[发明专利]非机动车计数方法、装置、设备及存储介质在审
申请号: | 202110095905.1 | 申请日: | 2021-01-25 |
公开(公告)号: | CN112800930A | 公开(公告)日: | 2021-05-14 |
发明(设计)人: | 胡含哲;甘伟豪 | 申请(专利权)人: | 北京市商汤科技开发有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06T7/73 |
代理公司: | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人: | 刘鹤;张颖玲 |
地址: | 100080 北京市海淀区北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 非机动车 计数 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种非机动车计数方法,其特征在于,所述方法包括:
获取用于对非机动车进行计数的目标计数网络;其中,所述目标计数网络为基于标注画面中非机动车数量的样本图像集进行训练得到的;
采用所述目标计数网络,对输入的待检测图像中的非机动车进行计数,生成车辆密度图;
基于所述车辆密度图,确定所述待检测图像中的非机动车的目标数量。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取用于对非机动车进行计数的目标计数网络之前,所述方法还包括:
获取非机动车的待标注图像集合;
在每一待标注图像中,确定对每一所述非机动车进行标注的目标图像区域;
在每一所述非机动车的目标图像区域,对每一所述非机动车进行标注,得到已标注图像;
基于所述已标注图像,创建所述样本图像集。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述在每一待标注图像中,确定对每一所述非机动车进行标注的目标图像区域,包括:
在每一所述待标注图像中,确定每一所述非机动车的方向控制器件对应的第一图像区域;
在所述第一图像区域中,确定所述方向控制器的中心点所在的位置;
将所述方向控制器的中心点所在的位置,确定为对所述非机动车进行标注的关键点的位置,并作为所述目标图像区域。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述在每一待标注图像中,确定对每一所述非机动车进行标注的目标图像区域,包括:
在每一所述待标注图像中,确定呈现每一所述非机动车的标识信息的第二图像区域;
将所述第二图像区域,确定为对所述非机动车进行标注的关键点的位置,并作为所述目标图像区域。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述非机动车为共享单车的情况下,所述获取画面内容包括非机动车的待标注图像集合,包括:获取共享单车的待标注图像集合;
所述在每一待标注图像中,确定对每一所述非机动车进行标注的目标图像区域,包括:
在每一所述待标注图像中,确定能够表示每一共享单车数量的位置对应的第三图像区域;
将所述第三图像区域,确定为对所述非机动车进行标注的关键点的位置,并作为所述目标图像区域。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述目标计数网络的训练过程,包括:
将所述样本图像输入待训练计数网络,得到样本图像特征;
基于所述样本图像特征,生成用于预测所述样本图像中非机动车的数量的预测密度图;
基于所述预测密度图,确定所述样本图像中非机动车的预测数量;
采用所述预测数量的损失,对所述待训练计数网络的网络参数进行调整,以使得到的所述目标计数网络输出的预测数量的损失满足收敛条件。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于所述样本图像特征,生成预测所述样本图像中非机动车的数量的预测密度图,包括:
基于所述样本图像的全局像素点,对所述样本图像特征中的像素点进行调整,得到已调样本特征;
对所述已调样本特征进行卷积,得到卷积结果;
对所述卷积结果进行上采样,得到预测密度图。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述车辆密度图,确定所述待检测图像中的非机动车的目标数量,包括:
确定所述车辆密度图中包括的像素点;
对所述车辆密度图中像素点的数量进行加和,得到加和结果;
基于预设对应关系和所述加和结果,确定所述目标数量;其中,所述预设对应关系用于表征非机动车的数量与所述车辆密度图中的单个像素点之间的匹配关系。
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