[发明专利]对象识别方法、装置、电子设备和介质

权利要求书

1.一种用于营业网点的对象识别方法，包括：

获得监控视频内容，其中，所述监控视频内容是针对所述营业网点的预设采集区域进行影像采集得到的；

基于所述监控视频内容，识别所述预设采集区域内是否存在目标对象，其中，所述目标对象属于携有安全隐患的违规物品集；

当识别出所述预设采集区域内存在所述目标对象的情况下，在所述监控视频内容中实时展示所述目标对象的位置标识和类别标识，其中，所述位置标识用于标注所述目标对象在所述预设采集区域的位置，所述类别标识用于标注所述目标对象在所述违规物品集中所属的类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述监控视频内容，识别所述预设采集区域内是否存在目标对象包括：

基于所述监控视频内容，提取目标帧图像；

将所述目标帧图像输入预设监测模型，以识别所述预设采集区域内是否存在目标对象，其中，所述预设监测模型为基于深度学习的神经网络模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述目标帧图像输入预设监测模型，以识别所述预设采集区域内是否存在目标对象包括：

将所述目标帧图像输入预设监测模型，以提取目标特征；

利用所述预设监测模型对所述目标特征进行识别，以识别所述预设采集区域内是否存在目标对象。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，在将所述目标帧图像输入预设监测模型之前，所述方法还包括：

获取初始监测模型；

获取训练样本库，其中，所述训练样本库包含所述违规物品集中属于不同类别的违规物品所对应的参考图像；

基于所述图像样本库，训练所述初始监测模型，以得到所述预设监测模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述方法还包括：

检测与所述目标对象对应的目标图像是否已存在于所述训练样本库中；

当已存在于所述训练样本库中的情况下，将所述目标图像加入所述训练样本库，以更新所述训练样本库。

6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述在所述监控视频内容中实时展示所述目标对象的位置标识和类别标识包括：

利用所述预设监测模型输出所述目标对象的类别标识；

利用所述预设监测模型输出所述目标对象的位置标识；

在所述监控视频内容中实时展示所述位置标识和所述类别标识。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述展示所述位置标识和所述类别标识包括：

展示所述位置标识和所述类别标识，以突显，或覆盖，或模糊所述目标对象。

8.一种用于营业网点的对象识别装置，包括：

视频内容获得模块，用于获得监控视频内容，其中，所述监控视频内容是针对所述营业网点的预设采集区域进行影像采集得到的；

目标对象识别模块，用于基于所述监控视频内容，识别所述预设采集区域内是否存在目标对象，其中，所述目标对象属于携有安全隐患的违规物品集；以及

目标对象展示模块，用于当识别出所述预设采集区域内存在所述目标对象的情况下，在所述监控视频内容中实时展示所述目标对象的位置标识和类别标识，其中，所述位置标识用于标注所述目标对象在所述预设采集区域的位置，所述类别标识用于标注所述目标对象在所述违规物品集中所属的类别。

9.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；以及

存储器，用于存储一个或多个程序，

其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现权利要求1至7中任一项所述的方法。