[发明专利]一种抛洒物检测方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种抛洒物检测方法，其特征在于，所述方法包括：

将第一视频图像作为抛洒物检测模型的输入，通过所述抛洒物检测模型确定所述第一视频图像中每个像素点属于多个类别的概率，所述第一视频图像为监控视频中的任一视频帧，所述多个类别包括背景类别和抛洒物类别，所述抛洒物检测模型用于确定任一图像中每个像素点属于所述多个类别的概率；

基于所述第一视频图像中每个像素点属于所述多个类别的概率，确定所述第一视频图像中每个像素点所属的类别；

若所述第一视频图像中存在属于抛洒物类别的像素点，则基于所述第一视频图像中属于抛洒物类别的像素点，确定抛洒物目标。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一视频图像中每个像素点属于所述多个类别的概率，确定所述第一视频图像中每个像素点所属的类别，包括：

对于所述第一视频图像中的参考像素点，将所述参考像素点属于多个类别的概率中的最大概率对应的类别，确定为所述参考像素点所属的类别，所述参考像素点为所述第一视频图像中的任一像素点。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一视频图像中属于抛洒物类别的像素点，确定抛洒物目标，包括：

基于所述第一视频图像中属于抛洒物类别的像素点，确定至少一个疑似抛洒物目标；

若所述至少一个疑似抛洒物目标中存在静态目标，则基于所述至少一个疑似抛洒物目标中的静态目标，确定抛洒物目标。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一视频图像中属于抛洒物类别的像素点，确定至少一个疑似抛洒物目标，包括：

对所述第一视频图像中属于抛洒物类别的像素点进行连通区域标记处理，得到至少一个连通区域；

将所述至少一个连通区域内的目标，确定为所述至少一个疑似抛洒物目标。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个疑似抛洒物目标中的静态目标，确定抛洒物目标之前，还包括：

获取所述监控视频中位于所述第一视频图像之后的n个视频帧，将所述n个视频帧作为n个第二视频图像，所述n为正整数；

基于所述第一视频图像和所述n个第二视频图像，对所述至少一个疑似抛洒物目标进行目标跟踪，得到所述至少一个疑似抛洒物目标的跟踪信息；

对于所述至少一个疑似抛洒物目标中的参考疑似抛洒物目标，若基于所述参考疑似抛洒物目标的跟踪信息确定所述参考疑似抛洒物目标满足静止条件，则确定所述参考疑似抛洒物目标为静态目标；

若基于所述参考疑似抛洒物目标的跟踪信息确定所述参考疑似抛洒物目标不满足静止条件，则确定所述参考疑似抛洒物目标为动态目标。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个疑似抛洒物目标中的静态目标，确定抛洒物目标，包括：

从所述至少一个疑似抛洒物目标中的静态目标中确定异常目标，所述异常目标包括尺寸异常目标和/或位置异常目标；

将所述至少一个疑似抛洒物目标包括的静态目标中除所述异常目标之外的静态目标，确定为抛洒物目标。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述从所述至少一个疑似抛洒物目标中的静态目标中确定异常目标之前，还包括：

对所述第一视频图像进行目标检测，以确定所述第一视频图像中的参考目标，所述参考目标包括车辆目标和行人目标中的至少一种；

所述从所述至少一个疑似抛洒物目标中的静态目标中确定异常目标，包括：

确定参考静态目标与所述第一视频图像中的参考目标的交并比，所述参考静态目标为所述至少一个疑似抛洒物目标中的任一静态目标；

若所述参考静态目标与所述第一视频图像中的参考目标的交并比大于交并比阈值，则将所述参考静态目标目标确定为异常目标。