本发明专利技术公开了一种图像处理方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。其中，该方法包括：获取图像集合；从图像集合中确定属于同一移动对象的第一图像子集，以及除第一图像子集后的剩余图像子集；根据第一图像子集确定同一移动对象的对象特征；根据对象特征，从剩余图像子集中搜索出补充图像；基于第一图像子集和补充图像，得到同一移动对象的轨迹。本发明专利技术解决了相关技术中生成移动对象的轨迹时，会造成得到的移动对象的轨迹准确率低的技术问题。成得到的移动对象的轨迹准确率低的技术问题。成得到的移动对象的轨迹准确率低的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
[0001]本专利技术涉及计算机领域，具体而言，涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]移动对象轨迹还原是一个重要应用问题，例如，在车辆轨迹还原的交通场景中，在发现违法驾驶行为、追踪重点人员车辆、分析交通状况、加强治安管理等方面均具有重要的应用。近年来，公共道路上安装了大量摄像头，例如卡口、电警，等等。这些摄像头一般自带车辆检测、车牌识别等感知功能，为挖掘、分析车辆轨迹提供了数据来源。在车辆的车牌清晰可识别的情况下，可以直接利用跨摄像头的车牌关联形成这辆车的轨迹。但是车牌识别在实际应用中，会存在车牌的缺失、车辆遮挡等情况，因此，会造成得到的车辆的轨迹不准确的问题，同样，在移动对象轨迹还原的场景中，也存在移动对象轨迹还原不准确的问题。
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例提供了一种图像处理方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，以至少解决相关技术中生成移动对象的轨迹时，会造成得到的移动对象的轨迹准确率低的技术问题。
[0005]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种图像处理方法，包括：获取图像集合；从所述图像集合中确定属于同一移动对象的第一图像子集，以及除所述第一图像子集后的剩余图像子集；根据所述第一图像子集确定所述同一移动对象的对象特征；根据所述对象特征，从所述剩余图像子集中搜索出补充图像；基于所述第一图像子集和所述补充图像，得到所述同一移动对象的轨迹。
[0006]可选地，根据所述对象特征，从所述剩余图像子集中搜索出补充图像，包括：确定待搜索的范围；根据所述对象特征，基于所述范围，从所述剩余图像子集中搜索出所述补充图像。
[0007]可选地，确定待搜索的范围，包括：对所述第一图像子集中的图像依据拍摄时间排序，得到初始轨迹，其中，所述初始轨迹中的点位对应所述第一图像子集中的图像；对所述初始轨迹进行划分，得到多个轨迹分段，分别确定各个轨迹分段对应的时空搜索范围，并将所述时空搜索范围作为所述待搜索的范围。
[0008]可选地，分别确定各个轨迹分段对应的时空搜索范围，包括：依据所述轨迹分段的起始点位对应的位置和终止点位对应的位置，确定所述轨迹分段的空间搜索范围；依据所述轨迹分段的起始点位与所述终止点位之间的时间区间，确定所述轨迹分段的时间搜索范围；其中，所述时空搜索范围包括所述空间搜索范围和时间搜索范围。
[0009]可选地，根据所述第一图像子集确定所述同一移动对象的对象特征，包括：采用重识别模型对所述第一图像子集中包括的图像进行识别，得到所述第一图像子集中图像的特
征；对所述第一图像子集中图像的特征取平均，得到平均特征，并将所述平均特征作为所述同一移动对象的对象特征。
[0010]可选地，根据所述对象特征，从所述剩余图像子集中搜索出补充图像，包括：根据所述对象特征，从所述剩余图像子集中确定候选图像；采用验证模型，对所述候选图像进行验证，得到验证结果；在所述验证结果为所述候选图像属于所述同一移动对象的情况下，确定所述候选图像为所述补充图像。
[0011]可选地，根据所述对象特征，从所述剩余图像子集中确定候选图像，包括：获取所述剩余图像子集中的图像的第一特征向量，以及所述对象特征的第二特征向量；确定所述第一特征向量与所述第二特征向量之间的距离；将多个第一特征向量对应的距离进行排序，确定距离最小的预定数量的第一特征向量，并将所述预定数量的第一特征向量对应的图像确定为所述候选图像。
[0012]可选地，在采用验证模型，对所述候选图像进行验证，得到验证结果之前，还包括：获取训练样本集，其中，所述训练样本集包括正样本集和负样本集，所述正样本集包括具有以下特征的样本：待验证图像对应的移动对象与轨迹对应的移动对象为同一移动对象，所述负样本集包括具有以下特征的样本：待验证图像对应的移动对象与轨迹对应的移动对象不为同一移动对象；对所述训练样本集进行训练，得到所述验证模型。
[0013]可选地，所述移动对象包括以下至少之一：车辆，机器人，宠物，飞机。
[0014]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种图像处理方法，包括：在交互界面上接收轨迹生成指令；响应所述轨迹生成指令，接收第一图像，其中，所述第一图像对应预定移动对象；在所述交互界面显示所述预定移动对象对应的第一轨迹，其中，所述第一轨迹依据第一图像子集生成，所述第一图像子集为图像集合中属于同一所述预定移动对象的图像的集合；在所述交互界面显示补充图像，其中，所述补充图像为依据所述预定移动对象的对象特征，从除所述第一图像子集后的剩余图像子集中搜索出的图像，所述对象特征依据所述第一图像子集确定；在所述交互界面显示合成轨迹，其中，所述合成轨迹依据所述第一轨迹和所述补充图像合成得到。
[0015]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种智能汽车的图像处理方法，包括：通过智能汽车的控制面板接收请求智能汽车轨迹的第一指令；响应所述第一指令，在所述智能汽车的显示面板上显示第一轨迹，其中，所述第一轨迹依据第一图像子集生成，所述第一图像子集为图像集合中属于同一所述智能汽车的图像的集合；通过所述智能汽车的控制面板接收请求智能汽车轨迹的第二指令；响应所述第二指令，在所述智能汽车的显示面板上显示所述同一智能汽车的第二轨迹，其中，所述第二轨迹基于所述第一图像子集和补充图像生成，所述补充图像为基于智能汽车特征从剩余图像子集中搜索得到，所述智能汽车特征依据所述第一图像子集确定，所述剩余图像子集为所述图像集合中除所述第一图像子集后的图像的集合。
[0016]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种图像处理装置，包括：第一获取模块，用于获取图像集合；第一确定模块，用于从所述图像集合中确定属于同一移动对象的第一图像子集，以及除所述第一图像子集后的剩余图像子集；第二确定模块，用于根据所述第一图像子集确定所述同一移动对象的对象特征；搜索模块，用于根据所述对象特征，从所述剩余图像子集中搜索出补充图像；处理模块，用于基于所述第一图像子集和所述补充图像，
得到所述同一移动对象的轨迹。
[0017]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种图像处理装置，包括：第一接收模块，用于在交互界面上接收轨迹生成指令；第二接收模块，用于响应所述轨迹生成指令，接收第一图像，其中，所述第一图像对应预定移动对象；第一显示模块，用于在所述交互界面显示所述预定移动对象对应的第一轨迹，其中，所述第一轨迹依据第一图像子集生成，所述第一图像子集为图像集合中属于同一所述预定移动对象的图像的集合；第二显示模块，用于在所述交互界面显示补充图像，其中，所述补充图像为依据所述预定移动对象的对象特征，从除所述第一图像子集后的剩余图像子集中搜索出的图像，所述对象特征依据所述第一图像子集确定；第三显示模块，用于在所述交互界面显示合成轨迹，其中，所述合成轨迹依据所述第一轨迹和所述补充图像合成得到。
[0018]根据本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取图像集合；从所述图像集合中确定属于同一移动对象的第一图像子集，以及除所述第一图像子集后的剩余图像子集；根据所述第一图像子集确定所述同一移动对象的对象特征；根据所述对象特征，从所述剩余图像子集中搜索出补充图像；基于所述第一图像子集和所述补充图像，得到所述同一移动对象的轨迹。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述对象特征，从所述剩余图像子集中搜索出补充图像，包括：确定待搜索的范围；根据所述对象特征，基于所述范围，从所述剩余图像子集中搜索出所述补充图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定待搜索的范围，包括：对所述第一图像子集中的图像依据拍摄时间排序，得到初始轨迹，其中，所述初始轨迹中的点位对应所述第一图像子集中的图像；对所述初始轨迹进行划分，得到多个轨迹分段，分别确定各个轨迹分段对应的时空搜索范围，并将所述时空搜索范围作为所述待搜索的范围。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，分别确定各个轨迹分段对应的时空搜索范围，包括：依据所述轨迹分段的起始点位对应的位置和终止点位对应的位置，确定所述轨迹分段的空间搜索范围；依据所述轨迹分段的起始点位与所述终止点位之间的时间区间，确定所述轨迹分段的时间搜索范围；其中，所述时空搜索范围包括所述空间搜索范围和时间搜索范围。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一图像子集确定所述同一移动对象的对象特征，包括：采用重识别模型对所述第一图像子集中包括的图像进行识别，得到所述第一图像子集中图像的特征；对所述第一图像子集中图像的特征取平均，得到平均特征，并将所述平均特征作为所述同一移动对象的对象特征。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述对象特征，从所述剩余图像子集中搜索出补充图像，包括：根据所述对象特征，从所述剩余图像子集中确定候选图像；采用验证模型，对所述候选图像进行验证，得到验证结果；在所述验证结果为所述候选图像属于所述同一移动对象的情况下，确定所述候选图像为所述补充图像。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述对象特征，从所述剩余图像子集中确定候选图像，包括：获取所述剩余图像子集中的图像的第一特征向量，以及所述对象特征的第二特征向量；
确定所述第一特征向量与所述第二特征向量之间的距离；将多个第一特征向量对应的距离进行排序，确定距离最小的预定数量的第一特征向量，并将所述预定数量的第一特征向量对应的图像确定为所述候选图像。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在采用验证模型，对所述候选图像进行验证，得到验证结果之前，还包括：获取训练样本集，其中，所述训练样本集包括正样本集和负样本集，所述正样本集包括具有以下特征的样本...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏龙，魏振勇，金仲明，黄建强，华先胜，
申请(专利权)人：阿里云计算有限公司，
类型：发明
国别省市：
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