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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211225265.2 (22)申请日 2022.10.09 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115294162 A (43)申请公布日 2022.11.04 (73)专利权人 腾讯科技 (深圳) 有限公司 地址 518057 广东省深圳市南 山区高新区 科技中一路腾讯大厦3 5层 (72)发明人 徐东 赵俊 林国飞 李文娟  (74)专利代理 机构 北京三高永信知识产权代理 有限责任公司 1 1138 专利代理师 徐耿铭 (51)Int.Cl. G06T 7/13(2017.01) G06T 5/10(2006.01)G06F 17/16(2006.01) G06V 10/762(2022.01) (56)对比文件 CN 113436215 A,2021.09.24 CN 107895139 A,2018.04.10 CN 113723164 A,2021.1 1.30 WO 2022205605 A1,202 2.10.06 US 20161 10840 A1,2016.04.21 US 2015356374 A1,2015.12.10 US 2008107345 A1,20 08.05.08 曹姝清等.空间目标快速 轮廓特征提取与跟 踪技术. 《飞控与探测》 .2018,(第02期), 审查员 李若童 (54)发明名称 目标识别方法、 装置、 设备及存 储介质 (57)摘要 本申请公开了一种目标识别方法、 装置、 设 备及存储介质, 涉及图像处理领域。 该方法包括: 获取目标图像帧; 对目标图像帧中的图像内容进 行边缘检测, 得到目标图像帧中的边缘点坐标; 基于边缘点坐标对应的像素块内像素值的变化 幅度和变化幅度阈值之间的差异, 获取与像素块 对应的目标变换矩阵; 基于像素块与目标变换矩 阵之间的对应 关系, 以目标变换矩阵对像素块进 行矩阵变换, 并得到与目标图像帧对应的图像帧 特征表示; 基于图像帧特征表 示将目标对象从目 标图像帧中分离。 通过 以上方式, 能够区别性地 对待不同边缘点坐标对应的像素块, 强化目标对 象与图像背景之间的差异。 本申请可应用于云技 术、 人工智能、 智慧 交通等各种场景。 权利要求书3页 说明书23页 附图7页 CN 115294162 B 2022.12.06 CN 115294162 B 1.一种目标识别方法, 其特 征在于, 所述方法包括: 获取目标图像帧, 所述目标图像帧中包括目标对象; 对所述目标图像帧中的图像内容进行边缘检测, 得到所述目标图像帧中的边缘点坐 标; 基于所述边缘点坐标对应的像素块内像素值的变化幅度和变化幅度阈值之间的差异, 获取与所述像素块对应的目标变换矩阵, 其中, 所述像素块与所述 目标变换矩阵之间存在 一一对应关系; 基于所述像素块与 所述目标变换矩阵之间的对应关系, 以所述目标变换矩阵对所述像 素块进行矩阵变换, 并得到与所述目标图像帧对应的图像帧特 征表示; 基于所述图像帧特征表示将所述目标对象从所述目标图像帧中分离, 得到所述目标对 象在所述目标图像帧中的位置 。 2.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 所述基于所述边缘点坐标对应的像素块内 像素值的变化幅度和变化幅度阈值之间的差异, 获取与所述像素块对应的目标变换矩阵, 包括: 获取初始变换矩阵, 所述初始变换矩阵为预 先确定的变换矩阵; 基于所述边缘点坐标对应的像素块内像素值的变化幅度和变化幅度阈值之间的差异, 对所述初始变换矩阵的系数进行调整, 得到与所述像素块对应的目标变换矩阵。 3.根据权利要求2所述的方法, 其特征在于, 所述基于所述边缘点坐标对应的像素块内 像素值的变化幅度和变化幅度阈值之间的差异, 对所述初始变换矩阵的系 数进行调整, 包 括: 确定所述边缘点坐标对应的像素块内的多个像素点, 所述多个像素点中包括所述边缘 点坐标对应的像素点, 所述多个 像素点分别对应有像素值; 以所述多个像素点对应的像素值之间的梯度变化情况, 确定所述像素块对应的变化幅 度; 响应于所述像素块对应的变化幅度小于所述变化幅度阈值, 以第 一预设比例减小所述 变换矩阵的系数; 或者, 响应于所述像素块对应的变化幅度大于所述变化幅度阈值, 以第二 预设比例增大 所述变换矩阵的系数。 4.根据权利要求1至 3任一所述的方法, 其特 征在于, 所述方法还 包括: 获取所述目标图像帧中多个图像坐标分别对应的像素值; 基于所述多个图像坐标和所述多个图像坐标分别对应的像素值, 获取所述多个图像坐 标分别对应的像素变化幅度; 对所述多个图像坐标分别对应的像素变化幅度进行均值运算, 确定所述目标图像帧的 变化幅度均值; 基于所述变化幅度均值确定所述目标图像帧对应的所述变化幅度阈值。 5.根据权利要求4所述的方法, 其特征在于, 所述基于所述多个图像坐标和所述多个图 像坐标分别对应的像素值, 获取 所述多个图像坐标分别对应的像素变化幅度, 包括: 在对所述多个图像坐标中的指定图像坐标的像素变化幅度进行获取时, 确定所述指定 图像坐标和在所述指定图像坐标的预设范围内的至少一个图像坐标; 基于所述至少一个图像坐标对应的像素值和所述指定图像坐标对应的像素值的梯度权 利 要 求 书 1/3 页 2 CN 115294162 B 2变化情况, 确定所述指定图像坐标对应的像素变化幅度; 获取所述多个图像坐标分别对应的像素变化幅度。 6.根据权利要求1至3任一所述的方法, 其特征在于, 所述基于所述像素块与所述目标 变换矩阵之间的对应关系, 以所述 目标变换矩阵对所述像素块进行矩阵变换, 并得到与所 述目标图像帧对应的图像帧特 征表示, 包括: 获取至少两个边缘点坐标, 所述至少两个边缘点坐标包括第 一边缘点坐标以及第 二边 缘点坐标; 获取与所述第一边缘点坐标对应的第 一像素块, 和与 所述第二边缘点坐标对应的第 二 像素块, 所述第一像素块和所述第二像素块 不同; 以与所述第一像素块对应的第 一目标变换矩阵对所述第 一像素块进行矩阵变换, 得到 与所述第一像素块对应的第一矩阵; 以与所述第二像素块对应的第 二目标变换矩阵对所述第 二像素块进行矩阵变换, 得到 与所述第二像素块对应的第二矩阵; 基于所述第 一矩阵和所述第 二矩阵, 得到与所述目标图像帧对应的所述图像帧特征表 示。 7.根据权利要求6所述的方法, 其特征在于, 所述基于所述第一矩阵和所述第二矩阵, 得到与所述目标图像帧对应的所述图像帧特 征表示, 包括: 获取图像像素块, 所述图像像素块用于指示所述目标图像帧中不存在所述边缘点坐标 的像素块; 以初始变换矩阵对所述图像像素块进行矩阵变换, 得到与所述图像像素块对应的图像 坐标矩阵; 将所述图像坐标矩阵与所述第 一矩阵和所述第 二矩阵进行拼接, 得到与所述目标图像 帧对应的所述图像帧特 征表示。 8.根据权利要求1至3任一所述的方法, 其特征在于, 所述基于所述图像帧特征表示将 所述目标对象从所述 目标图像帧中分离, 得到所述 目标对象在所述 目标图像 帧中的位置, 包括: 将所述图像帧特 征表示输入预 先训练的神经分类网络; 通过所述神经分类网络对所述图像帧特征表示进行超像素聚类处理, 确定像素聚类结 果, 所述超像素聚类处理用于将所述目标图像帧中具有相同聚类目标的像素进行聚类处 理, 所述聚类目标用于指示预设像素值区间; 基于所述像素聚类结果对所述目标图像帧中的目标对象进行分离, 从所述神经分类网 络中输出 得到所述目标对象在所述目标图像帧中的位置 。 9.根据权利要求8所述的方法, 其特征在于, 所述基于所述像素聚类结果对所述目标图 像帧中的目标对象进 行分离, 从所述神经分类网络中输出得到所述目标对象在所述目标图 像帧中的位置, 包括: 根据所述像素聚类结果中的像素值情况, 将所述目标图像帧中的目标对象和图像背景 进行分离, 所述图像背景用于指示目标图像帧中除所述目标对象以外的区域; 基于所述目标对象的分离结果, 确定所述目标对象在所述目标图像帧中的位置 。 10.根据权利要求1至 3任一所述的方法, 其特 征在于, 所述方法还 包括:权 利 要 求 书 2/3 页 3 CN 115294162 B 3

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