分析模式的确定方法、装置、存储介质及电子装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种分析模式的确定方法、装置、存储介质及电子装置，其中，该方法包括：对连续多帧图像中包括的目标图像帧进行检测，以获得检测结果，其中，连续多帧图像是由目标摄像设备在预定时段内对目标区域进行拍摄后所得到并传输至目标后端中的图像，目标图像帧为连续多帧图像中包括的除第一帧图像之外的图像帧；基于检测结果确定目标分析模式，目标分析模式用于指示目标后端在对连续多帧图像之后的图像帧进行分析时所采取的图像分析模式。通过本发明专利技术，解决了相关技术中存在的分析模式的确定效率较低的技术问题，达到了提升用户使用体验的效果。升用户使用体验的效果。升用户使用体验的效果。

【技术实现步骤摘要】
分析模式的确定方法、装置、存储介质及电子装置


[0001]本专利技术实施例涉及监控
，具体而言，涉及一种分析模式的确定方法、装置、存储介质及电子装置。

技术介绍

[0002]视频监控技术已广泛应用于诸多领域，而随着视频监控技术的快速发展，目前后端存储录像机一般都支持多种智能，并且支持多路开启相同或者不同的智能，例如，支持的通用智能有智能动检Smd(Smart motion detection)、周界、人脸检测比对、车牌检测、结构化等，即后端设备支持周界、结构化、车牌检测及人脸检测等，由于不同时间段相机采集到的画面可能适合开启不同的智能类型(或称为分析模式)，下面以景区的监控为例，节假期高峰期只允许人员进入，那么需要开启人脸检测；非节假期允许人员和车辆进入，那么需要开启结构化，识别人车；夜间或者景区异常封闭不允许人员和车辆进入，此时需要开启周界检测入侵；但是，在相关技术中，何时开启何种智能类型需要用户人为干预判断及手动地去经常修改，即，相关技术中存在着后端设备确定分析模式的效率较低的问题。
[0003]针对相关技术中存在的分析模式的确定效率较低的技术问题，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分析模式的确定方法、装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中存在的分析模式的确定效率较低的技术问题。
[0005]根据本专利技术的一个实施例，提供了一种分析模式的确定方法，包括：对连续多帧图像中包括的目标图像帧进行检测，以获得检测结果，其中，所述连续多帧图像是由目标摄像设备在预定时段内对目标区域进行拍摄后所得到并传输至目标后端中的图像，所述目标图像帧为所述连续多帧图像中包括的除第一帧图像之外的图像帧；基于所述检测结果确定目标分析模式，其中，所述目标分析模式用于指示所述目标后端在对所述连续多帧图像之后的图像帧进行分析时所采取的图像分析模式。
[0006]在一个示例性实施例中，基于所述检测结果确定目标分析模式，包括：基于所述检测结果中包括的第一占比或第一占比与第二占比确定所述目标分析模式，其中，所述第一占比用于指示所述目标图像帧中包括的每个子图像帧相对于前一帧图像的运动占比的平均值，所述前一帧图像用于指示每个所述子图像帧的前一帧的图像，所述运动占比用于指示每个所述子图像帧相对于所述前一帧图像发生变化的图像区域在每个所述子图像帧中的占比，所述第二占比用于指示所述目标图像帧中包括的每个子图像帧中所包含的目标对象在每个所述子图像帧中的占比的平均值。
[0007]在一个示例性实施例中，基于所述检测结果中包括的第一占比确定所述目标分析模式，包括：在确定所述第一占比满足第一预定条件的情况下，将第一分析模式确定为所述目标分析模式，其中，所述第一分析模式用于指示对图像中是否存在与目标对象相同类型
的对象进入所述目标区域进行分析的模式；或者，基于所述检测结果中包括的第一占比与第二占比确定所述目标分析模式，包括：基于所述第一占比、所述第二占比及当前分析模式，确定所述目标分析模式，其中，所述当前分析模式用于指示所述目标后端在对所述目标图像帧进行分析时所采取的图像分析模式。
[0008]在一个示例性实施例中，基于所述第一占比、所述第二占比及当前分析模式，确定所述目标分析模式，包括以下至少之一：在确定所述当前分析模式为第二分析模式，且所述第一占比与所述第二占比之间满足第二预定条件的情况下，将第三分析模式确定为所述目标分析模式，其中，所述第二分析模式用于指示对图像中包括的第一类型对象的属性进行分析的模式，所述第三分析模式用于指示对图像中包括的第二类型对象的属性进行分析的模式，目标对象包括所述第一类型对象和/或所述第二类型对象；在确定所述当前分析模式为第二分析模式，且所述第一占比与所述第二占比之间满足第三预定条件的情况下，将所述第二分析模式确定为所述目标分析模式，其中，所述第二分析模式用于指示对图像中包括的第一类型对象的属性进行分析的模式，目标对象包括所述第一类型对象。
[0009]在一个示例性实施例中，对连续多帧图像中包括的目标图像帧进行检测，以获得检测结果，包括：利用运动检测算法检测每个所述子图像帧相对于所述前一帧图像发生变化的图像区域；将所述发生变化的图像区域与所述子图像帧所包括的全部区域的比值确定为每个所述子图像帧所对应的所述运动占比；基于每个所述子图像帧所对应的所述运动占比确定出所述第一占比；和/或，对每个所述子图像帧中包括的所述目标对象进行检测，以获得目标检测框；将所述目标检测框的尺寸与所述子图像帧的尺寸的比值确定为每个所述子图像帧所对应的尺寸占比；基于每个所述子图像帧所对应的所述尺寸占比确定出所述第二占比。
[0010]在一个示例性实施例中，基于所述检测结果确定目标分析模式，包括：基于所述检测结果中所包括的第一目标数量和/或第二目标数量，确定所述目标分析模式，其中，所述第一目标数量用于指示所述连续多帧图像中所包括的第一类型对象的数量，所述第二目标数量用于指示所述连续多帧图像中所包括的第二类型对象的数量。
[0011]在一个示例性实施例中，基于所述检测结果中所包括的第一目标数量，确定所述目标分析模式，包括：在确定所述第一目标数量等于第一预定值的情况下，将第三分析模式确定为所述目标分析模式，其中，所述第三分析模式用于指示对图像中包括的所述第二类型对象的属性进行分析的模式；或者，基于所述检测结果中所包括的第二目标数量，确定所述目标分析模式，包括：在确定所述第二目标数量等于第二预定值的情况下，将第二分析模式确定为所述目标分析模式，其中，所述第二分析模式用于指示对图像中包括的第一类型对象的属性进行分析的模式；或者，基于所述检测结果中所包括的第一目标数量和第二目标数量，确定所述目标分析模式，包括以下至少之一：在确定所述第一目标数量与所述第二目标数量之间满足第四预定条件的情况下，将第二分析模式确定为所述目标分析模式，其中，所述第二分析模式用于指示对图像中包括的所述第一类型对象的属性进行分析的模式；在确定所述第一目标数量与所述第二目标数量之间满足第五预定条件的情况下，将第三分析模式确定为所述目标分析模式，其中，所述第三分析模式用于指示对图像中包括的第二类型对象的属性进行分析的模式；在确定所述第一目标数量和所述第二目标数量均小于第一预设阈值的情况下，将第一分析模式确定为所述目标分析模式其中，所述第一分析
模式用于指示对图像中是否存在与目标对象相同类型的对象进入所述目标区域进行分析的模式；在确定所述第一目标数量和所述第二目标数量均大于第二预设阈值，且所述第一目标数量与所述第二目标数量之间满足第六预定条件的情况下，将第四分析模式确定为所述目标分析模式，其中，所述第四分析模式用于指示对图像中包括的目标对象的属性进行分析的模式，所述目标对象包括所述第一类型对象和所述第二类型对象。
[0012]根据本专利技术的另一个实施例，还提供了一种分析模式的确定装置，包括：检测模块，用于对连续多帧图像中包括的目标图像帧进行检测，以获得检测结果，其中，所述连续多帧图像是由目标摄像设本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分析模式的确定方法，其特征在于，包括：对连续多帧图像中包括的目标图像帧进行检测，以获得检测结果，其中，所述连续多帧图像是由目标摄像设备在预定时段内对目标区域进行拍摄后所得到并传输至目标后端中的图像，所述目标图像帧为所述连续多帧图像中包括的除第一帧图像之外的图像帧；基于所述检测结果确定目标分析模式，其中，所述目标分析模式用于指示所述目标后端在对所述连续多帧图像之后的图像帧进行分析时所采取的图像分析模式。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述检测结果确定目标分析模式，包括：基于所述检测结果中包括的第一占比或第一占比与第二占比确定所述目标分析模式，其中，所述第一占比用于指示所述目标图像帧中包括的每个子图像帧相对于前一帧图像的运动占比的平均值，所述前一帧图像用于指示每个所述子图像帧的前一帧的图像，所述运动占比用于指示每个所述子图像帧相对于所述前一帧图像发生变化的图像区域在每个所述子图像帧中的占比，所述第二占比用于指示所述目标图像帧中包括的每个子图像帧中所包含的目标对象在每个所述子图像帧中的占比的平均值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述检测结果中包括的第一占比确定所述目标分析模式，包括：在确定所述第一占比满足第一预定条件的情况下，将第一分析模式确定为所述目标分析模式，其中，所述第一分析模式用于指示对图像中是否存在与目标对象相同类型的对象进入所述目标区域进行分析的模式；或者，基于所述检测结果中包括的第一占比与第二占比确定所述目标分析模式，包括：基于所述第一占比、所述第二占比及当前分析模式，确定所述目标分析模式，其中，所述当前分析模式用于指示所述目标后端在对所述目标图像帧进行分析时所采取的图像分析模式。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述第一占比、所述第二占比及当前分析模式，确定所述目标分析模式，包括以下至少之一：在确定所述当前分析模式为第二分析模式，且所述第一占比与所述第二占比之间满足第二预定条件的情况下，将第三分析模式确定为所述目标分析模式，其中，所述第二分析模式用于指示对图像中包括的第一类型对象的属性进行分析的模式，所述第三分析模式用于指示对图像中包括的第二类型对象的属性进行分析的模式，目标对象包括所述第一类型对象和/或所述第二类型对象；在确定所述当前分析模式为第二分析模式，且所述第一占比与所述第二占比之间满足第三预定条件的情况下，将所述第二分析模式确定为所述目标分析模式，其中，所述第二分析模式用于指示对图像中包括的第一类型对象的属性进行分析的模式，目标对象包括所述第一类型对象。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对连续多帧图像中包括的目标图像帧进行检测，以获得检测结果，包括：利用运动检测算法检测每个所述子图像帧相对于所述前一帧图像发生变化的图像区域；将所述发生变化的图像区域与所述子图像帧所包括的全部区域的比值确定为每个所述子图像帧所对应的所述运动占比；基于每个所述子图像帧所对应的所述运动占比确定出所
述第一占比；和/或，对每个所述子图像帧中包括的所述目标对象进行检测，以获得目标检测框；将所述目标检测框的尺寸与所述子图像帧的尺寸的比值确定为每个所述子图像帧所对应的尺寸占比；基于每个所述子...

【专利技术属性】
技术研发人员：张祥，
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：