技術(shù)特征：
1.一種監(jiān)控對象移動識別方法，其特征在于，包括：利用目標(biāo)檢測算法從監(jiān)控區(qū)域的監(jiān)控圖像中識別監(jiān)控對象輪廓，并利用人體姿勢識別模型基于所述監(jiān)控對象輪廓提取第一關(guān)鍵點集合；利用特征提取算法提取所述監(jiān)控圖像的第一特征點和標(biāo)準(zhǔn)圖像中與第一特征點具有映射關(guān)系的第二特征點，基于第一特征點和第二特征點計算將監(jiān)控圖像映射至標(biāo)準(zhǔn)圖像坐標(biāo)系的單應(yīng)矩陣；利用單應(yīng)矩陣將所述第一關(guān)鍵點集合映射至標(biāo)準(zhǔn)圖像坐標(biāo)系，計算第一關(guān)鍵點集合在標(biāo)準(zhǔn)圖像坐標(biāo)系上圍成的多邊形面積；將標(biāo)準(zhǔn)圖像中監(jiān)控對象的關(guān)鍵點圍成的多邊形的面積作為標(biāo)準(zhǔn)面積，計算所述多邊形面積與所述標(biāo)準(zhǔn)面積的度量值；比對度量值與設(shè)定的閾值，如果度量值未超過所述閾值則判定監(jiān)控對象被移動。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在利用目標(biāo)檢測算法從監(jiān)控區(qū)域的監(jiān)控圖像中識別監(jiān)控對象輪廓，并利用人體姿勢識別模型基于所述監(jiān)控對象輪廓提取第一關(guān)鍵點集合之前，所述方法還包括：利用圖像批量縮放工具將監(jiān)控圖像的尺寸縮放至設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)尺寸；利用訓(xùn)練好的efficientdet網(wǎng)絡(luò)模型從標(biāo)準(zhǔn)尺寸的監(jiān)控圖像中識別人體目標(biāo)；如果識別到人體目標(biāo)則繼續(xù)從標(biāo)準(zhǔn)尺寸的監(jiān)控圖像中識別監(jiān)控對象輪廓，所述監(jiān)控對象輪廓為監(jiān)控對象目標(biāo)的最小外接矩形；如果未識別到人體目標(biāo)則終止對所述監(jiān)控圖像的識別程序，并輸出提示信息。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，利用目標(biāo)檢測算法從監(jiān)控區(qū)域的監(jiān)控圖像中識別監(jiān)控對象輪廓，并利用人體姿勢識別模型基于所述監(jiān)控對象輪廓提取第一關(guān)鍵點集合，包括：利用人體姿勢識別模型對監(jiān)控對象輪廓范圍內(nèi)的圖像進(jìn)行關(guān)鍵點識別，所述人體姿勢識別模型采用darkpose模型，且darkpose模型主干網(wǎng)絡(luò)使用hrnet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，優(yōu)化器為adam；利用數(shù)據(jù)標(biāo)注軟件對識別出的所有關(guān)鍵點進(jìn)行坐標(biāo)標(biāo)注，并將所有關(guān)鍵點坐標(biāo)存儲為第一關(guān)鍵點集合。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，利用特征提取算法提取所述監(jiān)控圖像的第一特征點和標(biāo)準(zhǔn)圖像中與第一特征點具有映射關(guān)系的第二特征點，基于第一特征點和第二特征點計算將監(jiān)控圖像映射至標(biāo)準(zhǔn)圖像坐標(biāo)系的單應(yīng)矩陣，包括：利用oriented brief特征提取算法分別從監(jiān)控圖像和標(biāo)準(zhǔn)圖像提取多個特征點，所述標(biāo)準(zhǔn)圖像為監(jiān)控對象在初始狀態(tài)下的圖像；利用暴力算法對監(jiān)控圖像的多個特征點與標(biāo)準(zhǔn)圖像的多個特征點進(jìn)行匹配，建立對監(jiān)控圖像的多個特征點與標(biāo)準(zhǔn)圖像的多個特征點的一一映射關(guān)系；利用公式i＝h*k計算單應(yīng)矩陣h，其中k為監(jiān)控圖像的特征點坐標(biāo)，i為標(biāo)準(zhǔn)圖像中的映射特征點坐標(biāo)；利用多對具有映射關(guān)系的特征點計算多個單應(yīng)矩陣，從多個單應(yīng)矩陣中篩選出準(zhǔn)確單應(yīng)矩陣。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，將標(biāo)準(zhǔn)圖像中監(jiān)控對象的關(guān)鍵點圍成的多
邊形的面積作為標(biāo)準(zhǔn)面積，計算所述多邊形面積與所述標(biāo)準(zhǔn)面積的度量值，包括：利用公式計算所述度量值，其中s
ref
為標(biāo)準(zhǔn)圖像中的監(jiān)控對象區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)面積，s
n
為第一關(guān)鍵點集合在標(biāo)準(zhǔn)圖像坐標(biāo)系上圍成的多邊形面積，|
·
|表示求像素個數(shù)運算。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，比對度量值與設(shè)定的閾值，如果度量值未超過所述閾值則判定監(jiān)控對象被移動，包括：通過預(yù)先采集多張監(jiān)控對象處于不同狀態(tài)的樣本圖像，并分別對多張樣本圖像進(jìn)行處理獲取多張樣本圖像相對于標(biāo)準(zhǔn)圖像的樣本度量值，通過分析多個樣本度量值對應(yīng)的監(jiān)控對象狀態(tài)設(shè)定閾值；比對監(jiān)控圖像相對于標(biāo)準(zhǔn)圖像的度量值與設(shè)定的閾值的大小，如果所述度量值超過所述閾值，則判定監(jiān)控對象未被移動。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：采集監(jiān)控區(qū)域的監(jiān)控視頻，并利用圖像批量縮放工具從所述監(jiān)控視頻中截取多幀標(biāo)準(zhǔn)尺寸的監(jiān)控圖像；分別對多張監(jiān)控圖像進(jìn)行處理，得到多張監(jiān)控圖像的監(jiān)控對象移動識別結(jié)果；將占比較大的監(jiān)控對象移動識別結(jié)果作為最終的監(jiān)控對象移動識別結(jié)果輸出。8.一種監(jiān)控對象移動識別系統(tǒng)，其特征在于，包括：目標(biāo)識別單元，用于利用目標(biāo)檢測算法從監(jiān)控區(qū)域的監(jiān)控圖像中識別監(jiān)控對象輪廓，并利用人體姿勢識別模型基于所述監(jiān)控對象輪廓提取第一關(guān)鍵點集合；矩陣計算單元，用于利用特征提取算法提取所述監(jiān)控圖像的第一特征點和標(biāo)準(zhǔn)圖像中與第一特征點具有映射關(guān)系的第二特征點，基于第一特征點和第二特征點計算將監(jiān)控圖像映射至標(biāo)準(zhǔn)圖像坐標(biāo)系的單應(yīng)矩陣；面積計算單元，用于利用單應(yīng)矩陣將所述第一關(guān)鍵點集合映射至標(biāo)準(zhǔn)圖像坐標(biāo)系，計算第一關(guān)鍵點集合在標(biāo)準(zhǔn)圖像坐標(biāo)系上圍成的多邊形面積；度量計算單元，用于將標(biāo)準(zhǔn)圖像中監(jiān)控對象的關(guān)鍵點圍成的多邊形的面積作為標(biāo)準(zhǔn)面積，計算所述多邊形面積與所述標(biāo)準(zhǔn)面積的度量值；結(jié)果判定單元，用于比對度量值與設(shè)定的閾值，如果度量值未超過所述閾值則判定監(jiān)控對象被移動。9.一種終端，其特征在于，包括：處理器；用于存儲處理器的執(zhí)行指令的存儲器；其中，所述處理器被配置為執(zhí)行權(quán)利要求1-7任一項所述的方法。10.一種存儲有計算機(jī)程序的計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-7中任一項所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種監(jiān)控對象移動識別方法、系統(tǒng)、終端及存儲介質(zhì)，包括：利用目標(biāo)檢測算法從監(jiān)控區(qū)域的監(jiān)控圖像中識別監(jiān)控對象輪廓，并利用人體姿勢識別模型基于監(jiān)控對象輪廓提取第一關(guān)鍵點集合；利用監(jiān)控圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像的特征點計算單應(yīng)矩陣；利用單應(yīng)矩陣將第一關(guān)鍵點集合映射至標(biāo)準(zhǔn)圖像坐標(biāo)系，計算第一關(guān)鍵點集合在標(biāo)準(zhǔn)圖像坐標(biāo)系上圍成的多邊形面積；將標(biāo)準(zhǔn)圖像中監(jiān)控對象的關(guān)鍵點圍成的多邊形的面積作為標(biāo)準(zhǔn)面積，計算多邊形面積與標(biāo)準(zhǔn)面積的度量值；比對度量值與設(shè)定的閾值，如果度量值未超過閾值則判定監(jiān)控對象被移動。本發(fā)明可應(yīng)用于動態(tài)監(jiān)控場景，提升動態(tài)監(jiān)控場景下的識別結(jié)果的準(zhǔn)確性。提升動態(tài)監(jiān)控場景下的識別結(jié)果的準(zhǔn)確性。提升動態(tài)監(jiān)控場景下的識別結(jié)果的準(zhǔn)確性。


技術(shù)研發(fā)人員：陸順 邢宏偉 薛念明 劉濤 李向陽 張明巖 段佳希
受保護(hù)的技術(shù)使用者：山東魯軟數(shù)字科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：2021.12.20
技術(shù)公布日：2022/4/26