运动目标的运动参数，判断所述第三运动目标和所述第四运动目标是否相同；若相同，则根据包括所述第三运动目标的视频帧的帧标识码和包括所述第四运动目标的视频帧的帧标识码，确定漏检视频帧。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，其中，所述运动参数包括运动目标在视频帧帧中的尺寸、运动目标的位移向量和运动目标的位置中的至少一项；相应的，根据所述第三运动目标和所述第四运动目标的运动参数，判断所述第三运动目标和所述第四运动目标是否相同，包括：根据所述第三运动目标和所述第四运动目标的尺寸变化数据、所述第三运动目标和所述第四运动目标之间的位移向量的夹角，或所述第三运动目标和所述第四运动目标的位置关系，判断所述第三运动目标和所述第四运动目标是否相同。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述漏检视频帧的前一帧和后一帧中运动目标的位置参数，在所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李浩然，黄子岩，辛辉敏，
申请(专利权)人：浙江宇视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：