本發(fā)明涉及圖像分析，尤其涉及一種目標(biāo)特征獲取方法、裝置、攝像機(jī)及存儲裝置。

背景技術(shù)：

1、如今攝像機(jī)的應(yīng)用場景越來越廣泛，如辦公區(qū)域、醫(yī)院及交通道路等區(qū)域均安裝有攝像機(jī)。攝像機(jī)可以實時采集所處位置區(qū)域的視頻圖像，并對視頻圖像中的移動目標(biāo)進(jìn)行特征識別。

2、然而，攝像機(jī)的硬件資源有限，對行人、車輛等移動目標(biāo)進(jìn)行特征識別的過程中都需要消耗算力，大量的高清視頻流消耗的算力非常大，在充分利用現(xiàn)有的硬件資源的前提下，如何能夠更好的節(jié)省算力，變得越來越重要。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種目標(biāo)特征獲取方法、裝置、攝像機(jī)及存儲裝置，在硬件資源一定的情況下，可充分利用現(xiàn)有資源，分析相鄰視頻畫面中移動目標(biāo)的特征信息，有效提升了目標(biāo)特征識別的效率。

2、根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供了一種目標(biāo)特征獲取方法，包括：

3、實時采集視頻幀，并當(dāng)當(dāng)前時刻采集的第一視頻幀中包含的移動目標(biāo)的數(shù)量大于第一預(yù)設(shè)數(shù)量閾值時，獲取所述第一視頻幀中的待分析區(qū)域；其中，所述待分析區(qū)域為包含所有移動目標(biāo)的整體區(qū)域；

4、獲取上一時刻和/或下一時刻采集的第二視頻幀，并根據(jù)所述第一視頻幀和所述第二視頻幀確定移動目標(biāo)運動軌跡；

5、根據(jù)所述移動目標(biāo)運動軌跡確定所述第二視頻幀中的待分析目標(biāo)，并從所述第二視頻幀中提取所述待分析目標(biāo)所處的目標(biāo)區(qū)域；

6、將所述目標(biāo)區(qū)域拼接到所述待分析區(qū)域中，生成目標(biāo)分析區(qū)域，并對所述目標(biāo)分析區(qū)域進(jìn)行分析，獲取所述目標(biāo)分析區(qū)域中包含的移動目標(biāo)的特征信息。

7、根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種目標(biāo)特征獲取裝置，包括：

8、待分析區(qū)域獲取模塊，用于時采集視頻幀，并當(dāng)當(dāng)前時刻采集的第一視頻幀中包含的移動目標(biāo)的數(shù)量大于第一預(yù)設(shè)數(shù)量閾值時，獲取所述第一視頻幀中的待分析區(qū)域；其中，所述待分析區(qū)域為包含所有移動目標(biāo)的整體區(qū)域；運動軌跡確定模塊，用于獲取上一時刻和/或下一時刻采集的第二視頻幀，并根據(jù)所述第一視頻幀和所述第二視頻幀確定移動目標(biāo)運動軌跡；

9、目標(biāo)區(qū)域提取模塊，用于根據(jù)所述移動目標(biāo)運動軌跡確定所述第二視頻幀中的待分析目標(biāo)，并從所述第二視頻幀中提取所述待分析目標(biāo)所處的目標(biāo)區(qū)域；

10、目標(biāo)特征獲取模塊，用于將所述目標(biāo)區(qū)域拼接到所述待分析區(qū)域中，生成目標(biāo)分析區(qū)域，并對所述目標(biāo)分析區(qū)域進(jìn)行分析，獲取所述目標(biāo)分析區(qū)域中包含的移動目標(biāo)的特征信息。

11、根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種攝像機(jī)，所述攝像機(jī)包括：

12、至少一個處理器；以及

13、與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

14、所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執(zhí)行的計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被所述至少一個處理器執(zhí)行，以使所述至少一個處理器能夠執(zhí)行本發(fā)明任一實施例所述的目標(biāo)特征獲取方法。

15、根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機(jī)指令，所述計算機(jī)指令用于使處理器執(zhí)行時實現(xiàn)本發(fā)明任一實施例所述的目標(biāo)特征獲取方法。

16、本發(fā)明實施例的目標(biāo)特征獲取方案，包括：實時采集視頻幀，并當(dāng)當(dāng)前時刻采集的第一視頻幀中包含的移動目標(biāo)的數(shù)量大于第一預(yù)設(shè)數(shù)量閾值時，獲取所述第一視頻幀中的待分析區(qū)域；其中，所述待分析區(qū)域為包含所有移動目標(biāo)的整體區(qū)域；獲取上一時刻和/或下一時刻采集的第二視頻幀，并根據(jù)所述第一視頻幀和所述第二視頻幀確定移動目標(biāo)運動軌跡；根據(jù)所述移動目標(biāo)運動軌跡確定所述第二視頻幀中的待分析目標(biāo)，并從所述第二視頻幀中提取所述待分析目標(biāo)所處的目標(biāo)區(qū)域；將所述目標(biāo)區(qū)域拼接到所述待分析區(qū)域中，生成目標(biāo)分析區(qū)域，并對所述目標(biāo)分析區(qū)域進(jìn)行分析，獲取所述目標(biāo)分析區(qū)域中包含的移動目標(biāo)的特征信息。通過本發(fā)明實施例提供的技術(shù)方案，將上一時刻和/或下一時刻采集的視頻幀中的待分析目標(biāo)所處的目標(biāo)區(qū)域與當(dāng)前時刻采集的視頻幀中的包含所有移動目標(biāo)的待分析區(qū)域進(jìn)行拼接，生成目標(biāo)分析區(qū)域，以對目標(biāo)分析區(qū)域中的移動目標(biāo)的特征進(jìn)行識別，可在硬件資源一定的情況下，充分利用現(xiàn)有資源，分析至少兩個視頻畫面中移動目標(biāo)的特征信息，降低了單位時間的運算數(shù)量，從而空閑了更多的運算算力，有效提升了目標(biāo)特征識別的效率。

17、應(yīng)當(dāng)理解，本部分所描述的內(nèi)容并非旨在標(biāo)識本發(fā)明的實施例的關(guān)鍵或重要特征，也不用于限制本發(fā)明的范圍。本發(fā)明的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。

技術(shù)特征：

1.一種目標(biāo)特征獲取方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，當(dāng)當(dāng)前時刻采集的第一視頻幀中包含的移動目標(biāo)的數(shù)量大于第一預(yù)設(shè)數(shù)量閾值時，獲取所述第一視頻幀中的待分析區(qū)域，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，獲取當(dāng)前時刻采集的第一視頻幀中的目標(biāo)運動區(qū)域，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述移動目標(biāo)運動軌跡確定所述第二視頻幀中的待分析目標(biāo)，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述對所述目標(biāo)分析區(qū)域進(jìn)行分析，獲取所述目標(biāo)分析區(qū)域中包含的移動目標(biāo)的特征信息之前，還包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在獲取上一時刻和/或下一時刻采集的第二視頻幀，并根據(jù)所述第一視頻幀和所述第二視頻幀確定移動目標(biāo)運動軌跡之前，還包括：

8.一種目標(biāo)特征獲取裝置，其特征在于，包括：

9.一種攝像機(jī)，其特征在于，所述攝像機(jī)包括：

10.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機(jī)指令，所述計算機(jī)指令用于使處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1-7中任一項所述的目標(biāo)特征獲取方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種目標(biāo)特征獲取方法、裝置、攝像機(jī)及存儲裝置。該方法包括：實時采集視頻幀，并當(dāng)當(dāng)前時刻采集的第一視頻幀中包含的移動目標(biāo)的數(shù)量大于第一預(yù)設(shè)數(shù)量閾值時，獲取第一視頻幀中的待分析區(qū)域；獲取上一時刻和/或下一時刻采集的第二視頻幀，并根據(jù)第一視頻幀和第二視頻幀確定移動目標(biāo)運動軌跡；根據(jù)移動目標(biāo)運動軌跡確定第二視頻幀中的待分析目標(biāo)，并從第二視頻幀中提取待分析目標(biāo)所處的目標(biāo)區(qū)域；將目標(biāo)區(qū)域拼接到待分析區(qū)域中，生成目標(biāo)分析區(qū)域，并對目標(biāo)分析區(qū)域進(jìn)行分析，獲取目標(biāo)分析區(qū)域中包含的移動目標(biāo)的特征信息。通過本方案，可同時分析至少兩個視頻畫面中移動目標(biāo)的特征信息，有效提升了目標(biāo)特征識別的效率。

技術(shù)研發(fā)人員：黃黎濱
受保護(hù)的技術(shù)使用者：浙江宇視科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/4/28