[发明专利]用于生成信息的方法和装置

说明书

本申请实施例公开了用于生成信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待检测图像序列；将该待检测图像序列中的待检测图像依次输入至预先训练的人体检测模型，得到与该待检测图像序列中的每一个待检测图像相对应的人体的识别信息和位置信息，其中，该人体识别模型用于对图像中所显示的人体进行识别和位置检测；对所得到的识别信息和位置信息进行解析，生成人流流向信息。该实施方式提高了信息生成的灵活性。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及互联网技术领域，尤其涉及用于生成信息的方法和装置。

背景技术

机场、火车站等公共场所通常人流量较多，较为拥挤。当遇到需要进行人流疏散等情况时，需要基于当前人流走向进行及时疏散。

通常现有的方式通常仅能够计算公共场所的当前大致人数，或者获取监控设备采集到的视频、图像后，人工分析人流流向并人工汇总得到人流流向信息，无法自动对人流流向等进行统计和跟踪。

发明内容

本申请实施例提出了用于生成信息的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于生成信息的方法，该方法包括：获取待检测图像序列；将待检测图像序列中的待检测图像依次输入至预先训练的人体检测模型，得到与待检测图像序列中的每一个待检测图像相对应的人体的识别信息和位置信息，其中，人体识别模型用于对图像中所显示的人体进行识别和位置检测；对所得到的识别信息和位置信息进行解析，生成人流流向信息。

在一些实施例中，待检测图像序列中的每一个待检测图像包括监控摄像头采集的第一待检测图像和热成像摄像头在同一时刻采集的第二待检测图像。

在一些实施例中，人体检测模型通过如下步骤训练得到：提取训练样本，其中，训练样本包括多个预置图像，多个预置图像中的每一个预置图像带有用于表征对该预置图像所显示的人体的识别结果的识别标注和用于表征该预置图像所显示的人体区域所在位置的位置标注；利用机器学习方法，将每一个预置图像作为卷积神经网络的输入，将该预置图像带有的识别标注和位置标注作为输出，训练得到人体检测模型。

在一些实施例中，对所得到的识别信息和位置信息进行解析，生成人流流向信息，包括：对于待检测图像序列中的每一个待检测图像，基于所得到的该待检测图像的识别信息和位置信息，确定该待检测图像所呈现的每一个人体的位置；对于识别到的每一个人体，基于该人体在各个待检测图像中的位置，确定该人体的运动轨迹；对所识别到的各个人体的运动轨迹进行汇总，生成人流流向信息。

在一些实施例中，在生成人流流向信息之后，该方法还包括：确定所识别到的各个人体的运动轨迹所指示的运动方向；对相同的运动方向进行汇总，生成用于表征所确定的运动方向的运动方向分布图；向终端设备发送运动方向分布图。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于生成信息的装置，该装置包括：获取单元，配置用于获取待检测图像序列；输入单元，配置用于将待检测图像序列中的待检测图像依次输入至预先训练的人体检测模型，得到与待检测图像序列中的每一个待检测图像相对应的人体的识别信息和位置信息，其中，人体识别模型用于对图像中所显示的人体进行识别和位置检测；生成单元，配置用于对所得到的识别信息和位置信息进行解析，生成人流流向信息。

在一些实施例中，待检测图像序列中的每一个待检测图像包括监控摄像头采集的第一待检测图像和热成像摄像头在同一时刻采集的第二待检测图像。

在一些实施例中，该装置还包括：提取单元，配置用于提取训练样本，其中，训练样本包括多个预置图像，多个预置图像中的每一个预置图像带有用于表征对该预置图像所显示的人体的识别结果的识别标注和用于表征该预置图像所显示的人体区域所在位置的位置标注；训练单元，配置用于利用机器学习方法，将每一个预置图像作为卷积神经网络的输入，将该预置图像带有的识别标注和位置标注作为输出，训练得到人体检测模型。