基于图像抓拍的图像处理方法、终端及存储介质技术

本发明专利技术提供一种基于图像抓拍的图像处理方法、终端及存储介质，该基于图像抓拍的图像处理方法包括：对获取的第一图像帧进行检测，确定第一图像帧中的第一污染物；第一污染物为交通道路的组成元素之外的物体；从第一图像帧之前的历史图像帧中，确定出背景图像以及抓拍图像；抓拍图像是包含与第一污染物关联的运动目标的图像；在第一图像帧之后获取第二图像帧并进行检测，确定第二图像帧中的第二污染物；判断第二污染物与第一污染物是否相匹配；如果匹配，则将第二图像帧、抓拍图像以及背景图像进行关联，进而提升了污染物的检测准确率以及道路污染报警的准确率。道路污染报警的准确率。道路污染报警的准确率。

【技术实现步骤摘要】
基于图像抓拍的图像处理方法、终端及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像识别
，特别是涉及一种基于图像抓拍的图像处理方法、终端及存储介质。

技术介绍

[0002]城市行驶的渣土车、搅拌车易出现渣土或泥浆泄漏、遗撒的情况，不仅对路面造成污染，还会增加道路安全隐患，需要对违规车辆进行处罚。传统模式下往往由监管部门翻查路面视频监控进行人工审查，此种处理方法效率低下、工作负荷大。为了降低人力成本、提升事件的处理效率，越来越多的地区利用马路监控探头实时布控和智能服务器的实时分析，通过计算机视觉技术实现道路事件自动报警，代替了原始的人工管理方法，全天候监控道路污染事件，对违规车辆进行监测。但是当路面出现光影、轮胎水痕或水花等其它图像区域也会被误检为污染物，进而造成污染物的检测准确率不佳。

技术实现思路

[0003]本专利技术主要解决的技术问题是提供一种基于图像抓拍的图像处理方法、终端及存储介质，解决现有技术中污染物的检测准确率低的问题。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术采用的第一个技术方案是：提供一种基于图像抓拍的图像处理方法，该基于图像抓拍的图像处理方法包括：对获取的第一图像帧进行检测，确定第一图像帧中的第一污染物；第一污染物为交通道路的组成元素之外的物体；从第一图像帧之前的历史图像帧中，确定出背景图像以及抓拍图像；抓拍图像是包含与第一污染物关联的运动目标的图像；在第一图像帧之后获取第二图像帧并进行检测，确定第二图像帧中的第二污染物；判断第二污染物与第一污染物是否相匹配；如果匹配，则将第二图像帧、抓拍图像以及背景图像进行关联。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术采用的第二个技术方案是：提供一种终端，终端包括存储器、处理器以及存储于存储器中并在处理器上运行的计算机程序，处理器用于实现上述基于图像抓拍的图像处理方法的步骤。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术采用的第三个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述基于图像抓拍的图像处理方法中的步骤。
[0007]本专利技术的有益效果是：区别于现有技术的情况，提供的一种基于图像抓拍的图像处理方法、终端及存储介质，该基于图像抓拍的图像处理方法包括：对获取的第一图像帧进行检测，确定第一图像帧中的第一污染物；从第一图像帧之前的历史图像帧中，确定背景图像以及抓拍图像；在第一图像帧之后重新获取第二图像帧并进行检测，确定第二图像帧中的第二污染物；进而将检测到的第二污染物与第一污染物进行比对，实现对第一污染物的进一步验证；如果第一污染物与第二污染物匹配，则将第二图像帧、抓拍图像以及背景图像进行关联，进而提升了污染物的检测准确率以及道路污染报警的准确率。
附图说明
[0008]图1是本专利技术提供的基于图像抓拍的图像处理方法的流程示意图；
[0009]图2是本专利技术提供的基于图像抓拍的图像处理方法一具体实施例的流程示意图；
[0010]图3是图2提供的基于图像抓拍的图像处理方法中步骤S202一具体实施例的流程示意图；
[0011]图4是图2提供的基于图像抓拍的图像处理方法中步骤S206一具体实施例的流程示意图；
[0012]图5是本专利技术提供的图像采集设备抓拍的照片；
[0013]图6是本专利技术提供的终端一实施方式的示意框图；
[0014]图7是本专利技术提供的计算机可读存储介质一实施方式的示意框图。
具体实施方式
[0015]下面结合说明书附图，对本申请实施例的方案进行详细说明。
[0016]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请。
[0017]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。
[0018]为使本领域的技术人员更好地理解本专利技术的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术所提供的一种基于图像抓拍的图像处理方法做进一步详细描述。
[0019]请参阅图1，图1是本专利技术提供的基于图像抓拍的图像处理方法的流程示意图。本实施例中提供一种基于图像抓拍的图像处理方法，该方法适用于监测渣土车、搅拌车经过路面是否对路面造成污染的场景，该基于图像抓拍的图像处理方法包括如下步骤。
[0020]S11：对获取的第一图像帧进行检测，确定第一图像帧中的第一污染物。
[0021]具体地，图像采集装置实时抓拍路面的图像，进而获取第一图像帧，基于深度学习框架的目标检测模型对第一图像帧进行目标检测，确定第一图像帧中包含的第一污染物的信息。其中，第一污染物的信息包括第一污染物处于第一图像帧中的位置信息以及第一污染物的类别，并标注出第一图像帧中第一污染物的检测框。例如，第一污染物可以为渣土、泥浆、砂石等静态污染物。
[0022]S12：从第一图像帧之前的历史图像帧中，确定出背景图像以及抓拍图像。
[0023]具体地，对预设时段内的历史图像帧与第一图像帧分别进行特征提取并进行比对；筛选并保留预设时段内未检测到第一污染物的历史图像帧；选取保留的历史图像帧中与第一图像帧的时间间隔最小的历史图像帧，将选取的历史图像帧确定为背景图像。对第一图像帧之前的历史图像帧进行运动目标检测，筛选包含运动目标的历史图像帧；确定与第一图像帧的时间间隔最短，且包含的运动目标的位置与第一污染物的位置最近的历史图像帧，将历史图像帧作为抓拍图像。抓拍图像是包含与第一污染物关联的运动目标的图像。
[0024]S13：在第一图像帧之后获取第二图像帧并进行检测，确定第二图像帧中的第二污染物。
[0025]具体地，当在第一图像帧中检测得到第一污染物，则在第一图像帧之后间隔预设时间继续通过图像采集设备采集第二图像帧，并通过检测第一图像帧的目标检测模型继续对第二图像帧进行目标检测，当在第二图像帧中检测得到第二污染物，则获取第二污染物在第二图像帧中的位置信息以及第二污染物的类别，并标注出第二图像帧中第二污染物的检测框。其中，图像采集设备的位置是固定的，采集的第一图像帧和第二图像帧是同一路面的同一位置，第一图像帧和第二图像帧的采集时间不同。
[0026]S14：判断第二污染物与第一污染物是否相匹配。
[0027]具体地，当在第二图像帧中获取到第二污染物时，则判断第二图像帧中的第二污染物与第一图像帧中的第一污染物是否相同。在一具体实施例中，判断第二污染物处于第二图像帧中的位置坐标与第一污染物处于第一图像帧中的位置坐标是否相同，且判断第二污染物的类别与第一污染物的类别是否相同，进而确定第二污染物与第一污染物是否匹配，提升第一污染物的检验准确率。
[0028]当判断第二污染物与第一污染物相匹配时，则直接跳转至步骤S14；当判断第二污染物与第一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像抓拍的图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：对获取的第一图像帧进行检测，确定所述第一图像帧中的第一污染物；所述第一污染物为交通道路的组成元素之外的物体；从所述第一图像帧之前的历史图像帧中，确定出背景图像以及抓拍图像；所述抓拍图像是包含与所述第一污染物关联的运动目标的图像；在所述第一图像帧之后获取第二图像帧并进行检测，确定所述第二图像帧中的第二污染物；判断所述第二污染物与所述第一污染物是否相匹配；如果匹配，则将所述第二图像帧、所述抓拍图像以及所述背景图像进行关联。2.根据权利要求1所述基于图像抓拍的图像处理方法，其特征在于，所述从所述第一图像帧之前的历史图像帧中，确定出背景图像以及抓拍图像的步骤具体还包括：对所述第一图像帧中的所述第一污染物进行特征提取，得到污染物特征图；判断所述第一图像帧中的所述污染物特征图是否与数据库中的预设特征图匹配；如果所述第一图像帧中的所述污染物特征图与所述数据库中的所有所述预设特征图都不匹配，则提取所述第一图像帧。3.根据权利要求2所述基于图像抓拍的图像处理方法，其特征在于，所述从所述第一图像帧之前的历史图像帧中，确定出背景图像以及抓拍图像的步骤具体包括：对预设时段内的所述历史图像帧与所述第一图像帧分别进行特征提取并进行比对；筛选并保留所述预设时段内未检测到所述第一污染物的所述历史图像帧；选取保留的所述历史图像帧中与所述第一图像帧的时间间隔最小的所述历史图像帧，将选取的所述历史图像帧确定为背景图像。4.根据权利要求3所述基于图像抓拍的图像处理方法，其特征在于，所述从所述第一图像帧之前的历史图像帧中，确定出背景图像以及抓拍图像的步骤具体包括：对所述第一图像帧之前的所述历史图像帧进行运动目标检测，筛选包含所述运动目标的所述历史图像帧；确定与所述第一图像帧的时间间隔最短，且包含的所述运动目标的位置与所述第一污染物的位置最近的所述历史图像帧，将所述历史图像帧作为所述抓拍图像。5.根据权利要求4所述基于图像抓拍的图像处...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈庆，肖丰，章合群，周祥明，
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：