图像的识别方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请提出一种图像的识别方法、装置、电子设备和存储介质，涉及图像识别技术领域，其中，方法包括：对采集的第一图像中各像素单元，获取对应的样本值，其中，样本值，用于指示第一图像之前采集的第二图像中相应像素单元的取值，将各像素单元的取值与对应的样本值比较差值，若差值小于相应像素单元的设定阈值，则确定相应像素单元属于背景像素单元，根据差值，更新相应背景像素单元的设定阈值，针对不同像素单元分别设定阈值，并在确定像素单元属于背景时，根据相应像素单元的取值，不断更新对应的阈值，使得阈值能够适应环境变化，避免误报，识别的准确率高，解决现有技术中采用固定阈值的方式对图像中的前景和背景识别，误识别率高的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
图像的识别方法、装置、电子设备和存储介质
本申请涉及计算机
，尤其涉及图像识别
，具体涉及一种图像的识别方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
近年来，随着机动车的普及，在驾驶员停车并离开车辆后，将儿童遗忘在密闭车厢内发生窒息死亡的事件增多，造成了不可估量的损失。因此，需要自动监测车内是否有活动物体，包括儿童和宠物等，及时告警通知车主，以避免造成危害。现有技术中，通常采用基于静止摄像头对场景内活动物体检测的技术，通过设定的固定阈值，来识别图像中的物体是前景的动态物体还是固定的背景，而固定阈值的识别方式，无法适应背景光线变化的场景，在背景光线变化的情况下，容易将背景误识别为移动的前景物体，误报率高。
技术实现思路
本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本申请的第一个目的在于提出一种图像的识别方法，以实现针对不同像素单元分别设定了对应的阈值，并在确定像素单元属于背景的情况下，根据该像素单元的取值情况，不断更新对应的阈值，从而使得阈值能够适应环境变化，避免误报，提高了识别的准确率。本申请的第二个目的在于提出一种图像的识别装置。本申请的第三个目的在于提出一种计算机设备。本申请的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。为达上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种图像的识别方法，包括：采集第一图像；对所述第一图像中各像素单元，获取对应的样本值；其中，所述样本值，用于指示所述第一图像之前采集的第二图像中相应像素单元的取值；将各像素单元的取值与对应的样本值比较差值，若所述差值小于相应像素单元的设定阈值，则确定相应像素单元属于背景像素单元；根据所述差值，更新相应背景像素单元的所述设定阈值。为达上述目的，本申请第二方面实施例提出了一种图像的识别装置，包括：采集模块，用于采集第一图像；获取模块，用于对所述第一图像中各像素单元，获取对应的样本值；其中，所述样本值，用于指示所述第一图像之前采集的第二图像中相应像素单元的取值；比较模块，用于将各像素单元的取值与对应的样本值比较差值，若所述差值小于相应像素单元的设定阈值，则确定相应像素单元属于背景像素单元；更新模块，用于根据所述差值，更新相应背景像素单元的所述设定阈值。为达上述目的，本申请第三方面实施例提出了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如第一方面所述的图像的识别方法。为了实现上述实施例，本申请第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现如第一方面所述的图像的识别方法。本申请实施例所提供的技术方案可以包含如下的有益效果：采集第一图像，对第一图像中各像素单元，获取对应的样本值，其中，样本值，用于指示第一图像之前采集的第二图像中相应像素单元的取值，将各像素单元的取值与对应的样本值比较差值，若差值小于相应像素单元的设定阈值，则确定相应像素单元属于背景像素单元，根据差值，更新相应背景像素单元的设定阈值，以实现针对不同像素单元分别设定了阈值，并在确定像素单元属于背景的情况下，根据该像素单元的取值情况，不断更新对应的阈值，从而使得阈值能够适应环境变化，避免误报，提高了识别的准确率。本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。附图说明本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1为本申请实施例所提供的图像的识别方法的流程示意图之一；图2为本申请实施例提供的图像的识别方法的流程示意图之二；图3为本申请实施例提供的图像的识别方法的流程示意图之三；图4为本申请实施例提供的图像的识别方法的流程示意图之四；图5为本申请实施例所提供的图像的识别方法的流程示意图之五；图6为本申请实施例所提供的图像的识别方法的流程示意图之六；图7为本申请实施例提供的一种图像的识别装置的结构示意图；以及图8为本申请提供的一种电子设备和一种可读存储介质的示意图。具体实施方式下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。下面参考附图描述本申请实施例的图像的识别方法、装置、电子设备和存储介质。现有技术中，对图像中运动物体检测，通过采用的是高斯混合模型法(GaussianMixtureModel,GMM)，视觉背景提取(VisualbackgroundExtractor,ViBe)算法等，对摄像头采集的固定背景的监控场景中的运动物体识别，其中，将固定的静止不动的区域识别为背景，将运动物体区域识别为前景，然而这两种方法均是基于固定阈值的方式，而实际应用场景中，场景的复杂程度不同，例如，地下停车场，露天停车场，树木旁边等，场景中光照就有暗光、亮光、其他车辆经过时的强光照射、树影摇晃等复杂光线变化，采用固定阈值的方式，容易发生误检，同时固定的阈值，也不容易设置准确，设置的小，容易发生误检，设置的大，容易漏检。针对这一问题，本申请实施例提供了一种图像的识别方法，将图像的不同区域设定对应的阈值，并在确定像素单元属于背景时，根据相应像素单元的取值，不断更新对应的阈值，以使得阈值能够适应环境变化，避免误报，提高了图片中动态物体识别的准确率。图1为本申请实施例所提供的图像的识别方法的流程示意图之一。如图1所示，该方法包括以下步骤：步骤101，采集第一图像。利用摄像头采集第一图像，其中，第一图像即为当前要进行图片中动态物体识别的图片。步骤102，对第一图像中各像素单元，获取对应的样本值，其中，样本值，用于指示第一图像之前采集的第二图像中相应像素单元的取值。本实施例中的方法主要应用于静态场景下，例如车内场景，用于采集图像的摄像头的位置是固定的，摄像头采集的图片包含采集的当前待识别的图像，还包含当前待识别图像之前采集的作为参照的图像，为了便于区别，将当前采集的待识别的图像称为第一图像，将第一图像之前采集的对应场景的参照图像称为第二图像，从而，第二图像的采集早于第一图像，根据第二图像中相应像素单元的取值生成样本值。其中，像素单元可以包含图像中的一个像素，也可以包含多个像素。像素单元的取值可以为该像素单元的灰度值。具体地，对第一图像中的每一个像素单元，从第二图像中获取位置对应的相应像素单元的取值，根据获取到的相应像素单元的取值，初始化样本值。需要理解的是，第一图像中每一个像素单元，和第二图像中相应的像素单元是指在图像中的位置一一对应的像素单元。步骤103，将各像素单元的取值与对应的样本值比本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像的识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n采集第一图像；/n对所述第一图像中各像素单元，获取对应的样本值；其中，所述样本值，用于指示所述第一图像之前采集的第二图像中相应像素单元的取值；/n将各像素单元的取值与对应的样本值比较差值，若所述差值小于相应像素单元的设定阈值，则确定相应像素单元属于背景像素单元；/n根据所述差值，更新相应背景像素单元的所述设定阈值。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像的识别方法，其特征在于，所述方法包括：
采集第一图像；
对所述第一图像中各像素单元，获取对应的样本值；其中，所述样本值，用于指示所述第一图像之前采集的第二图像中相应像素单元的取值；
将各像素单元的取值与对应的样本值比较差值，若所述差值小于相应像素单元的设定阈值，则确定相应像素单元属于背景像素单元；
根据所述差值，更新相应背景像素单元的所述设定阈值。


2.根据权利要求1所述的图像的识别方法，其特征在于，所述根据所述差值，更新相应背景像素单元的所述设定阈值，包括：
对每一个所述背景像素单元，根据所述差值，确定更新值；
将所述更新值和更新前的所述设定阈值，按照设定的学习率加权，以得到相应背景像素单元更新后的所述设定阈值。


3.根据权利要求2所述的图像的识别方法，其特征在于，小于所述设定阈值的差值若为至少两个，所述根据所述差值，确定更新值，包括：
将至少两个所述差值的平均值，作为所述更新值。


4.根据权利要求1所述的图像的识别方法，其特征在于，所述对所述第一图像中各像素单元，获取对应的样本值，包括：
对所述第一图像中，每一个像素单元，从所述第二图像中获取相应像素单元的取值，以及从所述第二图像中获取相应像素单元的多个相邻像素单元的取值；
根据获取到的相应像素单元的取值，以及所述多个相邻像素单元的取值，初始化多个所述样本值。


5.根据权利要求4所述的图像的识别方法，其特征在于，所述将各像素单元的取值与对应的样本值比较差值，若所述差值小于相应像素单元的设定阈值，则确定相应像素单元属于背景像素单元之后，还包括：
根据所述背景像素单元的取值，更新对应的所述多个样本值中的一个。


6.根据权利要求4所述的图像的识别方法，其特征在于，所述将各像素单元的取值与对应的样本值比较差值，若所述差值小于相应像素单元的设定阈值，则确定相应像素单元属于背景像素单元之后，还包括
根据所述背景像素单元的取值，更新相邻像素单元对应的多个样本值中的一个。


7.根据权利要求4所述的图像的识别方法，其特征在于，所述将各像素单元的取值与对应的样本值比较差值，若所述差值小于相应像素单元的设定阈值，则确定相应像素单元属于背景像素单元，包括：
对所述第一图像中每一个像素单元，与对应的多个所述样本值比较差值；
若至少设定个数的差值小于设定阈值，则确定所述第一图像中相应像素单元属于背景像素单元。


8.根据权利要求4所述的图像的识别方法，其特征在于，所述根据获取到的相应像素单元的取值，以及所述多个相邻像素单元的取值，初始化多个所述样本值之后，还包括：
根据初始化的多个所述样本值的像素单元之间的距离，将所述多个样本值划分为头部集合和非头部集合所述将各像素单元的取值与对应的样本值比较差值，包括：
对所述第一图像中的每一个像素单元，与对应的头部集合中各样本值比较差值；
确定所述头部集合中，所述差值小于所述设定阈值的样本值个数；
若确定出的个数小于设定个数，则将相应像素单元的取值与对应的非头部集合中各样本值比较差值；
若确定出的个数不小于所述设定个数，则停止与对应非头部集合中各样本值比较差值。


9.根据权利要求8所述的图像的识别方法，其特征在于，所述确定相应像素单元属于背景像素单元之后，还包括：
对所述背景像素单元，从对应的多个样本值中确定目标样本值；其中，所述目标样本值与相应背景像素单元之间的取值差异小于所述设定阈值；
若所述目标样本值未处于对应的头部集合中，则将所述目标样本值与所述头部集合中的一个样本值交换。


10.根据权利要求1-9任一项所述的图像的识别方法，其特征在于，所述确定相应像素单元属于背景像素单元之后，还包括：
对所述第一图像中不属于所述背景像素单元的其余像素单元，增加置信度；其中，所述置信度，是根据所述第一图像之前采集第二图像中相应像素单元不属于所述背景像素单元的次数确定的；
对所述第一图像中，所述置信度大于置信阈值的各像素单元，生成最大连通区域；
将面积大于设定面积阈值的最大连通区域，作为所述第一图像中的前景...

【专利技术属性】
技术研发人员：王亚伟，雷宇，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11