本公開涉及圖像處理，具體而言，涉及一種目標(biāo)檢測方法及裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、目標(biāo)檢測能夠找出圖像中重要、關(guān)鍵的對象，而對異常對象進(jìn)行檢測識別，可以發(fā)現(xiàn)未知的異常情況，以及時的采取有效措施，避免造成更多的不利影響。因此，對異常對象進(jìn)行檢測識別已經(jīng)成為目標(biāo)檢測領(lǐng)域的一個重要分支。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本公開的目的在于提供一種目標(biāo)檢測方法及裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，進(jìn)而至少在一定程度上提高異常對象的識別準(zhǔn)確性。

2、本公開的其他特性和優(yōu)點將通過下面的詳細(xì)描述變得顯然，或部分地通過本公開的實踐而習(xí)得。

3、根據(jù)本公開的第一方面，提供了一種目標(biāo)檢測方法，包括：根據(jù)待檢測視頻的第一視頻幀序列，確定是否存在疑似異常對象；在存在所述疑似異常對象的情況下，根據(jù)所述第一視頻幀序列從所述待檢測視頻幀序列中截取出待檢測子視頻，其中，所述第一視頻幀序列對應(yīng)的時間段與所述待檢測子視頻對應(yīng)的時間段部分重合；對所述待檢測子視頻進(jìn)行分類處理，得到所述疑似異常對象的異常識別結(jié)果。

4、根據(jù)本公開的第二方面，提供了一種目標(biāo)檢測裝置，包括：疑似異常對象確定模塊，被配置為根據(jù)待檢測視頻的第一視頻幀序列，確定是否存在疑似異常對象；視頻截取模塊，被配置為在存在所述疑似異常對象的情況下，根據(jù)所述第一視頻幀序列從所述待檢測視頻幀序列中截取出待檢測子視頻，其中，所述第一視頻幀序列對應(yīng)的時間段與所述待檢測子視頻對應(yīng)的時間段部分重合；分類模塊，被配置為對所述待檢測子視頻進(jìn)行分類處理，得到所述疑似異常對象的異常識別結(jié)果。根據(jù)本公開的第三方面，提供了一種電子設(shè)備，包括：處理器；以及，存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，當(dāng)所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執(zhí)行時，使得所述一個或多個處理器實現(xiàn)如上述實施例中第一方面所述的目標(biāo)檢測方法。

5、根據(jù)本公開的第四方面，提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如第一方面所述的目標(biāo)檢測方法。

6、根據(jù)本公開的第五方面，提供了一種包含指令的計算機程序產(chǎn)品，當(dāng)其在計算機上運行時，使得計算機執(zhí)行如第一方面所述的目標(biāo)檢測方法的步驟。由上述技術(shù)方案可知，本公開示例性實施例中的目標(biāo)檢測方法、目標(biāo)檢測裝置，以及實現(xiàn)所述目標(biāo)檢測方法的計算機可讀存儲介質(zhì)、計算機程序產(chǎn)品及電子設(shè)備，至少具備以下優(yōu)點和積極效果：

7、在本公開的一些實施例所提供的技術(shù)方案中，在根據(jù)待檢測視頻的第一視頻幀序列確定存在疑似異常對象的情況下，根據(jù)第一視頻幀序列從待檢測視頻中截取出待檢測子視頻，然后再對包含疑似異常對象的待檢測子視頻進(jìn)行分類處理，最終得到疑似異常對象的異常識別結(jié)果。這樣，一方面，本公開在確定存在疑似異常對象的情況下，通過截取子視頻，根據(jù)子視頻的分類結(jié)果進(jìn)一步對疑似異常對象進(jìn)行異常狀態(tài)判斷，由于視頻能夠體現(xiàn)出對象在一段時間內(nèi)的連續(xù)狀態(tài)，因此可以降低誤檢測概率，提高異常對象檢測的準(zhǔn)確性；另一方面，本公開是先通過第一視頻幀序列確定存在疑似異常對象的情況下，再進(jìn)行子視頻截取，然后對子視頻進(jìn)行視頻分類處理，以得到異常識別結(jié)果，而不是直接對整個視頻進(jìn)行分類處理，因此，可以提高異常對象的檢測效率。

8、本公開應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。

技術(shù)特征：

1.一種目標(biāo)檢測方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標(biāo)檢測方法，其特征在于，所述第一視頻幀序列的確定方式包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的目標(biāo)檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)待檢測視頻的第一視頻幀序列，確定是否存在疑似異常對象包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的目標(biāo)檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)所述候選異常對象在所述第一視頻幀序列中被跟蹤到的情況，確定所述候選異常對象是否為疑似異常對象包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的目標(biāo)檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一視頻幀序列從所述待檢測視頻中截取出待檢測子視頻，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的目標(biāo)檢測方法，其特征在于，所述在所述待檢測視頻中截取從所述初始視頻幀到所述截止視頻幀的視頻幀，以得到所述待檢測子視頻包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的目標(biāo)檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)跟蹤到的所述候選異常對象在所述第二視頻幀中的位置，對所述第二視頻幀進(jìn)行裁切；包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標(biāo)檢測方法，其特征在于，所述對所述待檢測子視頻進(jìn)行分類處理，得到所述疑似異常對象的異常識別結(jié)果包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的目標(biāo)檢測方法，其特征在于，所述異常對象包括異常動物，所述視頻分類模型的訓(xùn)練過程包括如下步驟：

10.一種目標(biāo)檢測裝置，其特征在于，包括：

11.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：

12.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至9中任一項所述的目標(biāo)檢測方法。

13.一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至9中任一項所述的目標(biāo)檢測方法。

技術(shù)總結(jié)
本公開涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種目標(biāo)檢測方法及裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。目標(biāo)檢測方法包括：根據(jù)待檢測視頻的第一視頻幀序列，確定是否存在疑似異常對象；在存在疑似異常對象的情況下，根據(jù)第一視頻幀序列從待檢測視頻幀序列中截取出待檢測子視頻，其中，第一視頻幀序列對應(yīng)的時間段與待檢測子視頻對應(yīng)的時間段部分重合；對待檢測子視頻進(jìn)行分類處理，得到疑似異常對象的異常識別結(jié)果。本公開在確定存在疑似異常對象的情況下，對存在疑似異常對象的視頻片段進(jìn)行分類，以得到疑似異常對象的異常識別結(jié)果，可以提高異常對象的識別準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：馬康哲
受保護的技術(shù)使用者：馬上消費金融股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19