CN109086764A - 台标检测方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种台标检测方法、装置及存储介质。所述方法包括：获取当前检测的目标图像；将所述目标图像与台标库中的台标进行匹配，得到待确定台标；提取所述目标图像中台标区域的全局特征和所述待确定台标的全局特征；根据所述目标图像中台标区域的全局特征和所述待确定台标的全局特征，检测所述目标图像是否含有所述待确定台标。上述台标检测方法，通过匹配计算方法以及全局特征计算方法，检测目标图像中是否包含有台标以及包含了什么台标，提高了台标检测的准确度。

Description

台标检测方法、装置及存储介质

技术领域

本公开涉及台标检测技术领域，尤其涉及一种台标检测方法、装置及存储介质。

背景技术

台标，用于表示电视台或电视频道的专用标志。其表现形式包括图案、文字，或者图案与文字的结合。通过视频的台标，可确定出视频的发布者，即发布视频的电视台。传统地，通过人工对电视信号进行实时监控或者选择特定电视节目收录等方式进行台标检测，工作强度大，工作效率低，并且难免会有失误。

一般地，采用自动化台标检测的方法，通常采用基于CNN深度学习方法，此方法计算量比较大并且需要在GPU上运行，模型训练也比较麻烦，而且不能很好应对台标的各种变形，其检测结果准确度不够。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开实施例提供一种台标检测方法、装置及存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种台标检测方法，包括以下步骤：获取当前检测的目标图像；将所述目标图像与台标库中的台标进行匹配，得到待确定台标；提取所述目标图像中台标区域的全局特征和所述待确定台标的全局特征；根据所述目标图像中台标区域的全局特征和所述待确定台标的全局特征，检测所述目标图像是否含有所述待确定台标。

在其中一个实施方式中，所述将所述目标图像与台标库中的台标进行匹配，得到待确定台标的步骤，包括：依次从台标库中获取每个台标；根据关键点匹配算法，计算所述目标图像与每个台标的匹配点的数量，当所述匹配点的数量大于预设值时，把该台标作为待确定台标。

在其中一个实施方式中，所述关键点匹配算法包括基于矩阵搜索的算法。

在其中一个实施方式中，所述依次从台标库中获取每个台标的步骤，包括：通过遍历的方式依次从台标库中获取每个台标。

在其中一个实施方式中，所述根据所述目标图像中台标区域的全局特征和所述待确定台标的全局特征，检测所述目标图像是否含有所述待确定台标的步骤，包括：通过相似度算法对所述目标图像中台标区域的全局特征以及所述待确定台标的全局特征进行检测，以检测所述目标图像是否含有所述待确定台标。

在其中一个实施方式中，所述相似度算法包括欧几里德算法；所述通过相似度算法对所述目标图像中台标区域的全局特征以及所述待确定台标的全局特征进行检测，以检测所述目标图像是否含有所述待确定台标的步骤包括：根据欧几里德算法计算所述目标图像中台标区域的全局特征和所述待确定台标的全局特征的欧几里德距离值；判断所述距离值是否大于预置值；若是，检测出所述目标图像含有所述待确定台标；若否，检测出所述目标图像未含有所述待确定台标。

在其中一个实施方式中，所述全局特征包括方向梯度直方图HOG特征。

在其中一个实施方式中，所述将所述目标图像与台标库中的台标进行匹配，得到待确定台标的步骤，还包括：将所述目标图像与台标库中的台标进行匹配，得到所述目标图像中台标区域。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种台标检测装置，包括：获取模块，被配置为获取当前检测的目标图像；匹配模块，被配置为将所述目标图像与台标库中的台标进行匹配，得到待确定台标；提取模块，被配置为提取所述目标图像中台标区域的全局特征和所述待确定台标的全局特征；检测模块，被配置为根据所述目标图像中台标区域的全局特征和所述待确定台标的全局特征，检测所述目标图像是否含有所述待确定台标。

在其中一个实施例中，所述匹配模块包括：获取单元，被配置为依次从台标库中获取每个台标；匹配单元，被配置为根据关键点匹配算法，计算所述目标图像与每个台标的匹配点的数量，当所述匹配点的数量大于预设值时，把该台标作为待确定台标。

在其中一个实施例中，所述关键点匹配算法包括基于矩阵搜索的算法。

在其中一个实施例中，所述获取单元还被配置为通过遍历的方式依次从台标库中获取每个台标。

在其中一个实施例中，所述检测模块包括：相似度检测单元，被配置为通过相似度算法对所述目标图像中台标区域的全局特征以及所述待确定台标的全局特征进行检测，以检测所述目标图像是否含有所述待确定台标。

在其中一个实施例中，所述相似度算法包括欧几里德算法；所述相似度检测单元还包括：计算子单元，被配置为根据欧几里德算法计算所述目标图像中台标区域的全局特征和所述待确定台标的全局特征的欧几里德距离值；判断子单元，被配置为判断所述距离值是否大于预置值；若是，检测出所述目标图像含有所述待确定台标；若否，检测出所述目标图像未含有所述待确定台标。

在其中一个实施例中，所述全局特征包括方向梯度直方图HOG特征。

在其中一个实施例中，所述匹配模块还被配置为将所述目标图像与台标库中的台标进行匹配，得到所述目标图像中台标区域。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种台标检测装置，其包括：一个或多个处理器；存储器；一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个应用程序配置用于执行上述任一实施例所述的台标检测方法。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行上述任一实施例所述的台标检测方法。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本发明所述的台标检测方法，首先将当前检测的目标图像与台标库中的台标进行匹配，得到待确定台标。其中，待确定台标为台标库中已标注的台标。在该步骤中，初步检测出当前检测的目标图像中可能包含有所述待确定台标。进一步地，提取目标图像中台标区域的全局特征以及提取待确定台标的全局特征，根据目标图像中台标区域的全局特征以及待确定台标的全局特征，再次检测所述目标图像是否含有该待确定台标。上述台标检测方法，通过匹配计算方法以及全局特征计算方法，检测目标图像中是否包含有台标以及包含了什么台标，提高了台标检测的准确度。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种台标检测方法的流程图。

图2是根据另一示例性实施例示出的一种台标检测方法的流程图。

图3是根据又一示例性实施例示出的一种台标检测方法的流程图。

图4是根据再一示例性实施例示出的一种台标检测方法的流程图。

图5是根据一示例性实施例示出的一种台标检测装置的结构示意图。

图6是根据一示例性实施例示出的一种台标检测装置的结构框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是根据一示例性实施例示出的一种台标检测方法的流程图。该台标检测方法可用在终端系统或者服务器系统。能够采用该台标检测方法进行台标检测的系统，均属于本公开的保护范围之内。

如图1所示，该一种台标检测方法包括以下步骤：

在步骤S100中，获取当前检测的目标图像。

在本实施例中，当前检测的目标图像可以是包含有台标的视频帧图像。系统从视频文件中获取帧图像作为所述目标图像。目标图像中，除了包含有台标之外，还包含有其他视频图像以及文字。台标可以是各个电视台的特有的台标。其中，各个电视台的台标组成类型不同。可以是单纯的图案或者文字，也还可以是图案与文字的结合，或者是各种图案色彩的结合等。通常情况下，台标可以位于目标图像的左上角或者右上角，或者是位于目标图像的任何位置。

在步骤S200中，将所述目标图像与台标库中的台标进行匹配，得到待确定台标。

系统台标库中存储有若干台标。台标库中的台标信息是明确的。台标库中存储有每个台标的名称以及对应的台标图像，并且系统中台标的台标图像与其对应的名称关联存储。系统通过台标名称的识别，可以调取该台标的名称。同样地，系统通过台标的名称，可调取该台标的台标图像。

在本实施例中，系统将获取到的目标图像与台标库中的台标进行匹配。匹配的方式可以是将目标图像与台标库中台标的台标图像进行图像匹配识别，确定出目标图像中包含有台标库中某一台标，将该图标作为所述待确定台标。

在一实施例中，步骤S200还包括：将所述目标图像与台标库中的台标进行匹配，得到所述目标图像中台标区域。也即是，在该实施例中，系统通过将所述目标图像与台标库中的台标进行匹配，不仅可确定出所述目标图像可能包含有台标库中的所述待确定台标，同时还可确定出所述目标图像中的台标区域范围。

在一实施例中，如图2所示，步骤S200，包括：

S210，依次从台标库中获取每个台标。

S230，根据关键点匹配算法，计算所述目标图像与每个台标的匹配点的数量，当所述匹配点的数量大于预设值时，把该台标作为待确定台标。

在该实施例中，系统从台标库中依次获取每个台标，并根据关键点匹配算法，计算每个取出的台标与所述目标图像的匹配点的数量。当台标与目标图像的匹配点的数量达到预设值时，将该台标作为待确定台标。所述依次从台标库中获取每个台标包括：通过遍历的方式依次从台标库中获取每个台标。系统每次从台标库中获取一个台标，直至遍历完台标库里面所有的台标模板。所述关键点匹配算法包括基于矩阵搜索的算法。

其中，预设值可以根据实际需要调整。预设值越大说明目标图像内有该待确定台标的可能性越大。预设值可以是固定值，也可以是动态调整值。例如，系统可以设置一固定的预设值，每次检测出目标图像与台标的匹配点的数量大于该预设值时，把该台标作为待确定台标。或者，系统先将预设值设置为某一固定值，根据该固定值确定出的某个或某几个待确定台标。当系统最终确定出所述目标图像中包含了根据该固定值确定的待确定台标时，系统可将该固定值作为长期的预设值。当系统最终确定出所述目标图像中未包含根据该固定值确定的待确定台标时，可将该预设值的值进行动态调整。如，先将预设值的值设置为比上述所述的某一固定值大的某一值，此处设为第一值。将所述预设值设置为第一值之后，再判断系统最终确定出所述目标图像中是否包含有根据该第一值确定的待确定台标。若有，则将该第一值作为系统中长期的预设值。若否，则对预设值再次进行调整。将预设值的值设置为比上述所述的第一值大的某一值，此处设为第二值。再判断系统最终确定出所述目标图像中是否包含有根据该第二值确定的待确定台标。如此反复测试，动态调整所述系统的预设值

在步骤S300中，提取所述目标图像中台标区域的全局特征和所述待确定台标的全局特征。

在本实施例中，通过将目标图像与台标库中的台标进行匹配而得到待确定台标时，不能完全确定所述目标图像中包含有所述待确定台标，需要进一步对目标图像中台标区域的特征以及所述待确定台标的特征进行提取，并匹配识别，以确定所述目标图像中是否包含有所述待确定台标。

在该实施例中，系统提取所述目标图像中台标区域的全局特征，以及提取所述待确定台标的全局特征。此处全局特征指的是可表征目标图像中台标区域或者所述待确定台标的图像的整体属性的特征。全局特征可以包括图像中的颜色特征、纹理特征以及形状特征等。

在步骤S400中，根据所述目标图像中台标区域的全局特征和所述待确定台标的全局特征，检测所述目标图像是否含有所述待确定台标。

在本实施例中，系统根据提取出的所述目标图像中台标区域的全局特征、以所述待确定台标的全局特征，进一步检测所述目标图像中是否包含有所述待确定台标。在该实施例中，所述全局特征包括方向梯度直方图HOG特征。

上述台标检测方法，首先将当前检测的目标图像与台标库中的台标进行匹配，得到待确定台标。其中，待确定台标为台标库中已标注的台标。在该步骤中，初步检测出当前检测的目标图像中可能包含有所述待确定台标。进一步地，提取目标图像中台标区域的全局特征以及提取待确定台标的全局特征，根据目标图像中台标区域的全局特征以及待确定台标的全局特征，再次检测所述目标图像是否含有该待确定台标。该台标检测方法，通过匹配计算方法以及全局特征计算方法，检测目标图像中是否包含有台标以及包含了什么台标，提高了台标检测的准确度。

在一实施例中，如图3所示，步骤S400包括：

S410，通过相似度算法对所述目标图像中台标区域的全局特征以及所述待确定台标的全局特征进行检测，以检测所述目标图像是否含有所述待确定台标。

在本实施例中，系统根据相似度算法计算所述目标图像中台标区域的全局特征与所述待确定台标的全局特征的相似度，根据所述目标图像中台标区域的全局特征与所述待确定台标的全局特征的相似度确定所述所述目标图像是否含有所述待确定台标。在一实施方式中，系统预先设定相似度值，通过相似度算法计算所述目标图像中台标区域的全局特征与所述待确定台标的全局特征的相似度。若该相似度的值达到系统预先设定相似度值，则可判断出所述目标图像含有所述待确定台标。反之，可判断出所述目标图像未包含有所述待确定台标。

在本实施例的一个实施方式中，所述相似度算法包括欧几里德算法。步骤S410，包括：

S411，根据欧几里德算法计算所述目标图像中台标区域的全局特征和所述待确定台标的全局特征的欧几里德距离值。

S413，判断所述距离值是否大于预置值。

S415，若是，检测出所述目标图像含有所述待确定台标。

S417，若否，检测出所述目标图像未含有所述待确定台标。

在该实施例中，所述目标图像中台标区域的全局特征与所述待确定台标的全局特征均选用的方向梯度直方图HOG特征。系统根据欧几里德算法计算所述目标图像中台标区域的全局特征和所述待确定台标的全局特征的欧几里德距离值，即欧式距离值。判断所述距离值是否大于预置值。若是，检测出所述目标图像含有所述待确定台标。若否，检测出所述目标图像未含有所述待确定台标。

以下提供一个台标检测方法的实施场景，以便更详细说明上述实施例所述的台标检测方法：

在该实施场景中，台标检测方法的实施分为两步。第一步通过关键点匹配技术对目标图像做初步的台标区域提取；第二步获取上一步提取的台标区域的全局特征，通过该全局特征进一步判断目标图像中台标的类型。

第一步中，利用关键点匹配技术对输入图像A(上述目标图像)和台标库里每一个台标的logo模板进行关键点匹配。本实施例采用关键点匹配方法为基于矩阵搜索的方法。假设图像A跟台标库中的台标B有N个正确的匹配点，如果N>t1，则认为图像A图可能含有台标B，然后进行第二步运算，否则图像A继续跟台标库中下一台标的logo模板进行同样的操作，直至遍历完台标库里面所有的的logo模板。其中，本实施方式中，t1可以为3，当然也可以根据实际需要调整该t1阈值。该t1值越大说明图像内有该台标的可能性越大。

第二步，提取第一步判断的图像A中的台标区域的全局特征，记为fA，相应地提取台标B的全局特征记为fB。如果distance(fA，fB)<t2，则认为图像A确实含有台标B。其中，distance(fA，fB)表示全局特征fA和全局特征fB的欧几里德距离值。在该实施方式中，阈值t2位6.5。当然可以根据实际需要调整阈值t2。全局特征选用的方向梯度直方图HOG特征。

上述实施例中，台标检测方法采用关键点匹配方法与全局特征方法相结合，对图像中是否包含有台标以及包含的台标进行检测，提高了台标检测的准确度。

本发明还提供一种台标检测装置。在一实施例中，如图5所示，该台标检测装置包括获取模块10、匹配模块20、提取模块30以及检测模块40。

获取模块10被配置为获取当前检测的目标图像。在本实施例中，当前检测的目标图像可以是包含有台标的视频帧图像。系统从视频文件中获取帧图像作为所述目标图像。目标图像中，除了包含有台标之外，还包含有其他视频图像以及文字。台标可以是各个电视台的特有的台标。其中，各个电视台的台标组成类型不同。可以是单纯的图案或者文字，也还可以是图案与文字的结合，或者是各种图案色彩的结合等。通常情况下，台标可以位于目标图像的左上角或者右上角，或者是位于目标图像的任何位置。

匹配模块20被配置为将所述目标图像与台标库中的台标进行匹配，得到待确定台标。系统台标库中存储有若干台标。台标库中的台标信息是明确的。台标库中存储有每个台标的名称以及对应的台标图像，并且系统中台标的台标图像与其对应的名称关联存储。系统通过台标名称的识别，可以调取该台标的名称。同样地，系统通过台标的名称，可调取该台标的台标图像。

在本实施例中，系统将获取到的目标图像与台标库中的台标进行匹配。匹配的方式可以是将目标图像与台标库中台标的台标图像进行图像匹配识别，确定出目标图像中包含有台标库中某一台标，将该图标作为所述待确定台标。

提取模块30被配置为提取所述目标图像中台标区域的全局特征和所述待确定台标的全局特征。在本实施例中，通过将目标图像与台标库中的台标进行匹配而得到待确定台标时，不能完全确定所述目标图像中包含有所述待确定台标，需要进一步对目标图像中台标区域的特征以及所述待确定台标的特征进行提取，并匹配识别，以确定所述目标图像中是否包含有所述待确定台标。

在该实施例中，系统提取所述目标图像中台标区域的全局特征，以及提取所述待确定台标的全局特征。此处全局特征指的是可表征目标图像中台标区域或者所述待确定台标的图像的整体属性的特征。全局特征可以包括图像中的颜色特征、纹理特征以及形状特征等。

检测模块40被配置为根据所述目标图像中台标区域的全局特征和所述待确定台标的全局特征，检测所述目标图像是否含有所述待确定台标。在本实施例中，系统根据提取出的所述目标图像中台标区域的全局特征、以所述待确定台标的全局特征，进一步检测所述目标图像中是否包含有所述待确定台标。在该实施例中，所述全局特征包括方向梯度直方图HOG特征。

关于上述实施例中的装置，各个模块还用于执行本发明所述方法中，对应各个步骤执行的操作。并且，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

本发明还提供一种台标检测装置。该台标检测装置包括：一个或多个处理器；存储器；一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个应用程序配置用于执行根据任一实施例所述的台标检测方法。

如图6所示，图6是根据一示例性实施例示出的一种用于台标检测的装置600的框图。例如，装置600可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图6，装置600可以包括以下一个或多个组件：处理组件602，存储器604，电力组件606，多媒体组件608，音频组件610，输入/输出(I/O)的接口612，传感器组件614，以及通信组件616。

处理组件602通常控制装置600的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件602可以包括一个或多个处理器620来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件602可以包括一个或多个模块，便于处理组件602和其他组件之间的交互。例如，处理组件602可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件608和处理组件602之间的交互。

存储器604被配置为存储各种类型的数据以支持在装置600的操作。这些数据的示例包括用于在装置600上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器604可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件606为装置600的各种组件提供电力。电源组件606可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置600生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件608包括在所述装置600和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件608包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置600处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件610被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件610包括一个麦克风(MIC)，当装置600处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器604或经由通信组件616发送。在一些实施例中，音频组件610还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口612为处理组件602和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件614包括一个或多个传感器，用于为装置600提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件614可以检测到装置600的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置600的显示器和小键盘，传感器组件614还可以检测装置600或装置600一个组件的位置改变，用户与装置600接触的存在或不存在，装置600方位或加速/减速和装置600的温度变化。传感器组件614可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件614还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件614还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件616被配置为便于装置600和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置600可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，运营商网络(如2G、3G、4G或5G)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件616经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件616还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置600可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器604，上述指令可由装置600的处理器620执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种台标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取当前检测的目标图像；

将所述目标图像与台标库中的台标进行匹配，得到待确定台标；

提取所述目标图像中台标区域的全局特征和所述待确定台标的全局特征；

根据所述目标图像中台标区域的全局特征和所述待确定台标的全局特征，检测所述目标图像是否含有所述待确定台标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标图像与台标库中的台标进行匹配，得到待确定台标的步骤，包括：

依次从台标库中获取每个台标；

根据关键点匹配算法，计算所述目标图像与每个台标的匹配点的数量，当所述匹配点的数量大于预设值时，把该台标作为待确定台标。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述关键点匹配算法包括基于矩阵搜索的算法。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依次从台标库中获取每个台标的步骤，包括：

通过遍历的方式依次从台标库中获取每个台标。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像中台标区域的全局特征和所述待确定台标的全局特征，检测所述目标图像是否含有所述待确定台标的步骤，包括：

通过相似度算法对所述目标图像中台标区域的全局特征以及所述待确定台标的全局特征进行检测，以检测所述目标图像是否含有所述待确定台标。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述相似度算法包括欧几里德算法；所述通过相似度算法对所述目标图像中台标区域的全局特征以及所述待确定台标的全局特征进行检测，以检测所述目标图像是否含有所述待确定台标的步骤包括：

根据欧几里德算法计算所述目标图像中台标区域的全局特征和所述待确定台标的全局特征的欧几里德距离值；

判断所述距离值是否大于预置值；

若是，检测出所述目标图像含有所述待确定台标；

若否，检测出所述目标图像未含有所述待确定台标。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述全局特征包括方向梯度直方图HOG特征。

8.一种台标检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，被配置为获取当前检测的目标图像；

匹配模块，被配置为将所述目标图像与台标库中的台标进行匹配，得到待确定台标；

提取模块，被配置为提取所述目标图像中台标区域的全局特征和所述待确定台标的全局特征；

检测模块，被配置为根据所述目标图像中台标区域的全局特征和所述待确定台标的全局特征，检测所述目标图像是否含有所述待确定台标。

9.一种台标检测装置，其特征在于，其包括：

一个或多个处理器；

存储器；

一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个应用程序配置用于执行根据权利要求1至8任一项所述的台标检测方法。

10.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行根据权利要求1至8任一项所述的台标检测方法。