【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及特定場景下的圖形智能識別，具體涉及一種動態(tài)識別的圖片與短視頻輸出方法、裝置及存儲介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、隨著科技的進步，圖像識別技術(shù)在眾多領(lǐng)域內(nèi)得到了廣泛應用，包括但不限于食品安全、道路超速監(jiān)控等領(lǐng)域。傳統(tǒng)圖像識別方法主要依賴靜態(tài)圖像，通過實時計算和保存單一幀的圖像數(shù)據(jù)來識別和分類目標。然而，在數(shù)以萬計的大規(guī)模攝像頭監(jiān)督或執(zhí)法等情況下，識別成本高、靜態(tài)圖像無法充分反映物體的真實性和動態(tài)變化，尤其是在執(zhí)法領(lǐng)域，可直接向被執(zhí)行人提供物體靜態(tài)圖片和短視頻。
2、現(xiàn)有圖像識別和輸出技術(shù)通常依賴于靜態(tài)圖像，而短視頻能更好地反映物體動態(tài)，提高識別準確性和效率。現(xiàn)有技術(shù)問題在于：靜態(tài)圖像精確實時識別對算力要求高，且沒有輸出動態(tài)視頻，真實性不足。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本專利技術(shù)提供一種動態(tài)識別的圖片與短視頻輸出方法、裝置及存儲介質(zhì)。
2、為實現(xiàn)上述目的，第一方面，本專利技術(shù)實施例提供了一種動態(tài)識別的圖片與短視頻輸出方法，包括：
3、實時從輸入的視頻流中采集圖像數(shù)據(jù)，采用灰度二值化差分法對所述圖像數(shù)據(jù)進行分析處理，得到標注目標及短視頻；所述短視頻包括所述標注目標；
4、在非實時階段，采用yolo算法對所述標注目標進行深入分析識別，若識別成功，則保存并輸出所述標注目標及所述短視頻；所述標注目標為靜態(tài)圖片。
5、進一步地，得到標注目標及短視頻，具體為：
6、接收外界輸入的視頻流，基于預設的采集間隔閾值
7、將所述圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為灰度圖像，對所述灰度圖像進行二值化處理，得到二值圖像；
8、基于所述二值圖像進行幀差分法計算，得到差分圖像；
9、基于所述差分圖像，初次篩選出疑似目標物體；
10、對所述疑似目標物體再次識別，得到可能目標；
11、對所述可能目標進行標注，得到標注目標，并暫存含有所述標注目標的短視頻。
12、進一步地，所述基于所述差分圖像，初次篩選出疑似目標物體，具體為：
13、從所述差分圖像中提取出變化部分；
14、若所述變化部分不位于指定位置，且所述變化部分的像素大小介于像素區(qū)間內(nèi)，則確定發(fā)現(xiàn)疑似目標物體。
15、進一步地，采用yolo算法對所述標注目標進行深入分析識別，具體為：
16、設定業(yè)務規(guī)則；所述業(yè)務規(guī)則包括在后廚鼠患識別場景中，若識別出的目標為老鼠，則表示識別成功，反之識別失敗；
17、在非實時階段，基于所述業(yè)務規(guī)則形成精確識別算法模型，通過所述精確識別算法模型對所述標注目標進行yolo算法識別；
18、若識別成功，給予所述標注目標正式標注，并正式保存和輸出所述標注目標及所述短視頻。
19、進一步地，若所述yolo算法識別失敗，則丟棄所述標注目標的標注，并刪除所述短視頻。
20、第二方面，本專利技術(shù)實施例提供了一種動態(tài)識別的圖片與短視頻輸出裝置，包括：
21、獲取單元，用于獲取外界輸入的視頻流；
22、一次識別單元，用于從所述視頻流中采集圖像數(shù)據(jù)，并采用灰度二值化差分法在實時階段對所述圖像數(shù)據(jù)進行分析處理，得到標注目標及短視頻；所述短視頻包括所述標注目標；
23、二次識別單元，用于采用yolo算法在非實時階段對所述標注目標進行深入分析識別，若識別成功，則保存并輸出所述標注目標及所述短視頻；所述標注目標為靜態(tài)圖片。
24、進一步地，所述一次識別單元具體用于：
25、基于預設的采集間隔閾值實時從所述視頻流中采集圖像數(shù)據(jù)；
26、將所述圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為灰度圖像，對所述灰度圖像進行二值化處理，得到二值圖像；
27、基于所述二值圖像進行幀差分法計算，得到差分圖像；
28、基于所述差分圖像，初次篩選出疑似目標物體；
29、對所述疑似目標物體再次識別，得到可能目標；
30、對所述可能目標進行標注，得到標注目標，并暫存含有所述標注目標的短視頻。
31、進一步地，所述二次識別單元具體用于：
32、設定業(yè)務規(guī)則；所述業(yè)務規(guī)則包括在后廚鼠患識別場景中，若識別出的目標為老鼠，則表示識別成功，反之識別失敗；
33、在非實時階段，基于所述業(yè)務規(guī)則形成精確識別算法模型，通過所述精確識別算法模型對所述標注目標進行yolo算法識別；
34、若識別成功，給予所述標注目標正式標注，并正式保存和輸出所述標注目標及所述短視頻。
35、第三方面，本專利技術(shù)實施例提供了另一種動態(tài)識別的圖片與短視頻輸出裝置，包括處理器、輸入設備、輸出設備和存儲器，所述處理器、輸入設備、輸出設備和存儲器相互連接，其中，所述存儲器用于存儲計算機程序，所述計算機程序包括程序指令，所述處理器被配置用于調(diào)用所述程序指令，執(zhí)行上述第一方面的方法。
36、第四方面，本專利技術(shù)實施例提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，存儲有計算機程序，所述計算機程序包括程序指令，所述程序指令當被處理器執(zhí)行時使所述處理器執(zhí)行上述第一方面的方法。
37、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)的有益效果體現(xiàn)在：
38、1.二次算法識別的使用，在節(jié)約成本的同時提高了識別精確度
39、在實時識別目標物體的需求場景中，用灰度二值化差分法識別初篩出疑似目標物體，進而進行標注得到標注目標。之后在非實時識別目標物體的需求場景中，采用yolo算法又對標注目標再次進行識別，確保了識別的精確度，而實時和非實時兩種場景的不同算法識別的步驟，在找到準確性和算力成本的平衡點時，也充分利用了系統(tǒng)資源，實現(xiàn)節(jié)約成本的效果，這種方法與傳統(tǒng)識別方法相比，還能夠迅速排除大部分無關(guān)緊要的干擾數(shù)據(jù)，比如時間戳、飛蚊、活動人體等。
40、2.引入短視頻，實現(xiàn)動態(tài)識別結(jié)果保存
41、在兩次識別結(jié)束后，系統(tǒng)啟動保存5秒與目標物體相關(guān)的短視頻，這有助于記錄目標的動態(tài)表現(xiàn)，為后續(xù)識別提供了額外信息支持。相較于僅依賴靜態(tài)圖像的識別方法，短視頻能更全面地反映目標的運動軌跡和行為，從而提高識別的準確性和可靠性。
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1.一種動態(tài)識別的圖片與短視頻輸出方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的動態(tài)識別的圖片與短視頻輸出方法，其特征在于，得到標注目標及短視頻，具體為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的動態(tài)識別的圖片與短視頻輸出方法，其特征在于，所述基于所述差分圖像，初次篩選出疑似目標物體，具體為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的動態(tài)識別的圖片與短視頻輸出方法，其特征在于，采用YOLO算法對所述標注目標進行深入分析識別，具體為：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的動態(tài)識別的圖片與短視頻輸出方法，其特征在于，若所述YOLO算法識別失敗，則丟棄所述標注目標的標注，并刪除所述短視頻。
6.一種動態(tài)識別的圖片與短視頻輸出裝置，其特征在于，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種動態(tài)識別的圖片與短視頻輸出裝置，其特征在于，所述一次識別單元具體用于：
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種動態(tài)識別的圖片與短視頻輸出裝置，其特征在于，所述二次識別單元具體用于：
9.一種動態(tài)識別的圖片與短視頻輸出裝置，其特征在于，包括處理器、輸入設備、輸出設備和存
10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序包括程序指令，所述程序指令當被處理器執(zhí)行時使所述處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1-5任一項所述的方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種動態(tài)識別的圖片與短視頻輸出方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的動態(tài)識別的圖片與短視頻輸出方法，其特征在于，得到標注目標及短視頻，具體為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的動態(tài)識別的圖片與短視頻輸出方法，其特征在于，所述基于所述差分圖像，初次篩選出疑似目標物體，具體為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的動態(tài)識別的圖片與短視頻輸出方法，其特征在于，采用yolo算法對所述標注目標進行深入分析識別，具體為：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的動態(tài)識別的圖片與短視頻輸出方法，其特征在于，若所述yolo算法識別失敗，則丟棄所述標注目標的標注，并刪除所述短視頻。
6.一種動態(tài)識別的圖片與短視頻輸出裝置，其特征在于，包括：
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【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：張捷，黃文學，
申請(專利權(quán))人：黃文學，
類型：發(fā)明
國別省市：
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