[发明专利]基于图像识别的图像处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于图像识别的图像处理方法，其特征在于，包括：

通过拍摄装置对目标区域进行拍摄，以得到该目标区域的目标视频数据；

根据所述目标区域的历史视频数据获取所述目标区域的场景变化参数，所述场景变化参数用于指示所述目标区域的稳定度；所述场景变化参数包括所述目标区域的背景变化率、目标对象的闯入概率和所述目标对象在所述目标区域中的移动速度；

根据所述目标区域的场景变化参数获取所述目标区域的参考图像，并根据所述目标区域的场景变化参数从所述目标视频中筛选出目标帧图像；当所述场景变化参数指示所述目标区域的稳定度大于或等于预设稳定值时，所述参考图像是根据所述历史视频数据中不包括目标对象的多帧图像确定的，当所述场景变化参数指示所述目标区域的稳定度小于预设稳定值时，所述参考图像为所述目标视频数据中所述目标帧图像的前一帧图像；

将所述目标帧图像的特征信息与所述参考图像的特征信息进行比对，以得到所述目标帧图像与所述参考图像之间的匹配度；所述将所述目标帧图像的特征信息与所述参考图像的特征信息进行比对，以得到所述目标帧图像与所述参考图像之间的匹配度，包括：按照预设的划分规则将所述目标帧图像和所述参考图像分别划分为多个子图像；获取所述目标帧图像中的每个子图像的特征信息，及所述参考图像中的每个子图像的特征信息；根据所述目标帧图像中的每个子图像的特征信息与所述参考图像中的对应子图像的特征信息之间的差异，得到所述目标帧图像中的每个子图像与所述参考图像中的对应子图像之间的匹配度；根据所述目标帧图像中的子图像对应的区域的稳定度为所述目标帧图像中的每个子图像设置权重，根据每个子图像的权重对确定出的匹配度进行加权求和，得到所述目标帧图像与所述参考图像之间的匹配度；

当所述目标帧图像与所述参考图像的匹配度小于预设阈值时，确定所述目标区域中存在所述目标对象闯入。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

通过传感器获取所述目标区域的温度信息；当所述目标区域的温度信息指示所述目标区域的温度值大于预设温度值时，执行所述通过拍摄装置对目标区域进行拍摄，以得到该目标区域的目标视频数据的步骤；或者，

接收针对所述目标区域的拍摄指令，执行所述通过拍摄装置对目标区域进行拍摄，以得到该目标区域的目标视频数据的步骤。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域的场景变化参数获取所述目标区域的参考图像，并根据所述目标区域的场景变化参数从所述目标视频中筛选出目标帧图像，包括：

当所述场景变化参数指示所述目标区域的稳定度大于或等于预设稳定值，获取所述目标区域的历史视频数据中不存在所述目标对象的多帧图像；

对所述多帧图像的像素信息进行平均化处理，以得到所述目标区域的参考图像；

按照第一预设时间间隔从所述目标视频中选择图像，且每次一帧图像，将选择的图像作为所述目标帧图像。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域的场景变化参数获取所述目标区域的参考图像，并根据所述目标区域的场景变化参数从所述目标视频中筛选出目标帧图像，包括：

当所述场景变化参数指示所述目标区域的稳定度小于预设稳定值时，按照第二预设时间间隔从所述目标视频中选择图像，且每次选择两帧图像；

将所述两帧图像中的第一帧图像作为所述目标区域的参考图像，将所述两帧图像中的第二帧图像作为所述目标帧图像，所述第一帧图像的拍摄时间早于所述第二帧图像的拍摄时间。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标区域中存在目标对象闯入之后，还包括：

从数据库中获取与所述目标帧图像的匹配的训练图像；

从所述数据库中获取所述训练图像中的对象信息，所述数据库中包括多张训练图像，及每张训练图像中的对象信息；

将所述训练图像中的对象信息作为所述目标帧图像中的目标对象的对象信息；

输出所述目标对象的对象信息。