CN111447405A - 一种针对视频监控的曝光方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开一种针对视频监控的曝光方法及装置，在对包含目标对象的图像进行曝光后，可以较为准确地对图像进行特征提取。所述方法包括：开启视频监控后，在曝光后的当前图像帧中识别候选对象；当识别出候选对象后，从所述候选对象中确定出目标对象；在包含所述目标对象的当前图像帧中，根据局部亮度和全局亮度确定曝光亮度，其中，所述局部亮度为包含所述目标对象的局部区域的亮度，所述全局亮度为所述待曝光图像的平均亮度；根据所述曝光亮度，对下一图像帧进行曝光。
Description
技术领域
本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种针对视频监控的曝光方法及装置。
背景技术
视频监控作为安全防范系统中的重要组成部分，已经逐渐成为公共场所以及私人场所中重要的安全防范手段。比如对公路上的车辆进行违章监控、对街道上的行车行人进行违法监控、以及对室内场所进行违法监控等，均以视频监控作为主要的方式。
曝光可以是指在拍摄过程中进入镜头照射在感光元件上的光量。在进行视频监控时，可以先根据预设的曝光方式，对采集到的当前图像帧进行曝光，并根据提取需求，在曝光后的当前图像帧中进行特征提取。比如，在根据预设的曝光方式对当前图像帧进行曝光后，也即得到曝光后的当前图像帧后，可以从中对车牌、路标等进行特征提取。
可见，曝光方式的选择，成为影响图像特征提取准确性的关键。所以，需要提供一种方案，在对图像进行曝光后，可以较为准确地从图像中提取到所需的特征。
发明内容
本申请实施例提供一种针对视频监控的曝光方法，在对图像进行曝光后，可以较为准确地从图像中提取到目标对象的特征。
本申请实施例提供一种针对视频监控的曝光装置，在对图像进行曝光后，可以较为准确地从图像中提取到目标对象的特征。
为解决上述技术问题，本申请实施例是这样实现的：
本申请实施例采用下述技术方案：
一种针对视频监控的曝光方法，包括：
开启视频监控后，在曝光后的当前图像帧中识别候选对象；
当识别出候选对象后，从所述候选对象中确定出目标对象；
在包含所述目标对象的当前图像帧中，根据局部亮度和全局亮度确定曝光亮度，其中，所述局部亮度为包含所述目标对象的局部区域的亮度，所述全局亮度为所述待曝光图像的平均亮度；
根据所述曝光亮度，对下一图像帧进行曝光。
优选地，在识别出多个候选对象的情况下，
根据局部亮度和全局亮度确定所述待曝光图像的曝光亮度，包括：
将预设的第一权重初始值调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值调低所述多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值；
根据局部亮度和所述第一权重当前值、以及全局亮度和所述第二权重当前值，确定曝光亮度，
其中，所述第一权重初始值与所述第二权重初始值均为非负值，且和为1，所述第一权重当前值与所述第二权重当前值均为非负值，且和为1。
优选地，将预设的第一权重初始值调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值调低所述多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值，包括：
将预设的第一权重初始值0调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值1调低所述多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值。
优选地，将预设的第一权重初始值调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值调低所述多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值，包括：
每识别出一个候选对象，则将所述第一权重在初始值或当前值的基础上逐渐调高一个单位权重，并将所述第二预设权重在初始值或当前值的基础上逐渐调低一个单位权重。
优选地，将预设的第一权重初始值调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值调低所述多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值，包括：
将预设的第一权重初始值调高多个单位权重、且不高于最高阈值，将预设的第二权重初始值调低多个单位权重、且不低于最低阈值，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值。
优选地，所述方法还包括：
当在多个图像帧图像中识别出候选对象的个数小于个数阈值，则调高单位权重的值。
优选地，所述方法还包括：
将预设的第一权重初始值调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值调低所述多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值之后，
当在多个图像帧图像中未识别出候选对象，则将所述第一权重当前值调低，并将所述第二权重当前值调高。
优选地，根据所述曝光亮度，对下一图像帧所述待曝光图像进行曝光，包括：
根据所述曝光亮度和期望亮度之间的差值，确定亮度偏移值；
若所述亮度偏移值处在预设偏差阈值范围内时，则根据所述曝光亮度对下一图像帧进行曝光；
若所述亮度偏移值超出预设偏差阈值范围内时，则通过调节快门和增益对下一图像帧所述待曝光图像进行曝光。
优选地，开启视频监控后，在曝光后的当前图像帧中识别候选对象，包括：
开启视频监控后，在曝光后的当前图像帧中识别预选对象；
判断能否从所述预选对象中识别出候选对象，其中，在同一图像帧中所述预选对象包含所述候选对象；
若不能，则调整预设的曝光时间和/或增益值以获得伪抓拍帧，直到在伪抓拍帧中识别出预选对象；
将预设的期望亮度修改为成功识别出预选对象的伪抓拍帧的亮度，并根据修改后的期望亮度修改所述预设的曝光时间和/或增益值；
根据修改后的曝光时间和/或增益值再次进行曝光，在曝光后的图像帧中识别预选对象，并从所述预选对象中识别出候选对象。
一种针对视频监控的曝光装置，包括：图像采集单元、对象确定单元、亮度确定单元、以及图像曝光单元，其中，
所述图像采集单元，用于开启视频监控后，在曝光后的当前图像帧中识别候选对象；
所述对象确定单元，用于当识别出候选对象后，从所述候选对象中确定出目标对象；
所述亮度确定单元，用于在包含所述目标对象的当前图像帧中，根据局部亮度和全局亮度确定曝光亮度，其中，所述局部亮度为包含所述目标对象的局部区域的亮度，所述全局亮度为所述待曝光图像的平均亮度；
所述图像曝光单元，用于根据所述曝光亮度，对下一图像帧进行曝光。
由以上实施例提供的技术方案可见，开启视频监控后，当在曝光后的当前图像帧中识别出候选对象后，可以从中确定出目标对象，并在包含该目标对象的当前图像帧中，根据包含该目标对象的局部区域的局部亮度和全局的平均亮度确定出曝光亮度，从而对下一图像帧进行曝光。也即在当前图像帧中识别出目标对象后，综合该目标对象的局部亮度以及全局亮度进行曝光，从而兼顾了对目标对象的较佳曝光以及对全局的较佳曝光，进而可以在对下一图像帧进行曝光后，从图像中较为准确地提取到目标对象的特征。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的针对视频监控的曝光方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的通过伪抓拍帧修改期望亮度以及曝光参数的示意图；
图3为本申请实施例提供的包含目标对象的图像帧的示意图；
图4为本申请实施例提供的确定曝光亮度的示意图；
图5为本申请实施例提供的对图像帧进行曝光的示意图；
图6为本申请实施例提供的针对视频监控的曝光装置的结构示意图；
图7为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合具体实施例及相应的附图对本申请的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
以下结合附图，详细说明本申请中各实施例提供的技术方案。
实施例1
如前所述，如何对图像进行曝光，成为能否较为准确地从图像中进行特征提取的关键。比如，当从曝光后的当前图像帧中识别出车牌后，若曝光的亮度不得当，则可能影响下一图像帧的曝光效果，导致在曝光后的下一图像帧中无法准确地提取出车型、车牌、路标、信号灯等特征。现有的方式，通常仅以运动区域最佳曝光为曝光依据，该运动区域也即包含目标对象的局部区域，以该局部区域的亮度作为曝光亮度，从而导致曝光后的图像除运动区域以外的区域效果均不理想，进而影响图像的特征提取结果。基于此缺陷，本实施例提供一种针对视频监控的曝光方法，在对图像进行曝光后，可以较为准确地从图像中提取到目标对象的特征。该方法的具体流程示意图如图1所示，包括：
步骤102：开启视频监控后，在曝光后的当前图像帧中识别候选对象。
当需要对公共场所或私人场所进行监控时，可以开启视频监控设备的图像采集功能，以便采集到需要的图像。在本申请中，候选对象就可以是指需要进行特征提取的对象，比如可以是机动车的车牌、行人的人脸等，候选对象的属性可以是动态的、也可以是静态，比如机动车超速驾驶、行人闯红灯等，均需要在其处于动态时进行采集，而对于违章停车、罪犯人脸识别时，可以在其处于静态时进行采集。
在实际的视频监控中，当开启图像采集功能后，监控设备就可以通过曝光的方式，生成一帧一帧的图像，并通过一秒钟显示N帧的方式，使显示的图像动态化。其中，帧就可以是影像中最小单位的单幅影像画面。帧数，就可以是指在1秒钟显示的图像的个数，也可以理解为图形处理器每秒钟能够刷新几次，通常用FPS(Frames Per Second)表示。一个整帧就可以是1秒内全部的图像帧。所以在开启图像的采集功能后，监控设备可以预先设置一些预曝光参数，持续不断地进行曝光，使曝光后的图像帧以期望亮度、或称预定亮度进行显示，此时就可以在曝光后的当前图像帧中识别候选对象，比如在实际应用中，可以预先设置曝光时间和/或像素的增益值，使曝光后的图像帧可以达到预设的期望亮度。由于在实际应用中，很可能采集到多个候选对象，比如多个车牌、多个行人等，而实际情况是在后续的步骤中，通常可以只会针对某一个或某几个进行特征提取，所以本步骤中可以先识别出候选对象，也即在曝光后的当前图像帧中识别候选对象。进一步地，可以通过预设的识别算法，或检测算法，在曝光后的当前图像帧中对候选对象进行识别。
在实际应用中，候选对象在图像中一般是处在较小的范围，比如车牌、人脸等，在图像中的范围较小，而包含该候选对象的较大区域更容易先被识别到，比如通常情况下，可以先识别出车辆再识别出车牌；先识别出行人再识别出人脸，等。所以在一种实施方式中，在曝光后的当前图像帧中识别候选对象，可以包括：在曝光后的当前图像帧中识别预选对象；从该预选对象中识别出候选对象。具体地，在同一图像帧中，预选对象就可以包含候选对象，也即该预选对象在图像帧中占用的面积可以大于等于该候选对象，该预选对象在图像帧中包含的像素点要大于等于候选对象包含的像素点。在本申请中，可以先通过运动检测方法识别出运动对象，也即预选对象，比如机动车、行人等。据此，可以再通过车牌检测方法或人脸检测方法，识别出候选对象，即车牌或人脸，等。这里机动车和行人在在同一图像帧中就可以包含车牌和人脸，也即机动车和行人在图像帧中占用的面积可以大于等于车牌和人脸，机动车和行人在图像帧中包含的像素点要大于等于车牌和人脸包含的像素点。
而在实际应用中，有可能出现检测到预选对象后，但无法从预选对象中识别出候选对象的情况，比如由于曝光时的光照原因、天气原因等，影响曝光后的图像帧的亮度，从而无法识别出候选对象。所以在一种实施方式中，在曝光后的当前图像帧中识别预选对象；从该预选对象中识别出候选对象，可以包括：在曝光后的当前图像帧中识别预选对象；判断能否从该预选对象中识别出候选对象；若不能，则调整预设的曝光时间和/或增益值以获得伪抓拍帧，直到在伪抓拍帧中识别出预选对象；将预设的期望亮度修改为成功识别出预选对象的伪抓拍帧的亮度，并根据所述期望亮度修改预设的图像帧的曝光时间和/或增益值；根据修改后的曝光时间和/或增益值再次进行曝光，在曝光后的图像帧中识别预选对象，并从所述预选对象中识别出候选对象。与前文类似地，在同一图像帧中预选对象可以包含候选对象。
可以在识别到预选对象后，先判断能否从预选对象中识别出候选对象，若能识别出，则确定出候选对象，若不能识别出，则通过伪抓拍帧的方式，调整曝光的期望亮度，从而可以从曝光后的图像帧中识别出目标对象。在实际应用在，也可以在出现多次不能识别出候选对象后，通过伪抓拍帧的方式。
具体地，调整预设的曝光时间和/或增益值以获得伪抓拍帧，直到在伪抓拍帧中识别出预选对象，可以有两种方式：
第一种方式：当包含预选对象的区域的亮度大于预设的第一亮度阈值时，可以确定视频监控设备处于亮度太强的环境中，也即处于顺光环境下。此时，可以先设置伪抓拍帧的曝光时间等于当前图像帧的曝光时间的K1分之一、且伪抓拍帧的增益值等于当前图像帧的增益值，或设置伪抓拍帧的增益值等于当前图像帧的增益值的K1分之一、且伪抓拍帧的曝光时间等于当前图像帧的曝光时间，以获得伪抓拍帧，进一步地，K1可以是第一预设区间内的大于1的正数，比如第一预设区间可以为(1,128]或(1,256]。K1的最大值可取当前图像帧的亮度与最小允许期望亮度的比值，最小值可以取当前图像帧的亮度与最大允许期望亮度的比值。根据K1的范围，可以逐步进行调整，从而可以持续判断能否在获得的伪抓拍帧中识别出候选对象。而调整的方式，可以是由大至小，也可以是由小至大等。而调整的幅度，可以按照一定比值也可以按照一定差值等。直到从伪抓拍帧中识别出候选对象，此时就可以将预设的期望亮度修改为成功识别出预选对象的伪抓拍帧的亮度，并根据所述期望亮度修改预设的图像帧的曝光时间和/或增益值。
第二种方式：当包含预选对象的区域的亮度小于预设的第二亮度阈值时，可以确定视频监控设备处于亮度太弱的环境中，也即处于逆光环境下。此时，可以先确定出伪抓拍帧的亮度与当前图像帧的亮度的比值K2，再可以根据K2设置伪抓拍帧的增益值与曝光时间，进一步地，K2可以是第二预设区间内的大于1的正数，比如第二预设区间可为(1,128]或(1,256]。K2的最大值可取当前图像帧的最大允许期望亮度与当前图像帧的亮度的比值，最小值可取当前图像帧的最小允许期望亮度与当前图像帧的亮度的比值，在前文已经介绍了第一预设区间，在本步骤中，第一预设区间和第二预设区间可以不同，也可以相同。
根据K2设置伪抓拍帧的增益值与曝光时间，可以通过下述方式：
若当前图像帧的增益值的K2倍不大于视频监控设备的最大允许增益值时，设置伪抓拍帧的增益值等于视频帧的增益值的K2倍，设置伪抓拍帧的曝光时间等于视频帧的曝光时间，
若当前图像帧的增益值的K2倍大于视频监控设备的最大允许增益值时，设置伪抓拍帧的增益值等于该最大允许增益值，并且，若当前图像帧的曝光时间的R倍不大于最大允许曝光时间时，则设置伪抓拍帧的曝光时间等于前图像帧的曝光时间的R倍；若当前图像帧的曝光时间的R倍大于最大允许曝光时间时，则设置伪抓拍帧的曝光时间等于最大允许曝光时间，其中，
R＝K2/(gain_max/gain)，
R指伪抓拍帧的曝光时间与当前图像帧的曝光时间的比值；
gain_max指最大允许增益值；
gain指当前图像帧的增益值。
通过多次调整K2，直到从伪抓拍帧中识别出候选对象，此时就可以将预设的期望亮度修改为成功识别出预选对象的伪抓拍帧的亮度，并根据所述期望亮度修改预设的图像帧的曝光时间和/或增益值。
在实际应用中，一般无法识别出候选对象的原因，大多是由于视频监控设备处于亮度太强的环境中，所以在实际应用中，调整预设的曝光时间和/或增益值以获得伪抓拍帧，直到在伪抓拍帧中识别出预选对象的步骤中，可以先利用上述第一种方式，若通过第一种方式依旧无法识别出候选对象时，再利用第二种方式，直到在伪抓拍帧中识别出预选对象的步骤为止。
如图2所示，为本步骤中通过伪抓拍帧修改期望亮度以及曝光参数的示意图，在曝光后的当前图像帧中识别出预选对象后，判断能否从预选对象中识别出候选对象，若不能，则确定视频监控设备处于顺光环境还是逆光环境，若为顺光环境时，则可以通过上述第一种方式，调整调整曝光时间和/或增益值，以获得伪抓拍帧，从而判断伪抓拍帧中能否识别出预选对象，若可以，则将预设的期望亮度修改为成功识别出预选对象的伪抓拍帧的亮度，并根据期望亮度修改预设的图像帧的曝光时间和/或增益值。若不可以，则可以通过第二种方式，调整调整曝光时间和/或增益值，以获得伪抓拍帧，并判断伪抓拍帧中能否识别出预选对象。
类似地，若为逆光环境时(如图2中的点划线)，则可以先通过上述第二种方式，调整调整曝光时间和/或增益值，并判断伪抓拍帧中能否识别出预选对象，若不可以，则再通过上述第一种方式，调整调整曝光时间和/或增益值，直到成功从伪抓拍帧中识别出预选对象，并修改期望亮度、以及包含曝光时间和/或增益值的曝光参数。
步骤104：当识别出候选对象后，从该候选对象中确定出目标对象。
在前述步骤中可以在曝光后的当前图像帧中进行候选对象识别，则本步骤中，当在该曝光后的当前图像帧中识别出候选对象后，可以从中确定出目标对象。比如当识别到一个候选对象后，则可以将这一个候选对象确定为目标对象；又如当识别出多个候选对象，则可以从中确定出一个作为目标对象。这里，目标对象就可以是根据特征提取需求，确定出的将要进行特征提取的对象。比如识别出多个候选车牌后，可以根据特征提取需求将其中的一个作为目标对象，以便将图像曝光后，可以较为准确地对该车牌进行特征提取。
在实际应用中，可以将识别出的最后一个候选对象作为目标对象。也可以将识别出的第一个候选对象作为目标对象，或者可以将满足特定条件的一个作为目标对象，比如将满足违章条件的车牌作为目标对象，等，而在一般情况下，可以将一个候选目的对象作为目标对象。
步骤106：在包含目标对象的当前图像帧中，根据局部亮度和全局亮度确定曝光亮度。
前文已经介绍，现有技术中通常只关注如何对运动区域，即包含目标对象的局部区域进行最佳曝光，使该区域能够达到较好的显示效果，而忽略该区域以外的图像。本步骤中则可以兼顾包含目标对象的局部区域、以及全局区域，综合确定出曝光亮度。
具体地，包含目标对象的当前图像帧，就可以是指包含有前述步骤中确定出目标对象的当前图像帧。比如图3所示，为包含目标对象的当前图像帧的示意图，其中可以包含多个候选对象，例如可以包含识别到的3个车牌，而确定出的目标对象即图3中的虚线框中的车牌，则虚线框内的区域就可以是局部区域，图像的全部区域就可以是全局区域。
局部亮度就可以是指包含目标对象的局部区域的亮度，比如在图3中，就可以是虚线框内的亮度，比如可以在曝光后的当前图像帧中，采集该局部区域的亮度。全局亮度就可以是指该待曝光图像的平均亮度，具体确定方式就可以是根据包含该当前图像帧的一个整帧的平均亮度来确定。
在本步骤中，可以根据局部亮度和全局亮度确定出曝光亮度，比如可以取平均值，从而达到兼顾包含目标对象的局部区域、以及全局区域的效果，进而可以较为准确地从曝光后的图像帧中提取到需要的特征。
而在实际应用中，还可以通过预设权重的方式确定曝光亮度，比如可以预先设置第一权重和第二权重，也即在一种实施方式中，根据局部亮度和全局亮度确定曝光亮度，可以包括：根据局部亮度和预设的第一权重、以及全局亮度和预设的第二权重，确定曝光亮度。具体地，第一权重和第二权重可以是技术人员根据经验预先设置的参数；也可以根据历史曝光图像以及特征提取结果准确性的机器学习结果进行确定的，比如，可以预先设置第一权重(下文简称W1)和第二权重(下文简称W2)分别为0.2和0.8，则当确定出目标对象后，将通过局部亮度×0.2+全局亮度×0.8来确定曝光亮度。又如，可以预先设置候选对象的个数与两预设权重的关系，候选对象的个数在0～5时，W1和W2分别可以为0.2和0.8，候选对象的个数在6～10时，W1和W2分别可以为0.4和0.6，候选对象的个数在11以上时，W1和W2分别可以为0.6和0.4。
在前述步骤中已经介绍，识别出候选对象可以包括识别出多个候选对象，则在本步骤中，可以根据候选对象的个数动态调节局部亮度的比重，从而能够更好的兼顾包含目标对象的局部区域。则在一种实施方式中，在包含目标对象的当前图像帧中，在识别出多个候选对象的情况下，根据局部亮度和全局亮度确定曝光亮度，可以包括：将预设的第一权重初始值调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值调低多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值；根据局部亮度和第一权重当前值、以及全局亮度和所述第二权重当前值，确定曝光亮度，而第一权重初始值与第二权重初始值可以均为非负值，且和为1，且第一权重当前值与第二权重当前值也可以均为非负值，且和为1。那么W1和W2的初始值就可以是0到1之间的数，比如0和1，0.1和0.9，等。又如，可以将W1和W2均设定一个初始值0.2和0.8，当识别多3个候选对象后，可以将预设的W1初始值调高3个单位权重，并将预设的W2初始值调低多个单位权重，若单位权重为0.1，则可以得到W1当前值和W2当前值均为0.5。
而在实际应用中，在前述步骤开启视频监控后，通常有一段时间没有识别候选对象，那么也就可以把W1初始值预先设置为0，而将W2初始值预先设置为1，也即当开启视频监控并开始对图像帧进行曝光时，可以将全局亮度作为曝光亮度。而在识别出多个候选对象后，并确定出目标对象后，可以将W1调高多个单位权重，并将W2调低多个单位权重，分别得到当前值，再根据目标对象的局部亮度和调高后的W1当前值、以及全局亮度和调低后的W2当前值，确定该待曝光图像的曝光亮度。也即在一种实施方式中，将预设的第一权重初始值调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值调低多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值，可以包括：将预设的第一权重初始值0调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值1调低所述多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值。
其中，单位权重可以是技术人员预设的数值，比如可以是0.1，或0.2，等。
例如图3所示，在采集到的图像中识别出3个候选车牌，并确定出最后一个为目标车牌后，此时可以将W1调高3个单位权重，比如单位权重为0.1，则可以调高0.3，若W1初始值为0、W2初始值为1，则调高后的W1可以是0.3，调低后的W2为0.7。据此，可以将局部亮度×0.3+全局亮度×0.7，确定为曝光亮度。
在实际应用中，可以识别出一个候选对象，则就将第一权重调高1个单位权重，也即根据候选对象的个数，依次逐渐调高第一预设权重，同时，对应逐渐调低第二权重。则在一种实施方式中，将预设的第一权重初始值调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值调低多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值，可以包括：每识别出一个候选对象，则将第一权重在初始值或当前值的基础上逐渐调高一个单位权重，并将第二预设权重在初始值或当前值的基础上逐渐调低一个单位权重。比如，W1初始值为0，W2初始值为1，则识别到一个候选对象，就将W1初始值调高0.1，W2调低0.1，得到W1当前值为0.1，W2当前值为0.9，再识别到一个候选对象，就将W1当前值再调高0.1，W2当前值再调低0.1，得到W1当前值为0.2，W2当前值为0.8。通过这种逐渐调高和逐渐调低的方式，可以使确定出的前后帧的曝光亮度不会出现较大的曝光亮度变化幅度，有利于从多个变化较小的图像帧中，挑选出曝光效果较好的图像，从而更准确地进行特征提取。
在实际应用中，在调整W1初始值和W2初始值时，也可以分别以不同的权重进行调节，也即，在一种实施方式中，在识别出多个候选对象的情况下，根据局部亮度和全局亮度确定曝光亮度，可以包括：将预设的第一权重初始值调高多个第一单位权重，并将预设的第二权重初始值调低多个第二单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值；根据局部亮度和第一权重当前值、以及全局亮度和第二权重当前值，确定曝光亮度，其中，所述第一权重初始值与第二权重初始值均为非负值，且第一权重当前值与第二权重当前值也均为非负值。也即，W1初始值可以设置一个非负值(比如0.1)，W2初始值也可以设置一个非负值(比如1.5)，第一单位权重可以为0.1，第二单位权重0.2，当确定出3个候选对象时，可以将W1初始值调高0.3，而将W1初始值调低0.6，从而可以分别得到W1当前值0.4，以及W2当前值0.9。
在实际应用中，为了兼顾局部区域的曝光亮度和全局区域的曝光亮度，通常局域区域的权重不宜过大，以避免出现类似于现有技术只关注局部区域，而忽略全局区域导致的问题，所以在一种实施方式中，将预设的第一权重初始值调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值调低多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值，可以包括：将预设的第一权重初始值调高多个单位权重、且不高于最高阈值，将预设的第二权重初始值调低多个单位权重、且不低于最低阈值，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值。比如，可以将最高阈值设置为0.4，则即使识别出再多的候选对象，也只能将W1当前值调高至0.4，并将W2当前值调低至0.6，通过设置这种上、下限值的方式，可以有效地兼顾局部和全局的曝光亮度，从而降低由于局部亮度权重过高而导致破坏整体图像效果的几率。
在实际应用中，当目标对象数量出现较少时，可以适当提高单位权重的值，从而可以在目标对象出现频率较低的前提下，当目标对象出现时，能够得到对局部区域有较好曝光效果的曝光图像，所以在一种实施方式中，当在多个图像帧中识别出候选对象的个数小于个数阈值，则可以调高单位权重的值，比如，预先设定的单位权重的值是0.1，个数阈值可以是5个，则当从多个图像帧中识别出候选车牌的个数小于5个时，则可以将单位权重调高的值为0.2。
而在实际应用中，可以添加一个时间段作为条件，从而可以较为准确地确定出是否在长时间处于目标对象出现频率较低的情况下，所以在一种实施方式中，在预设的第一时间段内的多个图像帧中，识别出候选对象的个数小于个数阈值，则可以调高单位权重。比如，预先设定的单位权重是0.1，第一时间段可以是10分钟，个数阈值可以是10个，则在10分钟内从多个图像帧中识别出候选车牌的个数小于10个时，则可以将单位权重调高为0.2。此后，可以在出现一个目标对象后，将W1调高0.2，并将W2调低0.2，从而使曝光后的图像，更改对包含目标对象的局部区域有较高的曝光效果。
由于视频监控可以监控动态目标对象，则有可能出现在识别到的候选对象后，所有的候选对象均消失在图像中，比如尤其是午夜或凌晨，很可能出现监控到多辆机动车后，均消失在图像中。此时，可以调低W1，从而可以使确定曝光亮度的方式再次以全局亮度为主。则在一种实施方式中，还可以包括：将预设的第一权重初始值调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值调低多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值之后，当在多个图像帧中未识别出候选对象，则将第一权重当前值调低，并将第二权重当前值调高。比如在未识别出候选对象时，则可以将W1调低，并将W2调高。
而在实际应用中，也可以添加一个时间段作为条件，从而可以较为平缓地变化权重，避免出现权重值突变的情况，比如，有可能出现在识别到的候选对象一段时间后，所有的候选对象均消失在图像中，则在一种实施方式中，还可以包括：在预设的第二时间段内，当在多个图像帧中未识别出候选对象，则将第一权重当前值调低，并将第二权重当前值调高。比如在未识别出候选对象时，则可以将W1调低，并将W2调高。比如该第二时间段可以是5分钟，则在5分钟内均未识别出候选对象后，则可以将W1调低，并将W2调高。具体地，可以直接将W1调低至初始值，并将W2调高至初始值。
为了使前后帧的曝光亮度不会出现较大的曝光亮度变化幅度，逐渐将W1调低至初始值，并逐渐将W2调高至初始值，在一种实施方式中，可以根据预设的时间间隔，每当预设个数的图像帧中未识别出候选对象时，则将第一权重在当前值的基础上逐渐调低，并将第二权重在当前值的基础上逐渐调高。比如，时间间隔可以预设为5分钟，预设个数就可以是10个，则第一个5分钟到达时，若从10个图像帧中未识别出候选对象，将W1调低一个单位权重，并将W2调高一个单位权重，第二个5分钟到达时，若从10个图像帧中依旧未识别出候选对象，将W1再次调低一个单位权重，并将W2再次调高一个单位权重，以致恢复至各自的初始值。需要说明的是，在实际的应用中，确定曝光亮度的方式可以是预先设定一个曝光亮度Y-current参数，此后可以将局部亮度×第一预设权重+全局亮度×第二预设权重的结果赋值给该Y-current参数。
如图4所示，为确定曝光亮度的示意图，W1的初始值可以是0，W2的初始值可以是1，也即开启视频监控后可以是全局曝光模式，以全局区域的每个整帧的平均亮度作为持续的图像帧的曝光亮度。当识别出候选对象，并确定出目标对象后，调高W1并调低W2，若持续识别出候选对象，则可以逐渐调高W1并逐渐调低W2，从而根据局部亮度和全局亮度综合确定出下一图像帧的曝光亮度，也即此时可以是局部-全局综合曝光模式。当在预定时间段内，在当前图像帧中未识别出候选对象后，则可以将W1逐渐调低，并将W2逐渐调高，以致恢复至全局曝光模式。
步骤108：根据确定出的曝光亮度，对下一图像帧进行曝光。
在前述步骤中，已经确定出曝光亮度，则在本步骤中，就可以根据确定出的曝光亮度，对下一图像帧进行曝光。具体地，可以直接根据该确定出的曝光亮度进行曝光。
而在实际应用中，还可以通过综合考虑曝光亮度和预设的期望亮度的方式进行曝光。在一种实施方式中，根据确定出的曝光亮度，对下一图像帧进行曝光，可以包括：根据确定出的曝光亮度和预设的期望亮度之间的差值，确定亮度偏移值；若该亮度偏移值处在预设偏差阈值范围内时，则根据确定出的曝光亮度对下一图像帧进行曝光；若该亮度偏移值超出预设偏差阈值范围内时，则通过调节快门和增益对下一图像帧进行曝光。具体地，该确定出的曝光亮度可以用前文所述的Y-current表示，预设的期望亮度可以用Y-target表示，在曝光时，可以先确定Y-current与Y-target的亮度偏移值，也即可以是差值绝对值Y-delta，若Y-delta处在预设偏差阈值范围内时，比如可以是小于预设的阈值Threshold时，则可以直接以Y-current进行曝光，若超出预设偏差阈值范围内，比如可以是不小于Threshold时，则可以对快门和增益进行调整，进一步地，当Y-current＞Y-target时，则可以降低快门速度和增益，当Y-current＜Y-target时，则可以提高快门速度和增益。
这里的Y-target或称期望亮度，可以是根据视频监控设备预先设定的，也可以在前文中通过伪抓拍帧进行调整的结果。增益，可以是对图像中的像素点进行亮度的调节操作，比如提高增益就可以是提高图像中的像素点的亮度，类似地，降低增益就可以是降低图像中的像素点的亮度。
如图5所示，为对图像帧进行曝光的示意图，当确定出曝光亮度Y-current后，可以根据预设的Y-target，确定出Y-current与Y-target的差值绝对值Y-delta，并判断Y-delta与Threshold的大小关系，并根据上文所述的步骤，进行曝光。
也即，在本方法中，根据曝光亮度进行曝光、从图像帧中确定目标对象，并再次确定曝光亮度，可以看作一个持续循环的过程。视频监控设备可以从上一次曝光后的图像帧中识别目标对象，并据此调整下一次曝光亮度，如此往复不断地进行曝光，从而也可以进行图像显示。
由以上实施例提供的方法可见，开启视频监控后，当在曝光后的当前图像帧中识别出候选对象后，可以从中确定出目标对象，并在包含该目标对象的当前图像帧中，根据包含该目标对象的局部区域的局部亮度和全局的平均亮度确定出曝光亮度，从对下一图像帧进行曝光。也即在当前图像帧中识别出目标对象后，综合该目标对象的局部亮度以及全局亮度进行曝光，从而兼顾了对目标对象的较佳曝光以及对全局的较佳曝光，进而可以在对下一图像帧进行曝光后，从图像中较为准确地提取到目标对象的特征。
实施例2
基于相同的构思，本申请实施例2提供了一种针对视频监控的曝光装置，在对图像进行曝光后，可以较为准确地从图像中提取到目标对象的特征。该装置的结构示意图如图6所示，包括：图像采集单元202、对象确定单元204、亮度确定单元206、以及图像曝光单元208，其中，
图像采集单元202，可以用于开启视频监控后，在曝光后的当前图像帧中识别候选对象；
对象确定单元204，可以用于当识别出候选对象后，从候选对象中确定出目标对象；
亮度确定单元206，可以用于在包含目标对象的当前图像帧中，根据局部亮度和全局亮度确定曝光亮度，其中，局部亮度为包含目标对象的局部区域的亮度，全局亮度为待曝光图像的平均亮度；
图像曝光单元208，可以用于根据曝光亮度，对下一图像帧进行曝光。
在一种实施方式中，对象确定单元204在识别出多个候选对象的情况下，亮度确定单元206，可以用于：
将预设的第一权重初始值调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值调低多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值；
根据局部亮度和第一权重当前值、以及全局亮度和第二权重当前值，确定曝光亮度，
其中，第一权重初始值与第二权重初始值均为非负值，且和为1，第一权重当前值与第二权重当前值均为非负值，且和为1。
在一种实施方式中，对象确定单元204在识别出多个候选对象的情况下，亮度确定单元206，可以用于：
将预设的第一权重初始值调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值调低多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值；
根据局部亮度和第一权重当前值、以及全局亮度和第二权重当前值，确定曝光亮度，
其中，第一权重初始值与第二权重初始值均为非负值，第一权重当前值与第二权重当前值均为非负值。
在一种实施方式中，亮度确定单元206，可以用于：
将预设的第一权重初始值0调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值1调低多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值。
在一种实施方式中，亮度确定单元206，可以用于：
每识别出一个候选对象，则将第一权重在初始值或当前值的基础上逐渐调高一个单位权重，并将第二预设权重在初始值或当前值的基础上逐渐调低一个单位权重。
在一种实施方式中，亮度确定单元206，可以用于：
将预设的第一权重初始值调高多个单位权重、且不高于最高阈值，将预设的第二权重初始值调低多个单位权重、且不低于最低阈值，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值。
在一种实施方式中，亮度确定单元206，还可以用于：
当在多个图像帧中识别出候选对象的个数小于个数阈值，则调高单位权重的值。
在一种实施方式中，亮度确定单元206，还可以用于：
在预定的第一时间段内，当在多个图像帧中识别出候选对象的个数小于个数阈值，则调高单位权重。
在一种实施方式中，亮度确定单元206，还可以用于：
将预设的第一权重初始值调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值调低所述多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值之后，当在多个图像帧中未识别出候选对象，则将第一权重当前值调低，并将第二权重当前值调高。
在一种实施方式中，亮度确定单元206，还可以用于：
将预设的第一权重初始值调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值调低所述多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值之后，在预定的第二时间段内，当在多个图像帧中未识别出候选对象，则将第一权重当前值调低，并将第二权重当前值调高。
在一种实施方式中，亮度确定单元206，还可以用于：
根据预设的时间间隔，每当预设个数的图像帧中未识别出候选对象时，则将第一权重在当前值的基础上逐渐调低，并将第二权重在当前值的基础上逐渐调高。
在一种实施方式中，图像曝光单元208，可以用于：
根据曝光亮度和预设的期望亮度之间的差值，确定亮度偏移值；
若亮度偏移值处在预设偏差阈值范围内时，则根据曝光亮度对下一图像帧进行曝光；
若亮度偏移值超出预设偏差阈值范围内时，则通过调节快门和增益对下一图像帧进行曝光。
在一种实施方式中，亮度确定单元206，可以用于：
开启视频监控后，在曝光后的当前图像帧中识别预选对象；
从预选对象中识别出候选对象，其中，在同一图像帧中预选对象包含候选对象。
在一种实施方式中，亮度确定单元206，可以用于：
开启视频监控后，在曝光后的当前图像帧中识别预选对象；
判断能否从预选对象中识别出候选对象，其中，在同一图像帧中预选对象包含候选对象；
若不能，则调整预设的曝光时间和/或增益值以获得伪抓拍帧，直到在伪抓拍帧中识别出预选对象；
将预设的期望亮度修改为成功识别出预选对象的伪抓拍帧的亮度，并根据修改后的期望亮度修改所述预设的曝光时间和/或增益值；
根据修改后的曝光时间和/或增益值再次进行曝光，在曝光后的图像帧中识别预选对象，并从预选对象中识别出候选对象。
在实际应用中，本装置以及上述实施例1中的方法，执行主体可以是终端，比如可以是视频监控设备本身，或与视频监控设备相连接的终端。而对于该终端的理解，可以是控制视频监控设备的终端，也可以起到控制视频监控设备作用的服务端。
由以上实施例提供的装置可见，开启视频监控后，当在曝光后的当前图像帧中识别出候选对象后，可以从中确定出目标对象，并在包含该目标对象的当前图像帧中，根据包含该目标对象的局部区域的局部亮度和全局的平均亮度确定出曝光亮度，从对下一图像帧进行曝光。也即在当前图像帧中识别出目标对象后，综合该目标对象的局部亮度以及全局亮度进行曝光，从而兼顾了对目标对象的较佳曝光以及对全局的较佳曝光，进而可以在对下一图像帧进行曝光后，从图像中较为准确地提取到目标对象的特征。
图7是本申请的一个实施例电子设备的结构示意图。在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。
处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。
处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成针对视频监控的曝光装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行以下操作：
开启视频监控后，在曝光后的当前图像帧中识别候选对象；
当识别出候选对象后，从所述候选对象中确定出目标对象；
在包含所述目标对象的当前图像帧中，根据局部亮度和局亮度确定曝光亮度，其中，所述局部亮度为包含所述目标对象的局部区域的亮度，所述全局亮度为所述待曝光图像的平均亮度；
根据所述曝光亮度，对下一图像帧进行曝光。
上述如本申请图6所示实施例提供的针对视频监控的曝光装置执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central ProcessingUnit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
该电子设备还可执行图6所示实施例提供的针对视频监控的曝光装置在图7所示实施例的功能，本申请实施例在此不再赘述。
本申请实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的电子设备执行时，能够使该电子设备执行图6所示实施例中针对视频监控的曝光装置执行的方法，并具体用于执行：
开启视频监控后，在曝光后的当前图像帧中识别候选对象；
当识别出候选对象后，从所述候选对象中确定出目标对象；
在包含所述目标对象的当前图像帧中，根据局部亮度和局亮度确定曝光亮度，其中，所述局部亮度为包含所述目标对象的局部区域的亮度，所述全局亮度为所述待曝光图像的平均亮度；
根据所述曝光亮度，对下一图像帧进行曝光。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (12)
1.一种针对视频监控的曝光方法，其特征在于，包括：
开启视频监控后，在曝光后的当前图像帧中识别候选对象；
当识别出候选对象后，从所述候选对象中确定出目标对象；
在包含所述目标对象的当前图像帧中，根据局部亮度和全局亮度确定曝光亮度，其中，所述局部亮度为包含所述目标对象的局部区域的亮度，所述全局亮度为所述待曝光图像的平均亮度；
根据所述曝光亮度，对下一图像帧进行曝光。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在识别出多个候选对象的情况下，根据局部亮度和全局亮度确定曝光亮度，包括：
将预设的第一权重初始值调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值调低所述多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值；
根据局部亮度和所述第一权重当前值、以及全局亮度和所述第二权重当前值，确定曝光亮度，
其中，所述第一权重初始值与所述第二权重初始值均为非负值，且和为1，所述第一权重当前值与所述第二权重当前值均为非负值，且和为1。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将预设的第一权重初始值调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值调低所述多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值，包括：
将预设的第一权重初始值0调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值1调低所述多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将预设的第一权重初始值调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值调低所述多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值，包括：
每识别出一个候选对象，则将所述第一权重在初始值或当前值的基础上逐渐调高一个单位权重，并将所述第二预设权重在初始值或当前值的基础上逐渐调低一个单位权重。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将预设的第一权重初始值调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值调低所述多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值，包括：
将预设的第一权重初始值调高多个单位权重、且不高于最高阈值，将预设的第二权重初始值调低多个单位权重、且不低于最低阈值，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值。
6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当在多个图像帧中识别出候选对象的个数小于个数阈值，则调高单位权重的值。
7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将预设的第一权重初始值调高多个单位权重，并将预设的第二权重初始值调低所述多个单位权重，分别得到第一权重当前值和第二权重当前值之后，
当在多个图像帧中未识别出候选对象，则将所述第一权重当前值调低，并将所述第二权重当前值调高。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述曝光亮度，对下一图像帧进行曝光，包括：
根据所述曝光亮度和预设的期望亮度之间的差值，确定亮度偏移值；
若所述亮度偏移值处在预设偏差阈值范围内时，则根据所述曝光亮度对下一图像帧进行曝光；
若所述亮度偏移值超出预设偏差阈值范围内时，则通过调节快门和增益对下一图像帧进行曝光。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，开启视频监控后，在曝光后的当前图像帧中识别候选对象，包括：
开启视频监控后，在曝光后的当前图像帧中识别预选对象；
判断能否从所述预选对象中识别出候选对象，其中，在同一图像帧中所述预选对象包含所述候选对象；
若不能，则调整预设的曝光时间和/或增益值以获得伪抓拍帧，直到在伪抓拍帧中识别出预选对象；
将预设的期望亮度修改为成功识别出预选对象的伪抓拍帧的亮度，并根据修改后的期望亮度修改所述预设的曝光时间和/或增益值；
根据修改后的曝光时间和/或增益值再次进行曝光，在曝光后的图像帧中识别预选对象，并从所述预选对象中识别出候选对象。
10.一种针对视频监控的曝光装置，其特征在于，包括：图像采集单元、对象确定单元、亮度确定单元、以及图像曝光单元，其中，
所述图像采集单元，用于开启视频监控后，在曝光后的当前图像帧中识别候选对象；
所述对象确定单元，用于当识别出候选对象后，从所述候选对象中确定出目标对象；
所述亮度确定单元，用于在包含所述目标对象的当前图像帧中，根据局部亮度和全局亮度确定曝光亮度，其中，所述局部亮度为包含所述目标对象的局部区域的亮度，所述全局亮度为所述待曝光图像的平均亮度；
所述图像曝光单元，用于根据所述曝光亮度，对下一图像帧进行曝光。
11.一种电子设备，包括：
处理器；以及
被设置成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作：
开启视频监控后，在曝光后的当前图像帧中识别候选对象；
当识别出候选对象后，从所述候选对象中确定出目标对象；
在包含所述目标对象的当前图像帧中，根据局部亮度和全局亮度，确定曝光亮度，其中，所述局部亮度为包含所述目标对象的局部区域的亮度，所述全局亮度为所述待曝光图像的平均亮度；
根据所述曝光亮度，对下一图像帧进行曝光。
12.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行以下操作：
开启视频监控后，在曝光后的当前图像帧中识别候选对象；
当识别出候选对象后，从所述候选对象中确定出目标对象；
在包含所述目标对象的当前图像帧中，根据局部亮度和全局亮度确定曝光亮度，其中，所述局部亮度为包含所述目标对象的局部区域的亮度，所述全局亮度为所述待曝光图像的平均亮度；
根据所述曝光亮度，对下一图像帧进行曝光。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112261307A (zh) * | 2020-09-27 | 2021-01-22 | 厦门亿联网络技术股份有限公司 | 一种图像曝光方法、装置及存储介质 |
| CN113869291A (zh) * | 2021-12-02 | 2021-12-31 | 杭州魔点科技有限公司 | 基于环境亮度调节人脸曝光度的方法、系统、装置和介质 |
| WO2023000878A1 (zh) * | 2021-07-22 | 2023-01-26 | 中兴通讯股份有限公司 | 拍摄方法、装置、控制器、设备和计算机可读存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106791475A (zh) * | 2017-01-23 | 2017-05-31 | 上海兴芯微电子科技有限公司 | 曝光调整方法及所适用的车载摄像装置 |
| CN107241558A (zh) * | 2017-06-16 | 2017-10-10 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 曝光处理方法、装置和终端设备 |
| CN108206918A (zh) * | 2016-12-19 | 2018-06-26 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种光补偿方法及装置 |
| CN108881812A (zh) * | 2017-05-16 | 2018-11-23 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 监控目标的方法、装置及设备 |
| US20180359410A1 (en) * | 2017-06-08 | 2018-12-13 | Intel Corporation | Method and system of camera control and image processing with a multi-frame-based window for image data statistics |
-
2019
- 2019-01-17 CN CN201910044060.6A patent/CN111447405B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108206918A (zh) * | 2016-12-19 | 2018-06-26 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种光补偿方法及装置 |
| CN106791475A (zh) * | 2017-01-23 | 2017-05-31 | 上海兴芯微电子科技有限公司 | 曝光调整方法及所适用的车载摄像装置 |
| CN108881812A (zh) * | 2017-05-16 | 2018-11-23 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 监控目标的方法、装置及设备 |
| US20180359410A1 (en) * | 2017-06-08 | 2018-12-13 | Intel Corporation | Method and system of camera control and image processing with a multi-frame-based window for image data statistics |
| CN107241558A (zh) * | 2017-06-16 | 2017-10-10 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 曝光处理方法、装置和终端设备 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112261307A (zh) * | 2020-09-27 | 2021-01-22 | 厦门亿联网络技术股份有限公司 | 一种图像曝光方法、装置及存储介质 |
| WO2023000878A1 (zh) * | 2021-07-22 | 2023-01-26 | 中兴通讯股份有限公司 | 拍摄方法、装置、控制器、设备和计算机可读存储介质 |
| CN113869291A (zh) * | 2021-12-02 | 2021-12-31 | 杭州魔点科技有限公司 | 基于环境亮度调节人脸曝光度的方法、系统、装置和介质 |
| CN113869291B (zh) * | 2021-12-02 | 2022-03-04 | 杭州魔点科技有限公司 | 基于环境亮度调节人脸曝光度的方法、系统、装置和介质 |
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