[发明专利]视频帧处理方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本公开提供了一种视频帧处理方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取当前视频帧和在当前视频帧之前的目标视频帧分别对应的目标检测结果，目标检测结果用于表示至少一个目标对象在视频帧中的位置信息；基于当前视频帧对应的目标检测结果，以及当前视频帧与目标视频帧对应的帧间位移，确定当前视频帧中的目标对象在目标视频帧中对应的目标极线；目标极线用于表示目标对象在目标视频帧中的预测位置，帧间位移用于表示拍摄当前视频帧和目标视频帧时的图像采集设备的位姿变化情况；基于目标视频帧的目标检测结果以及目标极线，确定当前视频帧与目标视频帧中是否包含同一目标对象。

技术领域

本公开涉及信息处理技术领域，具体而言，涉及一种视频帧处理方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

近些年来，无人驾驶技术高速发展，使得车辆能够完全自主决策进行自动驾驶的相关技术涉及：场景感知、高精度定位，高精度地图、路径规划、行为决策，车辆控制等，在这其中高精度地图是一项较为关键的技术，高精地图中的语义信息包含车道线(虚实，颜色，位置)，路牌，红绿灯等交通元素。

在构建高精地图时，一般需要连续先确定各个交通元素的位置信息，然后在地图中标注出来，相关技术中在标注交通元素时，一般是通过目标追踪的方法，将多帧视频帧输入至预先训练的神经网络中，由神经网络确定包含同一交通元素的多帧视频帧，再基于拍摄多帧视频帧时图像采集装置的位置信息，去对该同一交通元素进行定位并进行标注。

然而每个神经网络只能进行单目标追踪，若要实现对全部交通元素的追踪，则需要训练多个神经网络，这种方法效率较低。

发明内容

本公开实施例至少提供一种视频帧处理方法、装置、计算机设备及存储介质。

第一方面，本公开实施例提供了一种视频帧处理方法，包括：

获取当前视频帧和在当前视频帧之前的目标视频帧分别对应的目标检测结果，所述目标检测结果用于表示至少一个目标对象在视频帧中的位置信息；

基于所述当前视频帧对应的目标检测结果，以及所述当前视频帧与所述目标视频帧对应的帧间位移，确定所述当前视频帧中的所述目标对象在所述目标视频帧中对应的目标极线；所述目标极线用于表示所述目标对象在所述目标视频帧中的预测位置，所述帧间位移用于表示拍摄所述当前视频帧和所述目标视频帧时的图像采集设备的位姿变化情况；

基于所述目标视频帧的目标检测结果以及所述目标极线，确定所述当前视频帧与所述目标视频帧中是否包含同一所述目标对象。

通过上述方法，可以基于当前视频帧和目标视频帧的目标检测结果，确定当前视频帧中的每一个目标对象在目标视频帧中对应的目标极线，并基于目标视频帧的目标检测结果以及所述目标极线，确定当前视频帧和目标视频帧是否包含同一目标对象，然后可以对目标对象进行定位，再基于定位结果去构建高精地图，这样无需训练多个神经网络，即可完成对目标对象的追踪，效率较高。

一种可能的实施方式中，所述获取当前视频帧和在当前视频帧之前的目标视频帧分别对应的目标检测结果，包括：

将所述当前视频帧和所述目标视频帧分别输入至预先训练的神经网络中，得到所述当前视频帧和所述目标视频帧分别对应的目标检测结果。

通过这种方法，可以得到精确的视频帧的目标检测结果，然后基于目标检测结果去判断当前视频帧与所述目标视频帧中是否包含同一所述目标对象时，精度也相应较高。

一种可能的实施方式中，所述目标检测结果包括所述目标对象对应的检测框；

所述基于所述当前视频帧对应的目标检测结果，以及所述当前视频帧与所述目标视频帧对应的帧间位移，确定所述当前视频帧中的所述目标对象在所述目标视频帧中对应的目标极线，包括：