[发明专利]一种图像中目标对象的识别方法、装置和存储介质

说明书

本发明公开了一种图像中目标对象识别方法、装置和存储介质，用于降低识别图像中目标对象的资源开销。所述图像中目标对象的识别方法，包括：从采集的视频中选择一帧图像；按照预设步长遍历所选择的图像；针对遍历的每一局部图像，确定所述局部图像与目标图像之间的相似度，所述目标图像中包含有所述目标对象；如果所述相似度大于预设阈值，则确定所选择的图像中存在目标对象。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种图像中目标对象的识别方法、装置和存储介质。

背景技术

随着家用智能摄像头的普及，越来越多的用户喜欢通过摄像头记录下一些美好的瞬间，从中截取人物或者宠物等图片做成图片集锦。

目前，从摄像头采集的视频流中截取出图像，将截取的图像发送到后台图像处理服务器，图像处理服务器通过一些基于深度学习框架的算法识别出图像中的任务图像或者宠物图像等。但这种方法计算成本太高，因为将图片通过网络发送给后台服务器，有一定的网络延迟，另外通过复杂的深度学习算法检测，也会消耗较多的资源。

发明内容

本发明实施例提供一种图像中目标对象识别方法、装置和存储介质，用于降低识别图像中目标对象的资源开销。

第一方面，提供一种图像中目标对象的识别方法，包括：

从采集的视频中选择一帧图像；

按照预设步长遍历所选择的图像；

针对遍历的每一局部图像，确定所述局部图像与目标图像之间的相似度，所述目标图像中包含有所述目标对象；

如果所述相似度大于预设阈值，则确定所选择的图像中存在目标对象。

可选地，所述目标图像为用户预先截取由客户端并发送给视频采集装置的；以及

确定所述局部图像与预先存储的目标图像之间的相似度，具体包括：

分别确定所述局部图像与所述目标图像对应的局部二值模式LBP特征向量；

根据所述局部图像对应的LBP特征向量和所述目标图像对应的LBP特征向量，确定所述局部图像与预先存储的目标图像之间的相似度。

可选地，在针对遍历的每一局部图像，确定所述局部图像与目标图像之间的相似度之前，还包括：

接收客户端发送的所述目标图像对应的LBP特征向量，所述目标图像为用户预先截取的；以及

确定所述局部图像与预先存储的目标图像之间的相似度，具体包括：

确定所述局部图像对应的LBP特征向量；

根据所述局部图像对应的LBP特征向量和所述目标图像对应的LBP特征向量，确定所述局部图像与预先存储的目标图像之间的相似度。

可选地，根据所述局部图像对应的LBP特征向量和所述目标图像对应的LBP特征向量，确定所述局部图像与预先存储的目标图像之间的相似度，具体包括：

根据所述局部图像对应的LBP特征向量和所述目标图像对应的LBP特征向量，利用余弦相似度算法确定所述局部图像与预先存储的目标图像之间的相似度。

第二方面，提供一种图像中目标对象的识别装置，包括：

选择单元，用于从采集的视频中选择一帧图像；

遍历单元，用于按照预设步长遍历所选择的图像；

第一确定单元，用于针对遍历的每一局部图像，确定所述局部图像与目标图像之间的相似度，所述目标图像中包含有所述目标对象；

第二确定单元，用于如果所述相似度大于预设阈值，则确定所选择的图像中存在目标对象。