图像处理方法、移动检测系统、电子设备及存储介质技术方案

本申请提供了一种图像处理方法、移动检测系统、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。方法包括：从图像采集装置采集的第一图像中确定目标对象；根据图像采集装置采集的多帧图像之间的像素移动信息，确定图像采集装置的参数调整信息；其中，参数调整信息包括角度调整信息，角度调整信息用于使目标对象存在于图像采集装置的成像范围内；利用第二图像获取目标对象的放大图像，并基于放大图像确定目标对象的类别；其中，第二图像为图像采集装置按照参数调整信息进行参数调整后所采集的图像。根据本申请的技术方案，可以实现小目标的精确放大和识别分类，进而提升移动检测系统对小目标的检测水平和准确率。标的检测水平和准确率。标的检测水平和准确率。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、移动检测系统、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种图像处理方法、移动检测系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目标检测是解决分割、场景理解、目标跟踪、图像描述和事件检测等高层次视觉任务的基础。小目标检测长期以来是目标检测中的一个难点，其旨在精准检测出图像中可视化特征极少的小目标。在现实场景中，由于小目标的大量存在，因此小目标检测具有广泛的应用前景，在自动驾驶、智慧医疗、缺陷检测和航拍图像分析等诸多领域发挥着重要作用。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供一种图像处理方法、移动检测系统、电子设备及存储介质，以实现对小目标的自动检测。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种图像处理方法，包括：从图像采集装置采集的第一图像中确定目标对象；根据所述图像采集装置采集的多帧图像之间的像素移动信息，确定所述图像采集装置的参数调整信息；其中，所述参数调整信息包括角度调整信息，所述角度调整信息用于使所述目标对象存在于所述图像采集装置的成像范围内；利用第二图像获取所述目标对象的放大图像，并基于所述放大图像确定所述目标对象的类别；其中，所述第二图像为所述图像采集装置按照所述参数调整信息进行参数调整后所采集的图像。
[0005]第二方面，本申请实施例提供了一种图像处理方法，包括：获取包含目标对象的图像；对包含所述目标对象的图像进行特征提取，得到所述目标对象的特征向量；基于所述目标对象的特征向量与待选类别的特征向量之间的差异，得到差异值向量以及差异程度向量；其中，所述差异程度向量与所述差异值向量正相关；根据所述差异值向量以及所述差异程度向量，从至少一个所述待选类别中确定出所述目标对象的类别。
[0006]第三方面，本申请实施例提供了一种移动检测系统，包括：移动载具；图像采集装置，安装于所述移动载具，用于采集图像；图像处理装置，用于接收采集的图像，并执行本申请任一实施例提供的方法。
[0007]第四方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，处理器在执行计算机程序时实现本申请任一实施例提供的方法。
[0008]第五方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质内存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本申请任一实施例提供的方法。
[0009]与现有技术相比，本申请实施例的技术方案具有如下优点：
[0010]一方面，针对小目标的目标对象，利用图像采集装置所采集的多帧图像之间的像素移动信息，对图像采集装置的运动进行估计，进而确定图像采集装置需要补偿的参数调整信息；并基于参数调整信息控制图像采集装置进行角度补偿(反向控制)，保证图像采集装置进行参数调整后，仍然能够采集到目标对象；然后在图像采集装置按照该参数调整信
息进行参数调整之后获取目标对象的放大图像，并根据该放大图像确定目标对象的类别，可有效地对移动检测场景中的小目标进行实时跟踪，并在实时跟踪的基础上，实现了小目标的精确放大和识别分类，进而提升移动检测系统对小目标的检测水平和准确率。
[0011]另一方面，针对小目标的目标对象，通过提取目标对象的差异特征向量，包括目标对象的特征向量与待选类别的特征向量之间的差异值向量以及差异程度向量，而差异程度向量与差异值向量正相关，即差异值向量也越大，差异程度向量越大，因此，差异特征向量相较于原始特征向量有更大的差异度表示能力，从而可以提高差异的区分度，进而有效区分具备弱信息密度的目标对象，解决了弱信息密度下的分类有效性问题。进一步地，由于该算法可以构建于轻量级网络，因而可以广泛应用于计算能力受限的设备上，如手机、平板电脑、车辆等移动设备。
[0012]上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本申请进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。
附图说明
[0013]在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本申请公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本申请范围的限制。
[0014]图1示出本申请实施例提供的移动检测系统的架构图；
[0015]图2示出本申请实施例提供的移动巡检系统的架构图；
[0016]图3示出本申请实施例一提供的图像处理方法的流程图；
[0017]图4示出本申请实施例二提供的图像处理方法的流程图；
[0018]图5示出本申请实施例二提供的图像处理方法的示例图；
[0019]图6示出本申请实施例三提供的图像处理方法的流程图；
[0020]图7示出本申请实施例六提供的电子设备的框图。
具体实施方式
[0021]在下文中，仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样，在不脱离本申请的精神或范围的情况下，可通过各种不同方式修改所描述的实施例。因此，附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。
[0022]为便于理解本申请实施例的技术方案，以下对本申请实施例的相关技术进行说明，以下相关技术作为可选方案与本申请实施例的技术方案可以进行任意结合，其均属于本申请实施例的保护范围。
[0023]在本文中使用以下术语
[0024]移动巡检：通过安装在移动载具上的图像采集装置，对目标场景进行实时巡检，并通过人工智能(Artificial Intelligence，AI)算法实现违法违规目标的自动识别与自动立案。
[0025]城市移动巡检：通过安装在移动载具上的图像采集装置，对城市场景进行实时巡检，并通过AI算法实现违法违规目标的自动识别与自动立案。
[0026]小目标：也可以叫做微小目标，泛指较难识别与分类的目标，例如：小目标的图像大小小于预设阈值。一种定义方式中，预设阈值可以为比例阈值，当某一目标在图像画幅中的占比小于等于预设的比例阈值时，可以认为该目标为小目标。另一种定义方式中，预设阈值可以为像素阈值，通常预设为50像素*50像素或32像素*32像素，当某一目标的图像的像素分辨率小于该像素阈值时，可以认为该目标为小目标，如垃圾纸屑、微小明火点等。
[0027]光流(optical flow)：是空间运动目标在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度。在时间间隔很小(比如视频的连续前后两帧之间)时，也等同于目标点的位移。
[0028]光流法：利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧的图像之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间目标的运动信息的一种方法。
[0029]实施例一
[0030]针对小目标的检测场景，相关技术中往往需要通过图像采集装置调整焦距，对小目标进行光学放大后，进行小目标的识别和分类。这种方式可以用于固定场景，即图像采集装置所安装的载具不移动的场本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，包括：从图像采集装置采集的第一图像中确定目标对象；根据所述图像采集装置采集的多帧图像之间的像素移动信息，确定所述图像采集装置的参数调整信息；其中，所述参数调整信息包括角度调整信息，所述角度调整信息用于使所述目标对象存在于所述图像采集装置的成像范围内；利用第二图像获取所述目标对象的放大图像，并基于所述放大图像确定所述目标对象的类别；其中，所述第二图像为所述图像采集装置按照所述参数调整信息进行参数调整后所采集的图像。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述参数调整信息还包括焦距调整信息，根据所述图像采集装置采集的多帧图像之间的像素移动信息，确定所述图像采集装置的参数调整信息，包括：根据所述像素移动信息，确定所述角度调整信息；根据所述像素移动信息和所述目标对象在第一图像中的第一像素位置，预估所述目标对象在所述第二图像中的第二像素位置；以所述第二像素位置作为对焦放大目标，确定所述图像采集装置的焦距调整信息。3.根据权利要求2所述的方法，其中，利用第二图像获取所述目标对象的放大图像，包括：从所述第二图像中获取所述放大图像。4.根据权利要求1所述的方法，其中，利用第二图像获取所述目标对象的放大图像，包括：根据所述像素移动信息和所述目标对象在所述第一图像中的第一像素位置，确定所述目标对象在所述第二图像中的第二像素位置；基于所述第二像素位置以及所述参数调整信息，从所述第二图像中获取所述目标对象的图像；放大所述目标对象的图像，以得到所述放大图像。5.根据权利要求1所述的方法，其中，利用第二图像获取所述目标对象的放大图像之前，还包括：确定所述角度调整信息是否符合所述图像采集装置的当前角度调整余量；在符合的情况下，执行所述的利用第二图像获取所述目标对象的放大图像。6.根据权利要求1所述的方法，其中，利用第二图像获取所述目标对象的放大图像之前，还包括：确定所述角度调整信息是否符合所述图像采集装置的当前角度调整余量；在不符合的情况下，对包含所述目标对象的图像进行检测，确定所述目标对象的类别。7.根据权利要求6所述的方法，其中，对包含所述目标对象的图像进行检...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜承阳，伍吉兵，
申请(专利权)人：阿里云计算有限公司，
类型：发明
国别省市：