[发明专利]一种枪球坐标关联方法、装置、电子设备及存储介质在审
申请号: | 201811146931.7 | 申请日: | 2018-09-29 |
公开(公告)号: | CN110969657A | 公开(公告)日: | 2020-04-07 |
发明(设计)人: | 许剑华 | 申请(专利权)人: | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 |
主分类号: | G06T7/70 | 分类号: | G06T7/70;G06T7/33;G06N3/08;G06F17/16;G06K9/46 |
代理公司: | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人: | 丁芸;项京 |
地址: | 310051 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 坐标 关联 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种枪球坐标关联方法,其特征在于,包括:
将待坐标关联的枪机图像和球机图像分别输入预先训练的神经网络,得到第一输出结果和第二输出结果;其中,所述神经网络用于识别图像中目标的位置信息,所述第一输出结果包括所述枪机图像中各个目标的位置信息,所述第二输出结果包括所述球机图像中各个目标的位置信息;
基于所述第一输出结果所包括的位置信息和所述第二输出结果所包括的位置信息,确定多组匹配点;其中,任一组匹配点包括所述枪机图像中的一个坐标点和所述球机图像中的一个坐标点,且任一组匹配点所包括的两个坐标点满足:属于相同目标且在所述相同目标所对应图像区域中的位置具有对应性;
基于所确定的多组匹配点,计算关于所述枪机图像和所述球机图像的坐标映射矩阵。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一输出结果所包括的位置信息和所述第二输出结果所包括的位置信息,确定多组匹配点,包括:
基于所述第一输出结果所包括的位置信息和所述第二输出结果所包括的位置信息,确定所述枪机图像和所述球机图像中的至少一个相同目标;
从所述枪机图像和所述球机图像中的至少一个相同目标所对应的坐标点中,确定多组匹配点。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一输出结果所包括的位置信息和所述第二输出结果所包括的位置信息,确定所述枪机图像和所述球机图像中的至少一个相同目标,包括:
确定所述枪机图像中的各个第一图像块以及所述球机图像中的各个第二图像块;其中,所述第一图像块为与所述第一输出结果所包括的位置信息对应的图像区域,所述第二图像块为与所述第二输出结果所包括的位置信息对应的图像区域;
将所确定的第一图像块和第二图像块组成多个图像块组,针对每个图像块组,计算该图像块组中的第一图像块和第二图像块的相似度;其中,任意一个图像块组由一个第一图像块和一个第二图像块组成;
在多个图像块组对应的相似度中,确定满足预设条件的至少一个相似度;
针对所述至少一个相似度中每个相似度所对应的图像块组,将该图像块组中第一图像块和第二图像块所对应的目标,确定为相同目标。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述第一输出结果还包括所述枪机图像中各个目标的类别,所述第二输出结果还包括所述球机图像中各个目标的类别;
所述将所确定的第一图像块和第二图像块组成多个图像块组,包括:
针对每一类别,将所对应目标属于该类别的第一图像块和第二图像块组成多个图像块组。
5.根据权利要求3或4所述的方法,其特征在于,所述针对每个图像块组,计算该图像块组中的第一图像块和第二图像块的相似度,包括:
将每个图像块组输入预先训练的度量网络,得到该图像块组中第一图像块和第二图像块的相似度;
其中,所述度量网络为用于计算图像相似度的神经网络。
6.根据权利要求3或4所述的方法,其特征在于,所述在多个图像块组对应的相似度中,确定满足预设条件的至少一个相似度,包括:
在多个图像块组对应的相似度中,确定大于预设相似度阈值的相似度,得到多个第一相似度;
针对所述多个第一相似度中的任意两个第一相似度,当判断出该任意两个第一相似度所对应的图像块组中存在:相同的第一图像块或相同的第二图像块时,将该任意两个第一相似度中的较小相似度删除;
将剩余的第一相似度确定为满足预设条件的相似度。
7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述至少一个相同目标为一个相同目标;
所述从所述枪机图像和所述球机图像中的至少一个相同目标所对应的坐标点中,确定多组匹配点,包括:
在所述枪机图像中所述相同目标所对应的坐标点中,确定多个预设位置处的坐标点,以及,在所述球机图像中所述相同目标所对应的坐标点中,确定所述多个预设位置处的坐标点;其中,所述多个预设位置的数量不少于四个;
针对每一预设位置,将所述枪机图像中该预设位置处的坐标点和所述球机图像中该预设位置处的坐标点,作为一组匹配点。
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