[发明专利]用于确定目标对象的外接框的方法、装置和电子设备

说明书

本申请公开了一种用于确定目标对象的外接框的方法、装置、计算机可读存储介质以及电子设备，其中的方法包括：获取目标对象的多个关键点中每个关键点的属性信息；根据所述目标对象的多个关键点中每个关键点的属性信息以及预设的神经网络，确定所述目标对象的外接框位置。本申请实施方式能够提高确定目标对象的外接框的效率以及准确性。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术，尤其是一种用于确定目标对象的外接框的方法、装置和电子设备。

背景技术

在图像识别等计算机视觉领域中，往往需要快速准确的确定出人体的外接框。

目前，通常利用Faster-RCNN(Convolutional Neural Networks，加快的基于区域的卷积神经网络)来确定人体的外接框，即先利用RPN(Region Proposal Network，候选区域生成网络)获得多个候选区域，然后，再利用RCNN对各个候选区域进行评分及修正，从而确定出人体的外接框。

发明内容

本申请实施方式提供一种用于确定目标对象的外接框的方法、用于确定目标对象的外接框的装置、计算机可读存储介质以及电子设备。

根据本申请的一个方面，提供了一种用于确定目标对象的外接框的方法，包括：获取目标对象的多个关键点中每个关键点的属性信息；根据所述目标对象的多个关键点中每个关键点的属性信息以及预设的神经网络，确定所述目标对象的外接框位置。

在本申请一实施方式中，所述目标对象包括：人体。

在本申请又一实施方式中，所述关键点的属性信息包括：坐标信息以及存在判别值。

在本申请再一实施方式中，所述根据所述目标对象的多个关键点中每个关键点的属性信息以及预设的神经网络，确定所述目标对象的外接框位置，包括：根据所述多个关键点中每个关键点的属性信息，从所述多个关键点中确定至少一个有效关键点；根据所述至少一个有效关键点中每个有效关键点的属性信息，对所述多个关键点的属性信息进行处理，得到处理后的多个关键点的属性信息；将所述处理后的所述多个关键点的属性信息输入到所述预设的神经网络进行处理，得到所述目标对象的外接框位置。

在本申请再一实施方式中，所述处理后的多个关键点的属性信息包括：所述至少一个有效关键点中每个有效关键点的处理后的属性信息以及所述多个关键点中除所述至少一个有效关键点之外的其他关键点的属性信息。

在本申请再一实施方式中，所述根据所述至少一个有效关键点中每个有效关键点的属性信息，对所述多个关键点的属性信息进行处理，得到处理后的多个关键点的属性信息，包括：根据所述至少一个有效关键点中每个有效关键点的属性信息包括的坐标信息，确定参考坐标；根据所述参考坐标和所述至少一个有效关键点中每个有效关键点的属性信息中的坐标信息，确定所述每个有效关键点的处理后的属性信息中的坐标信息。

在本申请再一实施方式中，所述根据所述至少一个有效关键点中每个有效关键点的属性信息包括的坐标信息，确定参考坐标，包括：对所述至少一个有效关键点中每个有效关键点的坐标信息对应的坐标进行平均处理，得到所述参考坐标；和/或，根据所述参考坐标和所述至少一个有效关键点中每个有效关键点的属性信息中的坐标信息，确定所述每个有效关键点的处理后的属性信息中的坐标信息，包括：将所述参考坐标作为原点，确定所述至少一个有效关键点中每个有效关键点的坐标信息所对应的处理后的坐标信息。

在本申请再一实施方式中，所述将所述处理后的所述多个关键点的属性信息输入到所述预设的神经网络进行处理，得到所述目标对象的外接框位置，包括：将所述处理后的所述多个关键点的属性信息输入到所述预设的神经网络进行处理，得到输出位置信息；根据所述参考坐标和所述输出位置信息，确定所述目标对象的外接框位置。