图像遮挡方法、计算机设备及计算机可读存储介质技术

本申请公开了一种图像遮挡方法、计算机设备及计算机可读存储介质。该方法包括：确定图像帧中各个对象分别所处的检测区域，其中，检测区域的并集覆盖图像帧，且不同检测区域中对象的清晰程度各不相同；利用与检测区域对应清晰程度相匹配的对象类别属性，在检测区域中的各个对象内识别出目标对象；基于检测区域对应的清晰程度，对检测区域中目标对象的至少部分区域进行遮挡处理。上述方案，能够提高图像遮挡准确率。挡准确率。挡准确率。

【技术实现步骤摘要】
图像遮挡方法、计算机设备及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种图像遮挡方法、计算机设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着图像处理技术的不断发展，图像处理技术被应用于各应用场景，例如智能交通、监控场景、医疗影像等领域，各应用领域的图像或视频图像帧可能涉及目标的相关信息，对于隐私保护的需求也越来越迫切，为了避免泄漏目标的相关信息，需要对图像或视频图像帧中的某些目标进行遮挡。
[0003]目前，通常是对图像或视频图像帧中的固定区域进行遮挡，从而达到对固定区域中目标的遮挡效果，由于遮挡区域固定，该遮挡方式不能准确地对目标进行遮挡。

技术实现思路

[0004]本申请主要解决的技术问题是提供一种图像遮挡方法、计算机设备及计算机可读存储介质，能够提高图像遮挡准确率。
[0005]为了解决上述问题，本申请第一方面提供了一种图像遮挡方法，该方法包括：确定图像帧中各个对象分别所处的检测区域，其中，检测区域的并集覆盖图像帧，且不同检测区域中对象的清晰程度各不相同；利用与检测区域对应清晰程度相匹配的对象类别属性，在检测区域中的各个对象内识别出目标对象；基于检测区域对应的清晰程度，对检测区域中目标对象的至少部分区域进行遮挡处理。
[0006]为了解决上述问题，本申请第二方面提供了一种计算机设备，该计算机设备包括相互耦接的存储器和处理器，存储器中存储有程序数据，处理器用于执行程序数据以实现上述图像遮挡方法的任一步骤。
[0007]为了解决上述问题，本申请第三方面提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有能够被处理器运行的程序数据，程序数据用于实现上述图像遮挡方法的任一步骤。
[0008]上述方案，通过确定图像帧中各个对象分别所处的检测区域，而检测区域的并集覆盖图像帧，且不同检测区域中对象的清晰程度各不相同，可以根据不同检测区域中对象的不同清晰程度，对应清晰程度相匹配的对象类别属性，可以根据不同的检测区域匹配不同的对象类别属性，从而利用与检测区域对应清晰程度相匹配的对象类别属性，在检测区域中的各个对象内识别出目标对象，可以对不同的检测区域以不同的方式识别出各检测区域的目标对象，再基于检测区域对应的清晰程度，对检测区域中目标对象的至少部分区域进行遮挡处理，可以针对不同清晰程度的检测区域中的目标对象分别进行遮挡处理，可以使得每个清晰程度的目标对象都能得到遮挡处理，避免遗漏目标对象，提高图像遮挡准确率。
附图说明
[0009]为了更清楚地说明本申请中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：
[0010]图1是本申请图像遮挡方法第一实施例的流程示意图；
[0011]图2是本申请图1中步骤S11一实施例的流程示意图；
[0012]图3是本申请图像帧的图像遮挡处理一实施例的示意图；
[0013]图4是本申请图像遮挡方法第二实施例的流程示意图；
[0014]图5是本申请多种目标检测方式检测出参考对象区域一实施例的示意图；
[0015]图6是本申请图4中步骤S22一实施例的流程示意图；
[0016]图7是本申请参考图像帧分布情况一实施例的示意图；
[0017]图8是本申请划分的多个检测区域一实施例的示意图；
[0018]图9是本申请图像遮挡方法第三实施例的流程示意图；
[0019]图10是本申请第一检测区域图像遮挡处理一实施例的示意图；
[0020]图11是本申请图像遮挡方法第四实施例的流程示意图；
[0021]图12是本申请第二检测区域图像遮挡处理一实施例的示意图；
[0022]图13是本申请图像遮挡方法第五实施例的流程示意图；
[0023]图14是本申请第三检测区域图像遮挡处理一实施例的示意图；
[0024]图15是本申请多个检测区域图像遮挡处理一实施例的示意图；
[0025]图16是本申请图像遮挡装置一实施例的结构示意图；
[0026]图17是本申请计算机设备一实施例的结构示意图；
[0027]图18是本申请计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。
具体实施方式
[0028]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0029]本申请中的术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0030]在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
[0031]本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。此外，本文中的“多”表示两个或者多于两个。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
[0032]本申请提供以下实施例，下面对各实施例进行具体说明。
[0033]请参阅图1，图1是本申请图像遮挡方法第一实施例的流程示意图。该方法可以包括以下步骤：
[0034]S11：确定图像帧中各个对象分别所处的检测区域，其中，检测区域的并集覆盖图像帧，且不同检测区域中对象的清晰程度各不相同。
[0035]其中，图像帧可以是目标视频的某一图像帧，目标视频可以是利用摄像设备对目标区域进行拍摄得到的。对前述目标区域的具体内容不做限定，可根据应用场景实际需求设置，目标区域可以为部分公共场景例如养老院、医院、商超、某区域的进口/出口、街道场所、车站、候车室、机场等中的任意一个或多本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像遮挡方法，其特征在于，所述方法包括：确定图像帧中各个对象分别所处的检测区域，其中，所述检测区域的并集覆盖所述图像帧，且不同所述检测区域中所述对象的清晰程度各不相同；利用与所述检测区域对应所述清晰程度相匹配的对象类别属性，在所述检测区域中的各个对象内识别出目标对象；基于所述检测区域对应的清晰程度，对所述检测区域中所述目标对象的至少部分区域进行遮挡处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定图像帧中各个对象分别所处的检测区域，包括：基于所述图像帧进行目标检测，得到所述对象在所述图像帧中的目标位置；基于所述对象的目标位置，确定所述对象所处的检测区域。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定图像帧中各个对象分别所处的检测区域之前，所述方法还包括：基于多种目标检测方式分别对参考图像帧进行目标检测，得到各种所述目标检测方式下的参考对象区域；其中，所述多种目标检测方式对所述参考图像帧中包含的参考对象的检测粒度各不相同；基于各种所述目标检测方式下所述参考对象区域的分布情况，划分得到多个所述检测区域。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于各种所述目标检测方式下所述参考对象区域的分布情况，划分得到多个所述检测区域，包括：获取各种所述目标检测方式下所述参考对象区域在所述参考图像帧的预设方向的分布情况，其中，所述分布情况包括所述参考对象区域的检测数量和/或所述参考对象区域的检测面积；利用所述预设方向的分布情况，确定多个所述检测区域的区域分界；基于所述区域分界，对所述参考图像帧划分得到多个所述检测区域。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述多种目标检测方式分别用于检测运动目标、目标整体和目标细节，所述利用所述预设方向的分布情况，确定多个所述检测区域的区域分界，包括以下至少一者：响应于所述目标整体在所述预设方向达到第一区域分界要求，在所述预设方向上确定出所述目标整体达到所述第一区域分界要求的第一分界位置，将所述第一分界位置作为第一检测区域和第二检测区域的区域分界；响应于所述目标细节在所述预设方向达到第二区域分界要求，在所述预设方向上确定出所述目标细节达到所述第二区域分界要求的第二分界位置，将所述第二分界位置作为所述第二检测区域和第三检测区域的区域分界；其中，所述第一检测区域中所述参考对象的清晰程度小于所述第二检测区域中所述参考对象的清晰程度；所述第二检测区域中所述参考对象的清晰程度小于所述第三检测区域中所述参考对象的清晰程度；所述第一区域分界要求包括：所述目标整体的检测数量大于第一数量阈值、所述目标整体的检测面积满足第一面积阈值条件中的至少一种；所述第二区域分界要求包括：所述
目标细节的检测数量大于第二数量阈值、所述目标细节的检测面积满足第二面积阈值条件中的至少一种。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测区域包括第一检测区域，所述第一检测区域对应所述清晰程度为分辨运动目标，且与所述第一检测区域对应所述清晰程度相匹配的对象类别属性包括运动目标；所述利用与所述检测区域对应所述清晰程度相匹配的对象类别属性，在所述检测区域中的各个对象内识别出目标对象，包括：对所...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘斌龙，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：