【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器视觉领域，尤其涉及一种非感兴趣目标过滤方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、目标检测类的产品是指使用目标检测技术来识别和检测图像或视频中的感兴趣目标(例如人员和车辆等)的产品。为了提高目标检测类的产品的检测精度，可以对图像或视频中的非感兴趣目标进行过滤，只对感兴趣目标进行分析和处理。
2、目前对非感兴趣目标进行过滤需要人工配置感兴趣目标的尺寸。
3、但是，人工配置感兴趣目标尺寸的方案较为复杂，需要多人共同操作，人力成本较高。
技术实现思路
1、基于上述技术问题，本申请提供一种非感兴趣目标过滤方法、装置、设备及存储介质，可以通过自学习得到的像素过滤参数对非感兴趣目标进行过滤，节省人力成本。
2、第一方面，本申请提供一种非感兴趣目标过滤方法，该方法包括：获取学习样本图像；学习样本图像为针对目标区域拍摄的图像；学习样本图像包括感兴趣目标；根据学习样本图像，确定像素过滤参数；像素过滤参数用于表征感兴趣目标在目标区域不同位置成像尺寸的大小；基于像素过滤参数，过滤待处理图像中，目标区域内的非感兴趣目标；待处理图像为针对目标区域拍摄的图像。
3、应理解，由于人工配置感兴趣目标的尺寸参数依赖人工经验，不同的配置人员的人工经验可能存在差异，为例避免人工经验差异引起的误差，通常需要多个配置人员共同配置尺寸参数，然后综合多个配置人员共同配置的尺寸参数得到最终过滤使用的尺寸参数，这样的配置方案需要多人共同操作，人力成本较高。本申请提供的非
4、可选地，学习样本图像包括白天图像和/或黑夜图像；白天图像包括可见光图像和热成像图像；黑夜图像包括热成像图像。
5、应理解，采用单通道的可见光图像或者热成像图像作为学习样本图像学习感兴趣目标在图像中的成像尺寸大小可能存在误差。本申请提供的非感兴趣目标过滤方法，可以采用双通的可见光图像和热成像图像作为学习样本图像，可以提高学习到的成像尺寸大小的准确率。
6、可选地，获取学习样本图像，包括：在白天情况下，获取目标区域的可见光图像和热成像图像；若在可见光图像和热成像图像中检测到了相同的感兴趣目标，则将可见光图像和热成像图像确定为学习样本图像；在黑夜情况下，获取针对目标区域拍摄的热成像图像；利用预设的目标检测算法检测热成像图像；若目标检测算法在热成像图像中检测出目标，且该目标为感兴趣目标的概率高于概率阈值，则将热成像图像确定为学习样本图像。
7、应理解，目标检测过程中，可能检测出多种目标，该多种目标可能包括感兴趣目标和非感兴趣目标。本申请提供的非感兴趣目标过滤方法，针对白天场景，若对某个目标的可见光图像和热成像图像进行目标检测后，该目标均被识别为感兴趣目标，也即在可见光图像和热成像图像中检测到了相同的感兴趣目标，代表该目标为感兴趣目标的置信度较高。针对黑夜场景，若在某个目标的热成像图像中检测出该目标为感兴趣目标，且目标检测算法输出的该目标为感兴趣目标的概率高于概率阈值，代表该目标感兴趣目标的置信度也较高。将上述这两种情况中置信度较高的感兴趣目标的图像作为学习目标，可以避免其他非感兴趣目标的干扰，提高非感兴趣目标过滤的准确率。
8、可选地，根据学习样本图像，确定像素过滤参数，包括：将学习样本图像划分为m行n列的子区域；m和n均为大于1的正整数；根据学习样本图像，确定感兴趣目标在m行n列子区域中每个子区域各自对应的像素过滤参数；像素过滤参数用于表征感兴趣目标在每个子区域中成像尺寸的大小；基于像素过滤参数，过滤目标区域内的非感兴趣目标，包括：获取针对目标区域拍摄的待处理图像；将待处理图像划分为m行n列的子区域；从待处理图像中确定候选目标所在的目标子区域；若候选目标在目标子区域中成像尺寸的大小，与目标子区域对应的目标像素过滤参数不匹配，则将候选目标作为非感兴趣目标过滤。
9、本申请提供的非感兴趣目标过滤方法，还可以将目标区域的图像划分为m行n列的子区域，并针对每个子区域各自学习一个对应的像素过滤参数，并利用每个子区域各自对应的像素过滤参数对子区域内的非感兴趣目标进行过滤，可以避免因为像素过滤参数与图像中的子区域不匹配而导致的误过滤(例如在图像中较远的子区域采用较大尺寸的像素过滤参数，在图像中较近的子区域采用较小尺寸的像素过滤参数进行过滤)，从而可以提高非感兴趣目标过滤的准确率。
10、可选地，该方法还包括：若目标子区域未学习到对应的像素过滤参数，且所述候选目标在所述目标子区域中成像尺寸的大小与所述目标子区域的参考像素过滤参数不匹配，则将候选目标作为非感兴趣目标过滤；其中，目标子区域的参考像素过滤参数基于待处理图像的m行n列子区域中，与目标子区域相同行的子区域所对应的像素过滤参数确定。
11、应理解，根据成像原理，相同尺寸的感兴趣目标在同一行子区域图像中的成像高度基本相同。本申请提供的非感兴趣目标过滤方法，在第一子区域未学习到像素过滤参数时，可以根据同一行成像高度基本相同的子区域对应的像素过滤参数来确定出参考过滤参数，并利用参考过滤参数对第一子区域进行过滤，可以避免一个子区域在未学习到像素过滤参数时无法进行非感兴趣目标过滤，提高方案的通用性。
12、可选地，针对m行n列子区域中的任意一个第一子区域，根据学习样本图像，确定感兴趣目标在m行n列子区域中每个子区域各自对应的像素过滤参数，包括：在学习样本图像中每个感兴趣目标出现在第一子区域时，记录一组像素统计数据，得到多个感兴趣目标出现在第一子区域时各自对应记录的多组像素统计数据；像素统计数据包括对应感兴趣目标在第一子区域图像中的成像高度；根据多组像素统计数据，确定多组像素统计数据各自对应的多个高度比例参数；高度比例参数为感兴趣目标在第一子区域图像中的成像高度与预设参考高度的比值；计算多个高度比例参数的平均值和标准差；将平均值与三倍标准差之差作为下限，将平均值与三倍标准差之和作为上限，得到置信区间作为第一子区域对应的像素过滤参数或者，将所述平均值与x倍所述标准差之差作为下限，将所述平均值与x倍所述标准差之和作为上限，得到置信区间作为所述第一子区域对应的像素过滤参数；x为自然数，x不为3。
13、应理解，对于一个符合正态分布的数据集，有68.2％的数据落入(μ-σ，μ+σ)范围内，有95.4％的数据落入(μ-2σ，μ+2σ)范围内，有99.7％的数据落入(μ-3σ，μ+3σ)范围内。因此选用高度比例参数平均值上下三倍标准差作为置信区间可以筛选出大部分的感兴趣目标。
14、可选地，基于目标子区域对应的目标像素过滤参数，判断是否将候选目标作为非感兴趣目标过滤，包括：获取用户设置的感兴趣目标的尺寸区间；根据预设的转换关系将目标像素过滤参数转换为参考尺寸区间本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种非感兴趣目标过滤方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述学习样本图像包括白天图像和/或黑夜图像；所述白天图像包括可见光图像和热成像图像；所述黑夜图像包括热成像图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取学习样本图像，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述学习样本图像，确定像素过滤参数，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，针对第一子区域，所述第一子区域为所述M行N列子区域中的任意一个子区域；所述根据所述学习样本图像，确定所述感兴趣目标在所述M行N列子区域中每个子区域各自对应的像素过滤参数，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标子区域对应的目标像素过滤参数，判断是否将所述候选目标作为非感兴趣目标过滤，包括：
8.一种非感兴趣目标过滤装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块和处理模块；
9.一种电子设备，其
10.一种可读存储介质，其特征在于，包括：软件指令；
...【技术特征摘要】
1.一种非感兴趣目标过滤方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述学习样本图像包括白天图像和/或黑夜图像；所述白天图像包括可见光图像和热成像图像；所述黑夜图像包括热成像图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取学习样本图像，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述学习样本图像，确定像素过滤参数，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，针对...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘大侠，敖温谦，李嘉杰，张涛，
申请(专利权)人：杭州微影软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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