[发明专利]监控场景中目标物体提醒方法、系统与电子设备

说明书

本申请公开一种监控场景中目标物体提醒方法、系统与电子设备。监控场景中目标物体提醒方法，包括：获取监控摄像头拍摄的场景图片；根据场景图片中预设物体的轮廓将场景图片分割为多个检测区域；对多个检测区域分别进行图像增强处理；对图像增强处理后的多个检测区域进行目标物体检测；当检测到图像增强处理后的目标检测区域内存在目标物体时，则发出提醒信息。本申请有利于使目标物体在检测过程中更容易被检测到，提高目标物体检测的准确性。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体涉及一种监控场景中目标物体提醒方法、系统与电子设备。

背景技术

在唱歌娱乐的场所(Karaoke，KTV)或出租车内经常有人遗失贵重物品(如钱包、手机等)。由于KTV或出租车内的光线比较弱，当对采用这些场景的监控图像进行目标检测时，目标物体不容易被检测到，存在目标物体检测的准确性不高的问题。

发明内容

基于此，为了解决或改善现有技术的问题，本申请提供一种监控场景中目标物体提醒方法、系统与电子设备，有利于提高目标物体检测的准确性。

第一方面，提供一种监控场景中目标物体提醒方法，包括：

获取监控摄像头拍摄的场景图片；

根据所述场景图片中预设物体的轮廓将所述场景图片分割为多个检测区域；

对所述多个检测区域分别进行图像增强处理；

对所述图像增强处理后的多个检测区域进行目标物体检测；

当检测到图像增强处理后的目标检测区域内存在所述目标物体时，则发出提醒信息。

其中的一个实施例中，所述根据场景图片中预设物体的轮廓将所述场景图片分割为多个检测区域，包括：

构建分割模型；

通过所述分割模型获取所述场景图片中预设物体的轮廓的像素坐标；

根据所述预设物体的轮廓的像素坐标将所述场景图片分割为多个检测区域。

其中的一个实施例中，所述分割模型包括卷积模块、降采样模块、多路径网络模块和输出模块；其中，

所述卷积模块用于将场景图片输入所述分割模型中进行卷积处理，获取特征图；

所述降采样模块用于对所述特征图进行降样处理，获得多个不同分辨率的特征图；

所述多路径网络模块用于通过递归方式将所述多个不同分辨率的特征图进行融合，生成分割图片；

所述输出模块用于根据所述分割图片输出所述场景图片中预设物体的轮廓的像素坐标。

其中的一个实施例中，所述构建分割模型，包括：

获取预设训练图片，其中，所述预设训练图片为含有所述预设物体的图片，且所述预设训练图片中含有所述预设物体的轮廓的像素坐标标注信息；

将所述预设训练图片的显示参数调整到目标显示参数，得到训练图片；

采用所述训练图片训练所述预设分割模型，得到分割模型。

其中的一个实施例中，所述对所述多个检测区域分别进行图像增强处理，包括：

从所述多个检测区域中提取所述预设物体的图片信息；

对所述预设物体的图片信息的显示参数进行倍增，得到倍增后的显示参数；

将所述倍增后的显示参数叠加到对应的检测区域上，得到对比度增强的检测区域；

所述对所述显示参数进行倍增包括：获取倍增系数，将所述倍增系数与所述显示参数相乘，得到倍增后的显示参数。