[发明专利]视频物体分割方法和装置、电子设备、存储介质

说明书

本发明实施例公开了视频物体分割方法和装置、电子设备、存储介质，其中一种方法包括：在视频的至少部分帧中，自参考帧开始顺序进行所述参考帧的物体分割结果的帧间传递，获得所述至少部分帧中各其他帧的物体分割结果；确定所述至少部分帧中相对所述参考帧的物体分割结果丢失物体的其他帧；以确定的其他帧作为目标帧进行丢失物体的分割，以更新所述目标帧的物体分割结果；将所述目标帧更新后的物体分割结果顺序传递到所述视频中的至少一其他帧。本发明实施例提高了视频物体分割结果的准确率。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术，尤其是一种视频物体分割方法和装置、电子设备、存储介质。

背景技术

由于深度卷积神经网络具备强大的学习能力，并且具有大量标注好的数据供其学习，近年来，深度卷积神经网络在许多计算机视觉任务中已经取得了巨大的成功。

在计算机视觉领域中，视频中物体分割，是指将视频中各帧中像素按照不同物体进行分组(Grouping)/分割(Segmentation)，从而将各帧细分为多个图像子区域(像素的集合)的过程。视频中的物体分割，在智能视频分析、安防监控、自动驾驶等很多领域均有重要应用。

发明内容

本发明实施例提供一种用于进行视频物体分割的技术方案。

根据本发明实施例的一个方面，提供的一种视频物体分割方法，包括：

在视频的至少部分帧中，自参考帧开始顺序进行所述参考帧的物体分割结果的帧间传递，获得所述至少部分帧中各其他帧的物体分割结果；

确定所述至少部分帧中相对所述参考帧的物体分割结果丢失物体的其他帧；

以确定的其他帧作为目标帧进行丢失物体的分割，以更新所述目标帧的物体分割结果；

将所述目标帧更新后的物体分割结果顺序传递到所述视频中的至少一其他帧。

根据本发明实施例的另一个方面，提供的另一种视频物体分割方法，包括：

从视频中的当前帧获取包括一物体的图像块；从所述当前帧的邻近帧的物体类别概率图谱获取所述物体对应物体类别的概率图谱块；

至少根据所述图像块和所述概率图谱块，确定所述当前帧中所述物体的物体分割结果。

根据本发明实施例的又一个方面，提供的一种视频物体分割装置，包括：

所述传递网络，用于在视频的至少部分帧中，自参考帧开始顺序进行所述参考帧的物体分割结果的帧间传递，获得所述至少部分帧中各其他帧的物体分割结果；以及将物体再识别网络获得的目标帧更新后的物体分割结果顺序传递到所述视频中的至少一其他帧；

所述物体再识别网络，用于确定所述至少部分帧中相对所述参考帧的物体分割结果丢失物体的其他帧；以确定的其他帧作为目标帧进行丢失物体的分割，以更新所述目标帧的物体分割结果。

根据本发明实施例的再一个方面，提供的另一种视频物体分割装置，包括：

第一获取模块，用于从视频中的当前帧获取包括一物体的图像块；从所述当前帧的邻近帧的物体类别概率图谱获取所述物体对应物体类别的概率图谱块；

确定模块，用于至少根据所述图像块和所述概率图谱块，确定所述当前帧中所述物体的物体分割结果。

根据本发明实施例的再一个方面，提供的一种电子设备，包括上述任一实施例所述的视频物体分割装置、或者视频物体分割结果的传递装置。

根据本发明实施例的再一个方面，提供的另一种电子设备，包括：

存储器，用于存储可执行指令；以及

处理器，用于与所述存储器通信以执行所述可执行指令从而完成本发明上述任一实施例所述方法的操作。