用于对象计数的图像处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请关于一种用于对象计数的图像处理方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。方法包括：获取目标图像；将目标图像中的M个图像块分别映射至目标特征空间，获得M个图像块各自的图像块特征；基于M个图像块各自的图像块特征，从K个原型特征中确定M个图像块各自匹配的原型特征；基于M个图像块各自匹配的原型特征的指定对象计数值，获取目标图像中的指定对象的数量。该方案能够提高通过AI技术对目标图像中的指定对象进行计数的准确性。目标图像中的指定对象进行计数的准确性。目标图像中的指定对象进行计数的准确性。

【技术实现步骤摘要】
用于对象计数的图像处理方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，特别涉及一种用于对象计数的图像处理方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]基于人工智能（Artificial Intelligence，AI）的对象计数任务能够自动推理出图像中的目标对象的总数，在医学检测、农业产量估计等领域发挥着重要的作用。
[0003]在相关技术中，对象计数任务首先将点标注通过高斯模糊的方式转换成热力图，对于目标对象密集分布的区域，热力图上对应区域的像素值会更高，反之会比较低，然后使用深度网络模型通过端到端的方式回归热力图，最终对回归结果进行求积分来获取全图的目标对象的总数。
[0004]然而，上述相关技术中的方案需要依赖于大规模的标注数据对模型进行训练，而标注数据的规模限制了模型的准确性，导致对象计数的准确性较差。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种用于对象计数的图像处理方法、装置、设备及存储介质，可以提高基于图像的对象计数的准确性，该技术方案如下。
[0006]一方面，提供了一种用于对象计数的图像处理方法，所述方法包括：
[0007]获取目标图像，所述目标图像中包含指定对象；
[0008]将所述目标图像中的M个图像块分别映射至目标特征空间，获得所述M个图像块各自的图像块特征；所述目标特征空间是基于至少一个第一图像样本和至少一个第二图像样本构建的特征空间；所述第一图像样本是未标注指定对象的图像，所述第二图像样本是标注有指定对象的图像；M为大于或者等于1的整数；
[0009]基于所述M个图像块各自的图像块特征，从K个原型特征中确定所述M个图像块各自匹配的原型特征；所述K个原型特征是基于所述至少一个第一图像样本中的第一图像块样本在所述目标特征空间中的图像块样本特征构建的；所述K个原型特征具有各自的指定对象计数值；所述指定对象计数值是基于所述第二图像样本中的第二图像块样本所包含的指定对象的数量确定的；K为大于或者等于2的整数；
[0010]基于所述M个图像块各自匹配的原型特征的指定对象计数值，获取所述目标图像中的指定对象的数量。
[0011]一方面，提供了一种用于对象计数的图像处理方法，所述方法包括：
[0012]获取至少一个第一图像样本和至少一个第二图像样本；所述第一图像样本是未标注指定对象的图像，所述第二图像样本是标注有指定对象的图像；
[0013]基于所述至少一个第一图像样本和所述至少一个第二图像样本，对对象计数模型进行参数更新；
[0014]其中，所述对象计数模型用于将目标图像中的M个图像块分别映射至目标特征空
间，获得所述M个图像块各自的图像块特征；所述M个图像块各自的图像块特征，用于从K个原型特征中确定所述M个图像块各自匹配的原型特征，基于所述M个图像块各自匹配的原型特征的指定对象计数值，获取所述目标图像中的指定对象的数量；所述目标特征空间是基于所述至少一个第一图像样本和所述至少一个第二图像样本构建的特征空间；所述K个原型特征是基于所述至少一个第一图像样本中的第一图像块样本在所述目标特征空间中的图像块样本特征构建的；所述K个原型特征具有各自的指定对象计数值；所述指定对象计数值是基于所述第二图像样本中的第二图像块样本所包含的指定对象的数量确定的；M为大于或者等于1的整数；K为大于或者等于2的整数。
[0015]再一方面，提供了一种用于对象计数的图像处理装置，所述装置包括：
[0016]图像获取模块，用于获取目标图像，所述目标图像中包含指定对象；
[0017]特征获取模块，用于将所述目标图像中的M个图像块分别映射至目标特征空间，获得所述M个图像块各自的图像块特征；所述目标特征空间是基于至少一个第一图像样本和至少一个第二图像样本构建的特征空间；所述第一图像样本是未标注指定对象的图像，所述第二图像样本是标注有指定对象的图像；M为大于或者等于1的整数；
[0018]匹配模块，用于基于所述M个图像块各自的图像块特征，从K个原型特征中确定所述M个图像块各自匹配的原型特征；所述K个原型特征是基于所述至少一个第一图像样本中的第一图像块样本在所述目标特征空间中的图像块样本特征构建的；所述K个原型特征具有各自的指定对象计数值；所述指定对象计数值是基于所述第二图像样本中的第二图像块样本所包含的指定对象的数量确定的；K为大于或者等于2的整数；
[0019]对象计数模块，用于基于所述M个图像块各自匹配的原型特征的指定对象计数值，获取所述目标图像中的指定对象的数量。
[0020]再一方面，提供了一种用于对象计数的图像处理装置，所述装置包括：
[0021]样本获取模块，用于获取至少一个第一图像样本和至少一个第二图像样本；所述第一图像样本是未标注指定对象的图像，所述第二图像样本是标注有指定对象的图像；
[0022]模型更新模块，用于基于所述至少一个第一图像样本和所述至少一个第二图像样本，对对象计数模型进行参数更新；
[0023]其中，所述对象计数模型用于将目标图像中的M个图像块分别映射至目标特征空间，获得所述M个图像块各自的图像块特征；所述M个图像块各自的图像块特征，用于从K个原型特征中确定所述M个图像块各自匹配的原型特征，基于所述M个图像块各自匹配的原型特征的指定对象计数值，获取所述目标图像中的指定对象的数量；所述目标特征空间是基于所述至少一个第一图像样本和所述至少一个第二图像样本构建的特征空间；所述K个原型特征是基于所述至少一个第一图像样本中的第一图像块样本在所述目标特征空间中的图像块样本特征构建的；所述K个原型特征具有各自的指定对象计数值；所述指定对象计数值是基于所述第二图像样本中的第二图像块样本所包含的指定对象的数量确定的；M为大于或者等于1的整数；K为大于或者等于2的整数。
[0024]再一方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包含处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条计算机指令，所述至少一条计算机指令由所述处理器加载并执行以实现上述的用于对象计数的图像处理方法。
[0025]又一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条计
算机指令，所述至少一条计算机指令由处理器加载并执行以实现上述的用于对象计数的图像处理方法。
[0026]又一方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述用于对象计数的图像处理方法。
[0027]本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
[0028]预先通过未标注指定对象的第一图像样本和标注有指定对象的第二图像样本构建目标特征空间，同时，通过第一图像样本中的图像块在目标特征空间中的特征构建K个原型特征，并通过第一图像样本中的图像块被标注出的指定对象的数量，确定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于对象计数的图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标图像，所述目标图像中包含指定对象；将所述目标图像中的M个图像块分别映射至目标特征空间，获得所述M个图像块各自的图像块特征；所述目标特征空间是基于至少一个第一图像样本和至少一个第二图像样本构建的特征空间；所述第一图像样本是未标注指定对象的图像，所述第二图像样本是标注有指定对象的图像；M为大于或者等于1的整数；基于所述M个图像块各自的图像块特征，从K个原型特征中确定所述M个图像块各自匹配的原型特征；所述K个原型特征是基于所述至少一个第一图像样本中的第一图像块样本在所述目标特征空间中的图像块样本特征构建的；所述K个原型特征具有各自的指定对象计数值；所述指定对象计数值是基于所述第二图像样本中的第二图像块样本所包含的指定对象的数量确定的；K为大于或者等于2的整数；基于所述M个图像块各自匹配的原型特征的指定对象计数值，获取所述目标图像中的指定对象的数量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标图像中的M个图像块分别映射至目标特征空间，获得所述M个图像块各自的图像块特征，包括：通过对象计数模型对所述目标图像中的M个图像块分别进行处理，获得所述M个图像块各自的图像块特征；所述获取目标图像之前，还包括：基于所述至少一个第一图像样本和所述至少一个第二图像样本，对所述对象计数模型进行参数更新。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个第一图像样本和所述至少一个第二图像样本，对所述对象计数模型进行参数更新，包括：对所述至少一个第一图像样本，通过所述对象计数模型对所述第一图像样本中的各个第一图像块样本分别进行处理，获得所述各个第一图像块样本各自的图像块样本特征；基于所述各个第一图像块样本各自的图像块样本特征，获取所述各个第一图像块样本分别与所述K个原型特征之间的匹配关系；基于所述各个第一图像块样本各自的图像块样本特征、所述匹配关系、以及所述K个原型特征，获取第一损失函数值；基于所述第一损失函数值，对所述对象计数模型进行参数更新。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述各个第一图像块样本各自的图像块特征，获取所述各个第一图像块样本分别与所述K个原型特征之间的匹配关系，包括：基于最优传输问题的求解方式，获取所述各个第一图像块样本分别与所述K个原型特征之间的匹配矩阵，得到所述匹配关系；所述匹配矩阵用于指示所述各个第一图像块样本分别与所述K个原型特征中的每个原型特征是否匹配。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一损失函数值包括第一损失函数子值；所述第一损失函数子值用于拉近所述第一图像块样本的图像块样本特征，与所述第一图像块样本匹配的原型特征之间的距离；并且，所述第一损失函数子值用于拉远所述第一
图像块样本的图像块样本特征，与所述第一图像块样本不匹配的原型特征之间的距离。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一损失函数值包括第二损失函数子值；所述第二损失函数子值用于拉近所述第一图像块样本的图像块样本特征，与所述第一图像块样本匹配的原型特征之间的距离。7.根据权利要求3至6任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述第一图像块样本的图像块样本特征，以及所述第一图像块样本匹配的原型特征，对所述第一图像块样本匹配的原型特征进行更新。8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个第一图像样本和所述至少一个第二图像样本，对所述对象计数模型进行参数更新，包括：对所述至少一个第二图像样本，获取所述第二图像样本中的各个第二图像块样本各自被标注的指定对象的数量；通过所述对象计数模型对所述第二图像样本中的各个第二图像块样本分别进行处理，获得所述各个第二图像块样本各自的图像块样本特征；基于所述各个第二图像块样本各自的图像块样本特征，获取所述各个第二图像块样本分别与所述K个原型特征之间的匹配关系；基于所述各个第二图像块样本分别与所述K个原型特征之间的匹配关系，以及所述各个第二图像块样本各自被标注的指定对象的数量，获取所述各个第二图像块样本各自匹配的原型特征的指定对象计数值；基于所述各个第二图像块样本各自被标注的指定对象的数量，与所述各个...

【专利技术属性】
技术研发人员：王昌安，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：