[发明专利]一种目标行为描述方法、装置和监控设备

说明书

本申请公开了一种目标行为描述方法和装置，通过摄像头的姿态位置信息和运动参数信息可根据上一图像得到预测图像，根据预测图像和当前图像进行目标检测可减少运算量。将识别出来的运动目标和显著性目标进行去重复处理，在对去重复处理后的每个目标进行行为描述得到行为描述结果，这样可对图像中的多个目标同时进行行为描述，并减少计算量。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种目标行为描述方法、装置和监控设备。

背景技术

近年来，在政府对汽车安全法令的贯彻和实施、消费者的驾驶体验更高需求及自动驾驶的趋势推动下，业界提出了ADAS(Advanced Driver Assistant System，先进辅助驾驶系统)的解决方案。ADAS是指利用车辆上安装的传感器收集周围的数据，进行物体的辨识、侦测和追踪等功能，能够让驾驶者在最快时间察觉潜在危险，提高驾驶的安全性。车辆上的摄像头为核心的感知部件，摄像头可以采集道路上行人和车辆的图像，然而如何利用摄像头对采集的图像中的物体行为描述是目前研究的热点。

发明内容

本申请所要解决的技术问题在于，提供一种目标行为描述方法、装置和监控设备。可图像中的多个目标进行行为描述，同时有效减少计算量。

为了解决上述技术问题，本申请提供了一种目标行为描述方法，包括：摄像头将采集到的多个图像存储在缓冲区中，目标行为描述装置(以下简称描述装置)，描述装置从缓冲区中取出当前图像和当前图像的上一图像，描述装置确定摄像头的姿态位置信息和运动参数信息，摄像头安装在车辆上，可安装在车辆的任意位置，且随车辆的运动而运动。姿态位置信息表示摄像头预先设置的固定参数，例如：姿态位置信息包括视角，运动参数信息表示摄像头在运动过程中的相关参数，例如：运动参数信息包括速度和转向角。生成预测图像的方法可以是：根据摄像头的运动参数信息(如速度和转向角)，以及摄像头的姿态位置信息(如视角)可计算出车辆前进的距离，摄像头与物体之间的运动趋势决定了目标在图像中的变化规律，物体表示真实世界中的实体，例如物体包括行人、车辆、红绿灯等，目标表示物体在摄像头采集的图像中的像素区域。根据运动趋势的不同，目标在图像中的变化规律为：如果摄像头靠近物体，则目标在图像中会慢慢变大，将上一图像中的目标放大预设比例后得到预测图像；如果摄像头远离物体，则目标在图像中会慢慢变小，将上一图像中的物体缩小预设比例后得到预测图像；如果摄像头相对于物体发生拐弯，则目标会在图像中水平移动，将上一图像中的物体进行平移预设距离后得到预测图像。因此通过运动状态信息和姿态位置信息可以精确确定目标的变化情况，再对上一图像中的目标进行放大、缩小或平移得到预测图像。然后，描述装置根据当前图像和预测图像进行进一步的处理：根据预设的目标检测算法从当前图像和预测图像得到至少一个运动目标，运动目标在图像中表现为一个像素区域，运动目标表示在当前图像和预测图像中发生运动的目标，根据识别出的至少一个运动目标生成第一图像。描述装置根据预设的显著性区域检测算法从当前图像中识别出至少一个显著目标，显著目标在图像中表示为一个矩形的像素区域，显著性区域检测算法包括但不限于AC、HC、LC和FT。描述装置将第一图像和第二图像中相同的目标进行去重处理，对于相同的目标只保留一个目标，去重处理后生成预处理图像，预处理图像中包括至少一个互不相同的目标，描述装置根据预设的行为描述算法对预处理图像中的每个目标进行行为描述得到行为描述结果。

上述实施例，通过摄像头的姿态位置信息和运动参数信息可根据上一图像得到预测图像，根据预测图像和当前图像进行目标检测可减少运算量。将识别出来的运动目标和显著性目标进行去重复处理，在对去重复处理后的每个目标进行行为描述得到行为描述结果，这样可对图像中的多个目标同时进行行为描述，并减少计算量。