[发明专利]一种对象数量的识别方法、装置、设备和介质

说明书

本申请公开了一种对象数量的识别方法、装置、设备和介质，属于图像处理技术领域，该方法包括，获取多个待处理图像，多个待处理图像是不同图像采集设备在预设时间范围内对同一区域采集的图像；分别确定每一待处理图像中包含的目标对象的特征点的二维特征坐标；分别对每一个二维特征坐标进行三维转换，获得相应的三维特征坐标；根据各特征点的三维特征坐标，将各特征点进行聚类，获得各个簇；识别各个簇的总数量，作为同一区域中包含的目标对象的数量。这样，扩大了覆盖范围，简化了数量识别的复杂步骤，提高了数量识别的效率，提高了数量识别的准确度。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种对象数量的识别方法、装置、设备和介质。

背景技术

当一个区域内容纳的目标对象(如，人)较多时，通常导致安全问题，因此，对安全性能要求较高的场所，通常需要对场所中的目标对象的数量进行监控。例如，场所为体育馆、商场、工厂车间以及电梯等。

现有技术下，为识别一个区域内的目标对象的数量，通常通过一个图像采集设备(如，摄像设备)进行监控，并采用人脸识别等方式，确定监控图像中的对象数量。

但是，一个图像采集设备的视角可能无法覆盖全部区域，以及监控图像中的目标对象可能会存在遮挡等问题，使得数量识别结果不准确，再者人脸识别等方式识别目标对象数量，识别步骤繁琐，适应范围较小。

因此，如何提高对象数量识别的准确度，简化识别步骤，提高适用范围，是一个需要解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种对象数量的识别方法、装置、设备和介质，用以在识别区域内包含的目标对象的数量时，提高数量识别的准确度，简化识别步骤，提高适用范围。

一方面，提供一种对象数量的识别方法，包括：

获取多个待处理图像，多个待处理图像是不同图像采集设备在预设时间范围内对同一区域采集的图像；

分别确定每一待处理图像中包含的目标对象的特征点的二维特征坐标；

分别对每一个二维特征坐标进行三维转换，获得相应的三维特征坐标；

根据各特征点的三维特征坐标，将各特征点进行聚类，获得各个簇；

识别各个簇的总数量，作为同一区域中包含的目标对象的数量。

较佳的，分别确定每一待处理图像中包含的目标对象的特征点的二维特征坐标，包括：

分别对每一待处理图像进行目标对象检测，并根据检测结果，提取每一待处理图像中包含的目标对象的关键点；

根据提取的各关键点，从每一待处理图像中分割出包含目标对象的局部区域图像；

分别确定每一局部区域图像中包含的目标对象的多个指定关键点的二维图像坐标；

分别将每一目标对象对应的多个二维图像坐标的均值，确定为相应目标对象的特征点的二维特征坐标。

较佳的，分别确定每一待处理图像中包含的目标对象的特征点的二维特征坐标，进一步包括：

针对存在指定关键点的二维图像坐标获取失败的局部区域图像，获取局部区域图像中的备用关键点的二维图像坐标；

将备用关键点的二维图像坐标，作为相应目标对象的特征点的二维特征坐标。

较佳的，分别对每一个二维特征坐标进行三维转换，获得相应的三维特征坐标，包括：

获取各特征点对应设置的维度转换矩阵，维度转换矩阵是根据拍摄特征点所属的待处理图像的图像采集设备与坐标轴的夹角、图像采集设备的高度以及图像采集设备的焦距确定的；