[发明专利]一种仿真物体识别方法、装置、设备及介质

说明书

本发明提供的仿真物体识别方法、装置、设备及介质，其中，该方法包括：获取目标区域在当前帧的图像数据，并提取所述图像数据中目标物体的目标轮廓区域，将当前帧对应的目标轮廓区域的特征数据与前一帧对应的目标轮廓区域的特征数据进行关联分析，得到当前帧对应的关联结果；当所述当前帧对应的关联结果与连续多个相邻帧对应的关联结果满足预设条件，将所述目标物体确定为仿真物体。本发明通过对目标区域的目标物体进行自动的分析与判断，提高了对仿真物体识别的准确度，能够实时的分析周围环境中仿真物体，对仿真物体进行有效的高精度识别。

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域技术领域，具体涉及一种仿真物体识别方法、装置、设备及介质。

背景技术

智能化设备正在不断融入人们的工作生活，为了保证智能设备的智能性以及安全性，智能机器设备需要能够正确识别物体，为智能设备提供安全保障。现有技术中，在智能机器人的仿真物体识别技术中，多采用检测分割算法，目前现有技术中的仿真物体识别的精度较低，从而导致对物体的识别检测效果下降，导致图像采集设备对仿真物体不能做到有效的高精度识别。

发明内容

因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中的仿真物体识别精度较低的缺陷，从而提供了一种仿真物体识别方法、装置、设备及介质。

第一方面，本发明提供了一种仿真物体识别方法，包括如下步骤：获取目标区域在当前帧的图像数据，并提取所述图像数据中目标物体的目标轮廓区域，将当前帧对应的目标轮廓区域的特征数据与前一帧对应的目标轮廓区域的特征数据进行关联分析，得到当前帧对应的关联结果；当所述当前帧对应的关联结果与连续多个相邻帧对应的关联结果满足预设条件，将所述目标物体确定为仿真物体。

可选地，在本发明提供的仿真物体识别方法中，提取所述图像数据中目标物体的目标轮廓区域，包括：识别所述图像数据中的目标物体；基于所述目标物体对所述图像数据进行分割，得到分割区域；在所述分割区域中提取所述目标物体的目标轮廓区域。

可选地，在本发明提供的仿真物体识别方法中，所述关联结果包括轮廓移动速率、以及轮廓移动方向，当所述当前帧对应的关联结果与连续多个相邻帧对应的关联结果满足预设条件，将所述目标物体确定为仿真物体，包括：根据当前帧对应的目标轮廓区域，与前一帧对应的目标轮廓区域确定第一轮廓移动速率；根据所述前一帧对应的目标轮廓区域，与次前一帧对应的目标轮廓区域确定第二轮廓移动速率；获取图像采集设备在采集当前帧的图像数据时的第一设备移动速率、在采集前一帧的图像数据时的第二设备移动速率，以及设备移动方向的趋势；计算所述第一轮廓移动速率与所述第一设备移动速率的第一比值，以及所述第二轮廓移动速率与所述第二设备移动速率的第二比值；将所述第一比值与所述第二比值的比值确定为第三比值；根据所述当前帧对应的轮廓移动方向，以及连续多个相邻帧对应的轮廓移动方向，确定所述目标轮廓区域在多个相邻帧之间的轮廓移动方向的趋势；在所述第三比值以及所述轮廓移动方向的趋势与所述设备移动方向的趋势，均满足所述预设条件时，确定所述目标物体为仿真物体。

可选地，在本发明提供的仿真物体识别方法中，所述关联结果包括轮廓重合度，和/或，轮廓交并比，当所述当前帧对应的关联结果与连续多个相邻帧对应的关联结果满足预设条件，将所述目标物体确定为仿真物体，包括：若当前帧对应的轮廓重合度与连续多个相邻帧对应的轮廓重合度均大于预定轮廓重合度的阈值，和/或，当前帧对应的轮廓交并比与连续多个相邻帧对应的轮廓交并比均大于预定轮廓交并比的阈值，将所述目标物体确定为仿真物体。

可选地，在本发明提供的仿真物体识别方法中，所述关联结果还包括轮廓特征相似度，在当所述当前帧对应的关联结果与连续多个相邻帧对应的关联结果满足预设条件，将所述目标物体确定为仿真物体，还包括：若当前帧对应的轮廓特征相似度与连续多个相邻帧对应的轮廓特征相似度均大于预定轮廓特征相似度的阈值，将所述目标物体确定为仿真物体。