CN112069984A - 一种物品边框匹配显示方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种物品边框匹配显示方法及装置，该方法包括：获取包裹移动的多个视频帧；对该多个视频帧中的第一个视频帧起间隔预定数量的第一目标视频帧同时进行包裹检测与物品检测，对除该第一目标视频帧之外的第二目标视频帧仅进行包裹检测，得到检测结果，该检查结果包括包裹与物品之间的相对位置与包裹位置；根据该检测结果确定物品的高亮边框，并显示该物品的高亮边框，可以解决相关技术中采用轮廓识别算法预测两帧之间的距离确定高亮边框的位置，预测存在不精确的现象，会出现边框抖动，且由于增加轮廓识别算法，提高了性能消耗的问题，降低智能算法分析帧率的情况下，实现高亮边框和视频中物品位置精确匹配。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种物品边框匹配显示方法及装置。
背景技术
智能安检一体机设备对采集到的图像进行智能分析，识别出具体物品，并在物品周围叠加高亮边框，达到智能识别违禁物品的目的。智能安检一体机设备运行中，采集到的图像中，物品位置会不断变化，物品的高亮边框也跟随物品进行不断的移动。
相关技术中提出物品边框精确匹配显示的方法，间隔X个视频帧，送一帧给智能算法做算法分析，得到带高亮边框坐标位置(Pid)的智能帧。缓存记录当前视频帧相对于上一个视频帧移动的距离Xn(视频帧之间移动的距离可由比物品识别算法消耗性能少的通用算法得到，算法不限于轮廓识别算法)。当显示两次送智能算法分析之间的视频帧时，高亮边框的位置信息可以由智能帧和视频帧之间的移动距离计算得到：Pid+X1+…Xn，从而达到高亮边框和视频帧中物品位置精确匹配。
上述方案采用轮廓识别算法得出两帧之间的距离，还是一种预测，存在不精确的现象，还是会出现边框抖动。此外，在处理流程中，增加了轮廓识别算法，消耗了性能。
针对相关技术中采用轮廓识别算法预测两帧之间的距离确定高亮边框的位置，预测存在不精确的现象，会出现边框抖动，且由于增加轮廓识别算法，提高了性能消耗的问题，尚未提出解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种物品边框匹配显示方法及装置，以至少解决相关技术中采用轮廓识别算法预测两帧之间的距离确定高亮边框的位置，预测存在不精确的现象，会出现边框抖动，且由于增加轮廓识别算法，提高了性能消耗的问题。
根据本发明的一个实施例，提供了一种物品边框匹配显示方法，包括：
获取包裹移动的多个视频帧；
对所述多个视频帧中的第一个视频帧起间隔预定数量的第一目标视频帧同时进行包裹检测与物品检测，对所述多个视频帧中除所述第一目标视频帧之外的第二目标视频帧仅进行包裹检测，得到检测结果，其中，所述检查结果包括包裹与物品之间的相对位置与包裹位置；
根据所述相对位置与所述包裹位置确定物品的高亮边框，并显示所述物品的高亮边框。
可选地，对所述多个视频帧中的第一个视频帧起间隔预定数量的第一目标视频帧同时进行包裹检测与物品检测，对所述多个视频帧中除所述第一目标视频帧之外的第二目标视频帧仅进行包裹检测，得到检测结果包括：
基于所述预定数量从所述多个视频帧中的所述第一个视频帧起获取所述第一目标视频帧；
对所述第一目标视频帧进行包裹检测的同时进行物品检测，得到所述物品与所述包裹的相对位置；
对所述第二目标视频帧仅进行包裹检测，得到所述第二目标视频帧中的包裹位置。
可选地，对所述第一目标视频帧进行包裹检测的同时进行物品检测，得到所述物品与所述包裹的相对位置包括：
对所述第一目标视频进行物品检测，得到所述第一目标视频帧中所述物品的所述物品位置；
对所述第一目标视频帧进行包裹检测，得到所述第一目标视频帧中所述包裹的所述包裹位置；
根据所述物品位置与所述包裹位置确定所述第一目标视频帧中所述物品与所述包裹的所述相对位置。
可选地，对所述多个视频帧中的第一个视频帧起间隔预定数量的第一目标视频帧同时进行包裹检测与物品检测，对所述多个视频帧中除所述第一目标视频帧之外的第二目标视频帧仅进行包裹检测，得到检测结果包括：
当i＝1时，对所述多个视频帧中的第i视频帧，对所述第i视频帧进行包裹检测得到所述第i视频帧中所述包裹的包裹位置；对所述第i视频帧进行物品检测得到所述第i视频帧中所述物品的物品位置，根据所述包裹位置与所述物品位置确定所述物品与所述包裹的相对位置，其中，所述检测结果包括所述包裹位置与所述相对位置；
当i大于1，重复以下步骤：
对所述多个视频帧的第i视频帧，对所述第i视频帧进行包裹检测得到所述第i视频帧中所述包裹的所述包裹位置，判断是否对所述第i视频帧进行物品检测；
在判断结果为是的情况下，对所述第i视频帧进行物品检测得到所述物品位置，根据所述包裹位置与所述物品位置确定所述物品与所述包裹的相对位置，其中，所述检测结果包括所述包裹位置与所述相对位置；
在判断结果为否的情况下，所述检测结果包括所述包裹位置；
i＝i+1。
可选地，根据所述相对位置与所述包裹位置确定所述物品的高亮边框，并显示所述物品的高亮边框包括：
当i＝1时，根据所述相对位置与所述包裹位置确定所述第i视频帧中所述物品的高亮边框；
当i大于1，在对所述第i视频帧进行物品检测的情况下，根据所述相对位置与所述包裹位置确定所述第i视频帧中所述物品的高亮边框；
在未对所述第i视频帧进行物品检测的情况下，根据所述包裹位置与所述第i-1视频帧中的所述相对位置确定所述第i视频帧中所述物品的高亮边框。
根据本发明的另一个实施例，还提供了一种物品边框匹配显示装置，包括：
获取模块，用于获取包裹移动的多个视频帧；
检测模块，用于对所述多个视频帧中的第一个视频帧起间隔预定数量的第一目标视频帧同时进行包裹检测与物品检测，对所述多个视频帧中除所述第一目标视频帧之外的第二目标视频帧仅进行包裹检测，得到检测结果，其中，所述检查结果包括包裹与物品之间的相对位置与包裹位置；
确定模块，用于根据所述相对位置与所述包裹位置确定物品的高亮边框，并显示所述物品的高亮边框。
可选地，所述检测模块包括：
获取子模块，用于基于所述预定数量从所述多个视频帧中的所述第一个视频帧起获取所述第一目标视频帧；
第一检测子模块，用于对所述第一目标视频帧进行包裹检测的同时进行物品检测，得到所述物品与所述包裹的相对位置；
第二检测子模块，用于对所述第二目标视频帧仅进行包裹检测，得到所述第二目标视频帧中的包裹位置。
可选地，所述第一检测子模块包括：
对所述第一目标视频进行物品检测，得到所述第一目标视频帧中所述物品的所述物品位置；
对所述第一目标视频帧进行包裹检测，得到所述第一目标视频帧中所述包裹的所述包裹位置；
根据所述物品位置与所述包裹位置确定所述第一目标视频帧中所述物品与所述包裹的所述相对位置。
可选地，所述检测模块包括：
第三检测子模块，用于当i＝1时，对所述多个视频帧中的第i视频帧，对所述第i视频帧进行包裹检测得到所述第i视频帧中所述包裹的包裹位置；对所述第i视频帧进行物品检测得到所述第i视频帧中所述物品的物品位置，根据所述包裹位置与所述物品位置确定所述物品与所述包裹的相对位置，其中，所述检测结果包括所述包裹位置与所述相对位置；
重复子模块，用于当i大于1，重复以下步骤：
对所述多个视频帧的第i视频帧，对所述第i视频帧进行包裹检测得到所述第i视频帧中所述包裹的所述包裹位置，判断是否对所述第i视频帧进行物品检测；
在判断结果为是的情况下，对所述第i视频帧进行物品检测得到所述物品位置，根据所述包裹位置与所述物品位置确定所述物品与所述包裹的相对位置，其中，所述检测结果包括所述包裹位置与所述相对位置；
在判断结果为否的情况下，所述检测结果为所述包裹位置；
i＝i+1。
可选地，所述确定模块包括：
第一确子模块，用于当i＝1时，根据所述相对位置与所述包裹位置确定所述第i视频帧中所述物品的高亮边框；
第二确定子模块，用于当i大于1，在对所述第i视频帧进行物品检测的情况下，根据所述相对位置与所述包裹位置确定所述第i视频帧中所述物品的高亮边框；在未对所述第i视频帧进行物品检测的情况下，根据所述包裹位置与所述第i-1视频帧中的所述相对位置确定所述第i视频帧中所述物品的高亮边框。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种计算机可读的存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
通过本发明，获取包裹移动的多个视频帧；对所述多个视频帧中的第一个视频帧起间隔预定数量的第一目标视频帧同时进行包裹检测与物品检测，并对所述多个视频帧中除所述第一目标视频帧之外的第二目标视频帧仅进行包裹检测，得到检测结果，其中，所述检查结果包括包裹与物品之间的相对位置与包裹位置；根据所述检测结果确定物品的高亮边框，并显示所述物品的高亮边框，可以解决相关技术中采用轮廓识别算法预测两帧之间的距离确定高亮边框的位置，预测存在不精确的现象，会出现边框抖动，且由于增加轮廓识别算法，提高了性能消耗的问题，降低智能算法分析帧率的情况下，实现高亮边框和视频中物品位置精确匹配。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明实施例的物品边框匹配显示方法的移动终端的硬件结构框图；
图2是根据本发明实施例的物品边框匹配显示方法的流程图；
图3是根据本发明实施例的视频帧处理的流程图一；
图4是根据本发明实施例的视频帧处理的流程图二；
图5是根据本发明实施例的物品边框匹配显示装置的框图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
实施例1
本申请实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的物品边框匹配显示方法的移动终端的硬件结构框图，如图1所示，移动终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，可选地，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的物品边框匹配显示方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
在本实施例中提供了一种运行于上述移动终端或网络架构的物品边框匹配显示方法，图2是根据本发明实施例的物品边框匹配显示方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：
步骤S202，获取包裹移动的多个视频帧；
具体的，上述多个视频帧可以是安检视频，可以通过视频采集器采集，其中，安检视频由安检机的工控计算机输出至视频采编器。视频采编器可以是视频图形阵列(VideoGraphics Array，简称为VGA)视频采编器。视频采编器将输入的VGA视频，一方面环出至安检监控器，由安检监控器显示由视频采编器环出的VGA视频，以进行人工监控；另一方面，视频采编器对VGA视频进行编码得到数字视频，然后通过实时流传输协议(Real TimeStreaming Protocol，简称为RTSP)通信方式传输至终端。VGA是一种视频传输标准，具有分辨率高、显示速率快和颜色丰富等优点。RTSP是传输控制协议(Transmission ControlProtocol，简称为TCP)和互联网协议(Internet Protocol，简称为IP)体系中的一个应用层协议，定义了应用程序如何有效地通过IP网络传送多媒体数据。
步骤S204，对所述多个视频帧中的第一个视频帧起间隔预定数量的第一目标视频帧同时进行包裹检测与物品检测，对所述多个视频帧中除所述第一目标视频帧之外的第二目标视频帧仅进行包裹检测，得到检测结果，其中，所述检查结果包括包裹与物品之间的相对位置与包裹位置；
本发明实施例中，包裹检测具体使用成熟的视频物品位置检测算法，得到包裹的位置。进行危险物品检测时，具体需要检测的内容包括：危险物品的坐标位置，危险物品的类型(如：枪/刀等)。
步骤S206，根据所述相对位置与所述包裹位置确定物品的高亮边框，并显示所述物品的高亮边框。
通过上述步骤S202至S206，可以解决相关技术中采用轮廓识别算法预测两帧之间的距离确定高亮边框的位置，预测存在不精确的现象，会出现边框抖动，且由于增加轮廓识别算法，提高了性能消耗的问题，降低智能算法分析帧率的情况下，实现高亮边框和视频中物品位置精确匹配。
在一可选的实施例中，上述步骤S204具体可以包括：
S2041，基于所述预定数量从所述多个视频帧中的所述第一个视频帧起获取所述第一目标视频帧；
S2042，对所述第一目标视频帧进行包裹检测的同时进行物品检测，得到所述物品与所述包裹的相对位置；进一步的，对所述第一目标视频进行物品检测，得到所述第一目标视频帧中所述物品的所述物品位置；对所述第一目标视频帧进行包裹检测，得到所述第一目标视频帧中所述包裹的所述包裹位置；根据所述物品位置与所述包裹位置确定所述第一目标视频帧中所述物品与所述包裹的所述相对位置。
S2043，对所述第二目标视频帧仅进行包裹检测，得到所述第二目标视频帧中的包裹位置。
在另一可选的实施例中，上述步骤S204还可以具体包括：
当i＝1时，对所述多个视频帧中的第i视频帧，对所述第i视频帧进行包裹检测得到所述第i视频帧中所述包裹的包裹位置；对所述第i视频帧进行物品检测得到所述第i视频帧中所述物品的物品位置，根据所述包裹位置与所述物品位置确定所述物品与所述包裹的相对位置，其中，所述检测结果包括所述包裹位置与所述相对位置；
图3是根据本发明实施例的视频帧处理的流程图一，如图3所示，包括：
步骤S301，对多个视频帧中的第1个视频帧，通过包裹分析算法进行包裹检测；
步骤S302，记录视频帧中每个包裹在此帧中的包裹位置P11，P12，…,P1n；
步骤S303，对第1个视频帧通过物品分析算法进行物品检测；
步骤S304，记录每个包裹中，物品相对于包裹的位置S11，S12，…，S1m(对应上述的相对位置)；
步骤S305，根据包裹位置P11，P12，…,P1n，以及物品相对于包裹的位置S11，S12，…，S1m，在UI上绘制物品的高亮边框。
当i大于1，重复以下步骤：
对所述多个视频帧的第i视频帧，对所述第i视频帧进行包裹检测得到所述第i视频帧中所述包裹的所述包裹位置，判断是否对所述第i视频帧进行物品检测；
在判断结果为是的情况下，对所述第i视频帧进行物品检测得到所述物品位置，根据所述包裹位置与所述物品位置确定所述物品与所述包裹的相对位置，其中，所述检测结果包括所述包裹位置与所述相对位置；
在判断结果为否的情况下，所述检测结果为所述包裹位置；
i＝i+1。
图4是根据本发明实施例的视频帧处理的流程图二，如图4所示，包括：
步骤S401，对于第Y个视频帧，通过包裹分析算法进行包裹分析，Y为大于1的整数；
步骤S402，记录视频帧中每个包裹在此帧中的包裹位置PY1，PY2，…,PYn；
步骤S403，判断是否对第Y个视频帧进行物品检测，在判断结果为否的情况下，执行步骤S404，在判断结果为是的情况下，执行步骤S405；
步骤S404，根据包裹位置P11，P12，…,P1n，以及上一次记录的物品相对于包裹的位置S(z-1)1，S(z-1)2，…，S(z-1)m，在UI上绘制物品的高亮边框；
步骤S405，对第Y个视频帧通过物品分析算法进行物品检测；
步骤S406，记录每个包裹中，物品相对于包裹的位置Sz1，Sz2，…，Szm(对应上述的相对位置)；
步骤S407，根据包裹位置P11，P12，…,P1n，以及物品相对于包裹的位置Sz1，Sz2，…，Szm，在UI上绘制物品的高亮边框。
对应的，上述步骤S206还可以包括：当i＝1时，根据所述相对位置与所述包裹位置确定所述第i视频帧中所述物品的高亮边框；
当i大于1，在对所述第i视频帧进行物品检测的情况下，根据所述相对位置与所述包裹位置确定所述第i视频帧中所述物品的高亮边框；在未对所述第i视频帧进行物品检测的情况下，根据所述包裹位置与所述第i-1视频帧中的所述相对位置确定所述第i视频帧中所述物品的高亮边框。
本发明实施例，在智能安检一体机中，当包裹被放到传送带上后，此包裹在传送带前进的过程中，物品相对于包裹的位置不会发生变化。包裹检测算法性能消耗很低，速度很快。在智能安检一体机中，视频帧里包裹的检测很快，而每个包裹中物品的检测却是很慢，很消耗性能的。因此包裹检测可以全帧进行，及对每一帧都进行包裹检测，而对包裹中物品的检测只能抽帧进行。具体的来说，在一系列视频帧中，每隔X个帧，则进行一次包裹与物品的全检测。进行检测时，若一个视频帧包裹检测与物品检测都要进行，则可以根据检测出来的物品位置，直接画出高亮边框，并记录下此时物品相对于包裹的位置。若一个视频帧只进行包裹检查，不进行物品检测，则此视频帧中物品的位置，更根据上一次物品检测记录的相对位置与此视频帧中包裹的位置计算得出，然后再画出物品高亮边框。
本发明实施例，在计算时，一系列视频帧中，每隔X个帧，则进行一次包裹与物品的全检测。进行检测时，若一个视频帧包裹检测与物品检测都要进行，则可以根据检测出来的物品位置，直接画出高亮边框，并记录下此时物品相对于包裹的位置。若一个视频帧只进行包裹检查，不进行物品检测，则此视频帧中物品的位置，更根据上一次物品检测记录的相对位置与此视频帧中包裹的位置计算得出，然后再画出物品高亮边框。利用视频帧中包裹的位置与物品相对于包裹的位置，精确计算高亮边框在每一个视频帧中的显示位置，相比物品识别算法，耗性能少，在同样达到高亮边框与物品精确匹配的情况下，对CPU性能负荷更小。
实施例2
根据本发明的另一个实施例，还提供了一种物品边框匹配显示装置，图5是根据本发明实施例的物品边框匹配显示装置的框图，如图5所示，包括：
获取模块52，用于获取包裹移动的多个视频帧；
检测模块54，用于对所述多个视频帧中的第一个视频帧起间隔预定数量的第一目标视频帧同时进行包裹检测与物品检测，对所述多个视频帧中除所述第一目标视频帧之外的第二目标视频帧仅进行包裹检测，得到检测结果，其中，所述检查结果包括包裹与物品之间的相对位置与包裹位置；
确定模块56，用于根据所述相对位置与所述包裹位置确定物品的高亮边框，并显示所述物品的高亮边框。
可选地，所述检测模块54包括：
获取子模块，用于基于所述预定数量从所述多个视频帧中的所述第一个视频帧起获取所述第一目标视频帧；
第一检测子模块，用于对所述第一目标视频帧进行包裹检测的同时进行物品检测，得到所述物品与所述包裹的相对位置；
第二检测子模块，用于对所述第二目标视频帧仅进行包裹检测，得到所述第二目标视频帧中的包裹位置。
可选地，所述第一检测子模块，还用于
对所述第一目标视频进行物品检测，得到所述第一目标视频帧中所述物品的所述物品位置；
对所述第一目标视频帧进行包裹检测，得到所述第一目标视频帧中所述包裹的所述包裹位置；
根据所述物品位置与所述包裹位置确定所述第一目标视频帧中所述物品与所述包裹的所述相对位置。
可选地，所述检测模块54包括：
第三检测子模块，用于当i＝1时，对所述多个视频帧中的第i视频帧，对所述第i视频帧进行包裹检测得到所述第i视频帧中所述包裹的包裹位置；对所述第i视频帧进行物品检测得到所述第i视频帧中所述物品的物品位置，根据所述包裹位置与所述物品位置确定所述物品与所述包裹的相对位置，其中，所述检测结果包括所述包裹位置与所述相对位置；
重复子模块，用于当i大于1，重复以下步骤：
对所述多个视频帧的第i视频帧，对所述第i视频帧进行包裹检测得到所述第i视频帧中所述包裹的所述包裹位置，判断是否对所述第i视频帧进行物品检测；
在判断结果为是的情况下，对所述第i视频帧进行物品检测得到所述物品位置，根据所述包裹位置与所述物品位置确定所述物品与所述包裹的相对位置，其中，所述检测结果包括所述包裹位置与所述相对位置；
在判断结果为否的情况下，所述检测结果包括所述包裹位置；
i＝i+1。
可选地，所述确定模块56包括：
第一确子模块，用于当i＝1时，根据所述相对位置与所述包裹位置确定所述第i视频帧中所述物品的高亮边框；
第二确定子模块，用于当i大于1，在对所述第i视频帧进行物品检测的情况下，根据所述相对位置与所述包裹位置确定所述第i视频帧中所述物品的高亮边框；
在未对所述第i视频帧进行物品检测的情况下，根据所述包裹位置与所述第i-1视频帧中的所述相对位置确定所述第i视频帧中所述物品的高亮边框。
需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
实施例3
本发明的实施例还提供了一种计算机可读的存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
S1，获取包裹移动的多个视频帧；
S2，对所述多个视频帧中的第一个视频帧起间隔预定数量的第一目标视频帧同时进行包裹检测与物品检测，对所述多个视频帧中除所述第一目标视频帧之外的第二目标视频帧仅进行包裹检测，得到检测结果，其中，所述检查结果包括包裹与物品之间的相对位置与包裹位置；
S3，根据所述相对位置与所述包裹位置确定物品的高亮边框，并显示所述物品的高亮边框。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
实施例4
本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
S1，获取包裹移动的多个视频帧；
S2，对所述多个视频帧中从第一个视频帧起间隔预定数量的第一目标视频帧同时进行包裹检测与物品检测，对所述多个视频帧中除所述第一目标视频帧之外的第二目标视频帧仅进行包裹检测，得到检测结果，其中，所述检查结果包括包裹与物品之间的相对位置与包裹位置；
S3，根据所述相对位置与所述包裹位置确定物品的高亮边框，并显示所述物品的高亮边框。
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种物品边框匹配显示方法，其特征在于，包括：
获取包裹移动的多个视频帧；
对所述多个视频帧中的第一个视频帧起间隔预定数量的第一目标视频帧同时进行包裹检测与物品检测，对所述多个视频帧中除所述第一目标视频帧之外的第二目标视频帧仅进行包裹检测，得到检测结果，其中，所述检查结果包括包裹与物品之间的相对位置与包裹位置；
根据所述相对位置与所述包裹位置确定物品的高亮边框，并显示所述物品的高亮边框。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述多个视频帧中的第一个视频帧起间隔预定数量的第一目标视频帧同时进行包裹检测与物品检测，对所述多个视频帧中除所述第一目标视频帧之外的第二目标视频帧仅进行包裹检测，得到所述检测结果包括：
基于所述预定数量从所述多个视频帧中的所述第一个视频帧起获取所述第一目标视频帧；
对所述第一目标视频帧进行包裹检测的同时进行物品检测，得到所述物品与所述包裹的相对位置；
对所述第二目标视频帧仅进行包裹检测，得到所述第二目标视频帧中的包裹位置。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述第一目标视频帧进行包裹检测的同时进行物品检测，得到所述物品与所述包裹的相对位置包括：
对所述第一目标视频进行物品检测，得到所述第一目标视频帧中所述物品的所述物品位置；
对所述第一目标视频帧进行包裹检测，得到所述第一目标视频帧中所述包裹的所述包裹位置；
根据所述物品位置与所述包裹位置确定所述第一目标视频帧中所述物品与所述包裹的所述相对位置。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述多个视频帧中的第一个视频帧起间隔预定数量的第一目标视频帧同时进行包裹检测与物品检测，对所述多个视频帧中除所述第一目标视频帧之外的第二目标视频帧仅进行包裹检测，得到所述检测结果包括：
当i＝1时，对所述多个视频帧中的第i视频帧，对所述第i视频帧进行包裹检测得到所述第i视频帧中所述包裹的包裹位置；对所述第i视频帧进行物品检测得到所述第i视频帧中所述物品的物品位置，根据所述包裹位置与所述物品位置确定所述物品与所述包裹的相对位置，其中，所述检测结果包括所述包裹位置与所述相对位置；
当i大于1，重复以下步骤：
对所述多个视频帧的第i视频帧，对所述第i视频帧进行包裹检测得到所述第i视频帧中所述包裹的所述包裹位置，判断是否对所述第i视频帧进行物品检测；
在判断结果为是的情况下，对所述第i视频帧进行物品检测得到所述物品位置，根据所述包裹位置与所述物品位置确定所述物品与所述包裹的相对位置，其中，所述检测结果包括所述包裹位置与所述相对位置；
在判断结果为否的情况下，所述检测结果包括所述包裹位置；
i＝i+1。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述相对位置与所述包裹位置确定所述物品的高亮边框，并显示所述物品的高亮边框包括：
当i＝1时，根据所述相对位置与所述包裹位置确定所述第i视频帧中所述物品的高亮边框；
当i大于1，在对所述第i视频帧进行物品检测的情况下，根据所述相对位置与所述包裹位置确定所述第i视频帧中所述物品的高亮边框；
在未对所述第i视频帧进行物品检测的情况下，根据所述包裹位置与所述第i-1视频帧中的所述相对位置确定所述第i视频帧中所述物品的高亮边框。
6.一种物品边框匹配显示装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取包裹移动的多个视频帧；
检测模块，用于对所述多个视频帧中的第一个视频帧起间隔预定数量的第一目标视频帧同时进行包裹检测与物品检测，对所述多个视频帧中除所述第一目标视频帧之外的第二目标视频帧仅进行包裹检测，得到检测结果，其中，所述检查结果包括包裹与物品之间的相对位置与包裹位置；
确定模块，用于根据所述相对位置与所述包裹位置确定物品的高亮边框，并显示所述物品的高亮边框。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述检测模块包括：
获取子模块，用于基于所述预定数量从所述多个视频帧中的所述第一个视频帧起获取所述第一目标视频帧；
第一检测子模块，用于对所述第一目标视频帧进行包裹检测的同时进行物品检测，得到所述物品与所述包裹的相对位置；
第二检测子模块，用于对所述第二目标视频帧仅进行包裹检测，得到所述第二目标视频帧中的包裹位置。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一检测子模块，还用于
对所述第一目标视频进行物品检测，得到所述第一目标视频帧中所述物品的所述物品位置；
对所述第一目标视频帧进行包裹检测，得到所述第一目标视频帧中所述包裹的所述包裹位置；
根据所述物品位置与所述包裹位置确定所述第一目标视频帧中所述物品与所述包裹的所述相对位置。
9.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至5中任一项所述的方法。
10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至5中任一项所述的方法。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113177982A (zh) * | 2021-04-16 | 2021-07-27 | 杭州睿影科技有限公司 | 安检图像数据的处理方法、装置、设备及系统 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107766829A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-03-06 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种物品检测的方法和设备 |
| CN108983306A (zh) * | 2018-06-06 | 2018-12-11 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种物品边框平滑显示的方法及安检设备 |
| CN109618207A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-12 | 网易（杭州）网络有限公司 | 视频帧的处理方法、装置、存储介质及电子装置 |
| CN110321800A (zh) * | 2019-06-05 | 2019-10-11 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种安检物品显示的方法及装置 |
| CN110378912A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-10-25 | 深圳码隆科技有限公司 | 包裹检测方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备 |
| CN110580710A (zh) * | 2019-08-21 | 2019-12-17 | 深圳码隆科技有限公司 | 物体追踪方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备 |
| CN110796062A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-02-14 | 浙江大华技术股份有限公司 | 物品边框精确匹配显示的方法、装置及存储装置 |
| CN110879995A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-03-13 | 上海秒针网络科技有限公司 | 目标物品检测方法及装置、存储介质及电子装置 |
| CN111294594A (zh) * | 2020-02-26 | 2020-06-16 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种安检方法、装置、系统及存储介质 |
-
2020
- 2020-09-03 CN CN202010918069.8A patent/CN112069984A/zh active Pending
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107766829A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-03-06 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种物品检测的方法和设备 |
| CN108983306A (zh) * | 2018-06-06 | 2018-12-11 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种物品边框平滑显示的方法及安检设备 |
| CN109618207A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-12 | 网易（杭州）网络有限公司 | 视频帧的处理方法、装置、存储介质及电子装置 |
| CN110321800A (zh) * | 2019-06-05 | 2019-10-11 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种安检物品显示的方法及装置 |
| CN110378912A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-10-25 | 深圳码隆科技有限公司 | 包裹检测方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备 |
| CN110580710A (zh) * | 2019-08-21 | 2019-12-17 | 深圳码隆科技有限公司 | 物体追踪方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备 |
| CN110796062A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-02-14 | 浙江大华技术股份有限公司 | 物品边框精确匹配显示的方法、装置及存储装置 |
| CN110879995A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-03-13 | 上海秒针网络科技有限公司 | 目标物品检测方法及装置、存储介质及电子装置 |
| CN111294594A (zh) * | 2020-02-26 | 2020-06-16 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种安检方法、装置、系统及存储介质 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113177982A (zh) * | 2021-04-16 | 2021-07-27 | 杭州睿影科技有限公司 | 安检图像数据的处理方法、装置、设备及系统 |
| CN113177982B (zh) * | 2021-04-16 | 2023-03-10 | 杭州睿影科技有限公司 | 安检图像数据的处理方法、装置、设备及系统 |
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