CN115171312A - 图像处理方法、装置、设备、监控系统及存储介质 - Google Patents
图像处理方法、装置、设备、监控系统及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115171312A CN115171312A CN202210751692.8A CN202210751692A CN115171312A CN 115171312 A CN115171312 A CN 115171312A CN 202210751692 A CN202210751692 A CN 202210751692A CN 115171312 A CN115171312 A CN 115171312A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- target
- target object
- image processing
- information
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 53
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 claims description 27
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 23
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 12
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 9
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 claims description 8
- 238000005286 illumination Methods 0.000 abstract description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 235000019800 disodium phosphate Nutrition 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
- G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
- G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
- G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
- G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
- G08B13/19602—Image analysis to detect motion of the intruder, e.g. by frame subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
- G06V40/166—Detection; Localisation; Normalisation using acquisition arrangements
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/168—Feature extraction; Face representation
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
- G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
- G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
- G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
- G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
- G08B13/19602—Image analysis to detect motion of the intruder, e.g. by frame subtraction
- G08B13/19608—Tracking movement of a target, e.g. by detecting an object predefined as a target, using target direction and or velocity to predict its new position
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Multimedia (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置、设备、监控系统及存储介质。该图像处理方法,包括:获取目标图像,对目标图像中的目标对象的面部信息进行识别,得到识别结果;若识别结果满足识别失败的设定条件,则确定目标对象是否位于预设的目标区域内;若目标对象位于预设的目标区域内,则发送第一告警信息。本申请实施例可以在光照强度不足,曝光率低,或光照强度大,曝光度过高的情况下,解决人脸难以识别或识别失败的问题带来的监控问题,本申请实施例通过在目标对象位于预设的目标区域内时发送第一告警信息,从而可以在有人进入到需要监控的目标区域时,能够及时发出告警,进而提高监控的可行性和准确率。
Description
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域,具体而言,本申请涉及一种图像处理方法、装置、设备、监控系统及存储介质。
背景技术
目前,监控系统大多通过人脸识别进行监控,这样可以在有陌生人进入时,通知告警设备发出告警。
但是,在光照强度不足,曝光率低,或光照强度大,曝光度过高的情况下,容易出现人脸难以识别或识别失败等问题,导致的监控的可行性和准确率降低。
发明内容
本申请针对现有方式的缺点,提出一种图像处理方法、装置、设备、监控系统及存储介质,用以解决现有技术存在监控的可行性或准确率降低技术问题。
第一方面,本申请实施例提供一种图像处理方法,包括:
获取目标图像,对目标图像中的目标对象的面部信息进行识别,得到识别结果;
若识别结果满足识别失败的设定条件,则确定目标对象是否位于预设的目标区域内;
若目标对象位于预设的目标区域内,则发送第一告警信息。
在一个可能的实现方式中,确定目标对象是否位于预设的目标区域内,包括:
确定目标图像中的目标对象对应的待识别位置,并获取待识别位置的位置信息;待识别位置位于目标对象在目标图像中对应的目标图片所在区域内;
基于待识别位置的位置信息和目标区域的位置信息,确定目标对象是否位于预设的目标区域内。
在一个可能的实现方式中,基于待识别位置的位置信息和目标区域的位置信息,确定目标对象是否位于预设的目标区域内,包括:
基于目标区域的位置信息,确定目标区域的至少三个设定位置的位置信息;目标区域的位置信息包括至少三个设定位置的位置信息;
基于待识别位置的位置信息和至少三个设定位置的位置信息,确定至少三个子区域;每个子区域由待识别位置与任意两个相邻的设定位置的连线形成;
若所有子区域的面积之和大于目标区域的面积,则确定目标对象位于预设的目标区域外;若所有子区域的面积之和等于目标区域的面积,则确定目标对象位于预设的目标区域内。
在一个可能的实现方式中,确定目标对象是否位于预设的目标区域内之前,还包括:
在目标图像中,确定至少三个设定位置,并获取至少三个设定位置的位置信息;
基于至少三个设定位置的位置信息,确定目标区域;目标区域为至少三个设定位置依次连线形成的闭合区域。
在一个可能的实现方式中,对目标图像中的目标对象的面部信息进行识别,得到识别结果,包括:
对目标图像中的目标对象的面部信息进行识别的时间超过设定时间,得到第一识别结果;
或者,对目标图像中的目标对象的面部信息进行识别的次数超过设定次数,得到第二识别结果;
或者,针对视频流的连续预设帧数的目标图像,对每一目标图像的目标对象的面部信息均识别失败,得到第三识别结果;
识别结果满足识别失败的设定条件,包括:若识别结果为识别失败的结果,则识别结果满足识别失败的设定条件;识别失败的结果包括以下至少一项:第一识别结果、第二识别结果、第三识别结果。
在一个可能的实现方式中,对目标图像中的目标对象的面部信息进行识别,得到识别结果,包括:
对目标图像中的目标对象的面部信息进行设定处理,得到目标对象对应的面部特征;
若面部特征与预设面部特征不匹配,则得到识别不匹配的结果,作为识别结果;
对目标图像中的目标对象的面部信息进行识别,得到识别结果之后,包括:
基于识别结果,从目标图像中截取面部特征对应的目标对象的抓拍图片;
基于抓拍图片,生成第二告警信息。
在一个可能的实现方式中,图像处理方法,还包括:
获取实时光线信息;
若实时光线信息对应的光线强度超出预设光线强度范围,则确定目标对象是否位于预设的目标区域内。
第二方面,本申请实施例提供一种图像处理装置,包括:
识别模块,用于获取目标图像,对目标图像中的目标对象的面部信息进行识别,得到识别结果;
确定模块,用于若识别结果满足识别失败的设定条件,则确定目标对象是否位于预设的目标区域内;
告警模块,用于若目标对象位于预设的目标区域内,则发送第一告警信息。
第三方面,本申请实施例提供一种图像处理设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序,处理器执行计算机程序以实现第一方面的图像处理方法。
第四方面,本申请实施例提供一种监控系统,包括:监控装置及第三方面的图像处理设备;
监控装置,与图像处理设备通信连接,用于基于第一告警信息进行告警。
在一个可能的实现方式中,监控系统还包括:光线感应器;
光线感应器,与图像处理设备通信连接,用于将实时光线信息向图像处理设备发送。
第五方面,一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被图像处理设备执行时实现第一方面的图像处理方法。
本申请实施例提供的技术方案带来的有益技术效果包括:
本申请实施例提供的图像处理方法对目标图像中的目标对象的面部信息进行识别的过程中,如果识别结果满足识别失败的设定条件时,可以切换另一种监控区域识别模式,使得本申请实施例可以在光照强度不足,曝光率低,或光照强度大,曝光度过高的情况下,解决人脸难以识别或识别失败的问题带来的监控问题,本申请实施例通过在目标对象位于预设的目标区域内时发送第一告警信息,从而可以在有人进入到需要监控的目标区域时,能够及时发出告警,进而提高监控的可行性和准确率。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,这些将从下面的描述中变得明显,或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1为本申请实施例提供的一种图像处理系统的结构示意图;
图2为本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程图;
图3为本申请实施例提供的一种图像处理方法的人脸识别模式的流程图;
图4为本申请实施例提供的一种在目标图像中确定至少三个设定位置形成目标区域的示意图;
图5为本申请实施例提供的一种图像处理方法的区域监控识别模式的流程图;
图6和图7分别为本申请实施例提供的一种目标对象位于预设的目标区域内和目标对象位于预设的目标区域外的场景示意图;
图8为本申请实施例提供的一种图像处理装置的框架示意图;
图9为本申请实施例提供的一种图像处理设备的框架示意图。
具体实施方式
下面结合本申请中的附图描述本申请的实施例。应理解,下面结合附图所阐述的实施方式,是用于解释本申请实施例的技术方案的示例性描述,对本申请实施例的技术方案不构成限制。
本技术领域技术人员可以理解,除非特意声明,这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是,本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件,但不排除实现为本技术领域所支持其他特征、信息、数据、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组合等。应该理解,当我们称一个元件被“连接”或“耦接”到另一元件时,该一个元件可以直接连接或耦接到另一元件,也可以指该一个元件和另一元件通过中间元件建立连接关系。此外,这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的术语“和/或”指该术语所限定的项目中的至少一个,例如“A和/或B”可以实现为“A”,或者实现为“B”,或者实现为“A和B”。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。需要指出的是,下述实施方式之间可以相互参考、借鉴或结合,对于不同实施方式中相同的术语、相似的特征以及相似的实施步骤等,不再重复描述。
本申请实施例提供一种监控系统,包括:监控装置及图像处理设备;
监控装置与图像处理设备通信连接,监控装置用于基于第一告警信息进行告警。其中,图像处理设备用于获取目标图像,对目标图像中的目标对象的面部信息进行识别,得到识别结果;若识别结果满足识别失败的设定条件,则确定目标对象是否位于预设的目标区域内;若目标对象位于预设的目标区域内,则发送第一告警信息。
在一些实施例中,监控系统还包括:光线感应器;光线感应器与图像处理设备通信连接,光线感应器用于将实时光线信息向图像处理设备发送,使得图像处理设备在实时光线信息对应的光线强度超出预设光线强度范围,则确定目标对象是否位于预设的目标区域内。
参见图1所示,本申请实施例提供一种图像处理系统的结构示意图,作为一种图像处理方法的应用场景示意。如图1所示,摄像装置101用于拍摄目标图像,终端设备103表示监控装置,服务器102表示图像处理设备,服务器102获取摄像装置101的目标图像,向终端设备103发送第一告警信息,终端设备103显示告警信息或播放告警信息。
可选地,摄像装置101也可以与终端设备103通信连接,终端设备103将目标图像向服务器102发送。终端设备103也可以与告警设备通信连接,控制告警设备进行告警。
可选地,服务器102可以是独立的物理服务器,也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统,还可以是提供云计算服务的云服务器。终端设备103可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能语音交互设备(例如智能音箱)、可穿戴图像处理设备(例如智能手表)、车载终端、智能家电(例如智能电视)等,但并不局限于此。
基于同一发明构思,本申请实施例提供一种图像处理方法,包括:
获取目标图像,对目标图像中的目标对象的面部信息进行识别,得到识别结果;
若识别结果满足识别失败的设定条件,则确定目标对象是否位于预设的目标区域内;
若目标对象位于预设的目标区域内,则发送第一告警信息。
可选地,目标图像为摄像装置拍摄的视频流中的任一帧图像,目标区域在摄像装置的可视范围内,对目标图像中的目标对象的面部信息进行识别是对每一帧图像中的目标对象的面部信息进行识别。
可选地,目标对象为在摄像装置拍摄的可视范围的行走的人物。设定条件为识别失败的条件,使得在人脸识别失败的情况下,可以切换到监控区域识别模式。
可选地,第一告警信息用于终端设备的显示屏显示告警信息或播放告警信息,或者终端设备控制告警器发出告警。
可选地,本申请实施例中的目标图像中可以包括至少一个移动对象,每个移动对象作为一个目标对象,分别采用本申请实施例的图像处理方法。
本申请实施例提供的图像处理方法对目标图像中的目标对象的面部信息进行识别的过程中,如果识别结果满足识别失败的设定条件时,可以切换另一种监控区域识别模式,使得本申请实施例可以在光照强度不足,曝光率低,或光照强度大,曝光度过高的情况下,解决人脸难以识别或识别失败的问题带来的监控问题,本申请实施例通过在目标对象位于预设的目标区域内时发送第一告警信息,从而可以在有人进入到需要监控的目标区域时,能够及时发出告警,进而提高监控的可行性和准确率。
本申请实施例在光照充足、曝光率高时,采用人脸识别模式,即应用识别陌生人监控策略,在光照强度不足,曝光率低,或光照强度大,曝光度过高的情况下,采用区域监控策略,即在人脸识别失败的情况下,切换进入监控区域识别模式。
作为一种示例,参见图2所示,本申请实施例提供一种图像处理方法,该图像处理方法,包括:步骤S201至步骤S204。
S201、获取目标图像,对目标图像中的目标对象的面部信息进行识别,得到识别结果。
S202、确定识别结果满足设定条件,切换到监控区域识别模式。
可选地,若识别结果为识别失败的结果,则确定识别结果满足设定条件,切换到监控区域识别模式。
在一些实施例中,对目标图像中的目标对象的面部信息进行识别,得到识别结果,包括:
对目标图像中的目标对象的面部信息进行识别的时间超过设定时间,得到第一识别结果;
或者,对目标图像中的目标对象的面部信息进行识别的次数超过设定次数,得到第二识别结果;
或者,针对视频流的连续预设帧数的目标图像,对每一目标图像的目标对象的面部信息均识别失败,得到第三识别结果;
识别结果满足识别失败的设定条件,包括:若识别结果为识别失败的结果,则识别结果满足识别失败的设定条件;识别失败的结果包括以下至少一项:第一识别结果、第二识别结果、第三识别结果。
本申请实施例的图像处理方法可以人脸识别率低或识别不出来的情况下切换为监控区域识别模式。设定时间可以选用10分钟,设定次数可以是5次,连续预设帧数可以是连续10个图像的面部信息识别失败。
在一些实施例中,图像处理方法,还包括:获取实时光线信息;若实时光线信息对应的光线强度超出预设光线强度范围,则确定目标对象是否位于预设的目标区域内。
可选地,确定识别结果满足识别失败的设定条件之后,且切换到监控区域识别模式之前,还包括:获取实时光线信息,确定实时光线信息对应的光线强度是否超出预设光线强度范围。
对应地,切换到监控区域识别模式,包括:若确定实时光线信息对应的光线强度超出预设光线强度范围,则切换到监控区域识别模式。
本申请实施例可以将人脸识别和光线强度相结合,在人脸识别失败且光线强度超出预设光线强度范围,确认人脸识别失败是光线问题引起的,进一步提高监控的及时有效性,进而提高监控的准确性。
S203、确定目标对象是否位于预设的目标区域内,若是,则执行步骤S204;若否,结束。
S204、发送第一告警信息。
可选地,第一告警信息用于终端设备的显示屏显示告警信息或播放告警信息,或者终端设备控制告警器发出告警。
在一些实施例中,对目标图像中的目标对象的面部信息进行识别,得到识别结果,包括:对目标图像中的目标对象的面部信息进行设定处理,得到目标对象对应的面部特征;若面部特征与预设面部特征不匹配,则得到识别不匹配的结果,作为识别结果。
对应地,若面部特征与预设面部特征匹配,则得到识别匹配的结果。
可选地,对于识别匹配或不匹配都是在光线充足的情况下,能够提取到面部特征,即可以完成人脸识别的事情,所以识别不匹配的结果和识别匹配的结果都不满足设定条件,不进行区域监控识别模式的识别方法。
对应地,对目标图像中的目标对象的面部信息进行识别,得到识别结果之后,包括:基于识别结果,从目标图像中截取面部特征对应的目标对象的抓拍图片;基于抓拍图片,生成第二告警信息。
可选地,当有人出现在摄像装置可拍摄区域内,通过拉流方式,拉取摄像头视频流,人脸识别模块通过视频流提取抓拍目标对象,对目标对象的面部信息经过一定处理后,获取面部特征,经过与人脸库中的预设面部特征进行比对。如果该目标对象的面部特征不存在现有人脸库中,则对视频流中的目标图像的目标对象对应的人像图片进行抓取,标记人像,形成抓拍图片。
作为一种示例,本申请实施例提供一种在光线充足的情况下,能够提取到面部特征,采用人脸识别模式进行图像处理的方法,参见图3所示,该图像处理方法,包括:
S301、对目标图像中的目标对象的面部信息进行设定处理,得到目标对象对应的面部特征。
S302、确定面部特征与预设面部特征是否匹配,若是,执行步骤S303;若否,执行步骤S304。
S303、生成识别匹配的结果,作为识别结果。
可选地,生成识别匹配的结果,不需要产生告警信息。
S304、生成识别不匹配的结果,作为识别结果。
可选地,对于识别匹配或不匹配都是在光线充足的情况下,能够提取到面部特征,可以完成人脸识别的事情,所以识别不匹配的结果和识别匹配的结果都不满足设定条件。
S305、基于识别结果,从目标图像中截取面部特征对应的目标对象的抓拍图片。
S306、基于抓拍图片,生成第二告警信息并发送。
可选地,第二告警信息包括抓拍图片,第二告警信息还可以包括抓取摄像头信息,例如抓拍时间和摄像头编号。第二告警信息发送给终端设备,终端设备接收到告警信息后,在显示屏显示抓拍图片和摄像头信息,并触发告警。
在一些实施例中,确定目标对象是否位于预设的目标区域内之前,还包括:
在目标图像中,确定至少三个设定位置,并获取至少三个设定位置的位置信息;
基于至少三个设定位置的位置信息,确定目标区域;目标区域为至少三个设定位置依次连线形成的闭合区域。
作为一种示例,参见图4所示,给出了一种在目标图像中确定至少三个设定位置形成目标区域的示意图,获取摄像装置的视频流的当前帧的图像01,作为目标图像,在当前帧的图像01中确定三个设定位置A、B和C,将A、B和C作为顶点,依次连线形成的闭合区域就是目标区域,在区域监控模式,人进入目标区域范围内就会发出告警。
可以理解的是,目标区域根据实际情况确定,可能需要三个以上的设定位置才能确定目标区域的轮廓。本申请实施例只是给出一个示例,并不限定目标区域的形状,其余形状也在本申请实施例的保护范围内。
在一些实施例中,确定目标对象是否位于预设的目标区域内的具体方法,包括:
确定目标图像中的目标对象对应的待识别位置,并获取待识别位置的位置信息;待识别位置位于目标对象在目标图像中对应的目标图片所在区域内。
基于待识别位置的位置信息和目标区域的位置信息,确定目标对象是否位于预设的目标区域内。
可选地,待识别位置是选取目标对象在目标图像中对应的目标图片的一个点,这个点可以是目标对象的头部某一点,用这个点作为待识别位置表示目标对象的位置。
在一些实施例中,基于待识别位置的位置信息和目标区域的位置信息,确定目标对象是否位于预设的目标区域内,包括:
基于目标区域的位置信息,确定目标区域的至少三个设定位置的位置信息;目标区域的位置信息包括至少三个设定位置的位置信息;
基于待识别位置的位置信息和至少三个设定位置的位置信息,确定至少三个子区域;每个子区域由待识别位置与任意两个相邻的设定位置的连线形成;
若所有子区域的面积之和大于目标区域的面积,则确定目标对象位于预设的目标区域外;若所有子区域的面积之和等于目标区域的面积,则确定目标对象位于预设的目标区域内。
可选地,目标区域的位置信息是预存的,预先在目标图像中基于至少三个设定位置确定目标区域的位置。本申请实施例用于确定子区域的设定位置,是选用目标区域的设定位置,这样选用目标区域的各顶点位置,便于确定子区域的面积。
可选地,目标区域的面积基于目标区域的位置信息确定。
作为一种示例,参见图5所示,本申请实施例给出一种采用区域监控识别模式进行图像处理的方法,该图像处理的方法,包括:步骤S501至步骤S506。
S501、确定目标图像中的目标对象对应的待识别位置,并获取待识别位置的位置信息;待识别位置位于目标对象在目标图像中对应的目标图片所在区域内。
可选地,待识别位置是选取目标对象在目标图像中对应的目标图片的一个点,可以是目标图像中目标对象的头部中心。
S502、基于目标区域的位置信息,确定目标区域的至少三个设定位置的位置信息;目标区域的位置信息包括至少三个设定位置的位置信息。
作为一种示例,参见图6和图7所示,a、b、c、d、e和f均为设定位置,目标区域的位置信息包括设定位置a、b、c、d、e和f的位置信息,目标区域基于设定位置a、b、c、d、e和f确定,用于计算子区域的设定位置即用于确定目标区域的设定位置。
S503、基于待识别位置的位置信息和至少三个设定位置的位置信息,确定至少三个子区域;每个子区域由待识别位置与任意两个设定位置的连线形成。
可选的,参见图6和图7所示,待识别位置P和设定位置a、b、c、d、e和f中的任意两个的连线组成一个子区域,形成了五个子区域。
S504、确定所有子区域的面积之和是否大于目标区域的面积;若否,执行步骤S505;若是,执行步骤S506。
可选地,判断人物所处位置是否在目标区域内,可采用面积和判别法,如果P点在区域内,则P点到各顶点连线所组成的图形面积之和为多边形面积之和,否则P点不在各点所组成区域内。以P作为参考点,a,b,c,d…n作为多边形顶点,通过如下公式可以得到所有子区域的面积之和:
S=0.5*((a.x-p.x)*(a.y-p.y)-(b.x-p.x)*(b.y-p.y)+(b.x-p.x)*(b.y-p.y)-(c.x-p.x)*(c.y-p.y)+.........+(n.x-p.x)*(n.y-p.y)-(a.x-p.x)*(a.y-p.y))。
其中,a.x和a.y分别为设定位置a的x方向和y方向的坐标值,a.x和a.y为设定位置a的位置信息,其余的各点的位置信息同理。
可选地,参见图6和图7所示,将a、b、c、d、e和f作为多边形顶点,带入求所有子区域的面积之和的公式,得到所有子区域的面积之和。如图6所示,所有子区域的面积之和等于目标区域的面积,目标对象位于目标区域内。如图7所示,所有子区域的面积之和大于目标区域的面积,目标对象位于目标区域外。
S505、确定目标对象位于预设的目标区域外,不发出第一告警信息。
S506、确定目标对象位于预设的目标区域内,发出第一告警信息。
可选地,第一告警信息用于终端设备的显示屏显示告警信息或播放告警信息,或者终端设备控制告警器发出告警。
本申请实施例的图像处理方法可以在光照不足、曝光率低的情况下采用区域监控识别模式,弥补光线暗的情况下,人脸抓拍不清楚甚至抓拍不到的情况下的不足。
本申请实施例采用的区域监控识别模式是在摄像头能拍摄到的范围内,通过画二维图像的方式,在图上描点,确定三个或三个以上的点,这些点之间组成一个闭合区域,形成目标区域。当人物靠近的时候,获取人物所在位置,通过计算人物所在位置,与所圈目标区域的位置作比较,如果人物所在位置,在目标区域的范围内,生成第一告警信息,并把第一告警信息发送给监控装置,监控装置对第一告警信息进行处理之后,分发到显示屏,并触发告警。
基于同一发明构思,本申请实施例提供一种图像处理装置,参见图8所示,该图像处理装置80包括:识别模块810、确定模块820和告警模块830。
识别模块810用于获取目标图像,对目标图像中的目标对象的面部信息进行识别,得到识别结果。
确定模块820用于若识别结果满足识别失败的设定条件,则确定目标对象是否位于预设的目标区域内。
告警模块830用于若目标对象位于预设的目标区域内,则发送第一告警信息。
可选地,识别模块810用于对目标图像中的目标对象的面部信息进行识别的时间超过设定时间,得到第一识别结果;或者,对目标图像中的目标对象的面部信息进行识别的次数超过设定次数,得到第二识别结果;或者,针对视频流的连续预设帧数的目标图像,对每一目标图像的目标对象的面部信息均识别失败,得到第三识别结果。
可选地,确定模块820用于若识别结果为识别失败的结果,则识别结果满足识别失败的设定条件;识别失败的结果包括以下至少一项:第一识别结果、第二识别结果、第三识别结果。
可选地,确定模块820用于获取实时光线信息;若实时光线信息对应的光线强度超出预设光线强度范围,则确定目标对象是否位于预设的目标区域内。
可选地,识别模块810用于对目标图像中的目标对象的面部信息进行设定处理,得到目标对象对应的面部特征;若面部特征与预设面部特征不匹配,则得到识别不匹配的结果,作为识别结果。
可选地,确定模块820用于在目标图像中,确定至少三个设定位置,并获取至少三个设定位置的位置信息;基于至少三个设定位置的位置信息,确定目标区域;目标区域为至少三个设定位置依次连线形成的闭合区域。
可选地,确定模块820用于确定目标图像中的目标对象对应的待识别位置,并获取待识别位置的位置信息;待识别位置位于目标对象在目标图像中对应的目标图片所在区域内。基于待识别位置的位置信息和目标区域的位置信息,确定目标对象是否位于预设的目标区域内。
可选地,确定模块820用于基于目标区域的位置信息,确定目标区域的至少三个设定位置的位置信息;目标区域的位置信息包括至少三个设定位置的位置信息;基于待识别位置的位置信息和至少三个设定位置的位置信息,确定至少三个子区域;每个子区域由待识别位置与任意两个设定位置的连线形成;若所有子区域的面积之和大于目标区域的面积,则确定目标对象位于预设的目标区域外;若所有子区域的面积之和等于目标区域的面积,则确定目标对象位于预设的目标区域内。
本申请实施例的装置可执行本申请实施例所提供的方法,其实现原理相类似,本申请各实施例的装置中的各模块所执行的动作是与本申请各实施例的方法中的步骤相对应的,对于装置的各模块的详细功能描述具体可以参见前文中所示的对应方法中的描述,此处不再赘述。
基于同一发明构思,本申请实施例提供一种图像处理设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序,处理器执行计算机程序以实现本申请任一实施例的图像处理方法。
本申请在一个可选实施例中提供了一种图像处理设备,如图9所示,图9所示的图像处理设备2000包括:处理器2001和存储器2003。其中,处理器2001和存储器2003相通信连接,如通过总线2002相连。
处理器2001可以是CPU(Central Processing Unit,中央处理器),通用处理器,DSP(Digital Signal Processor,数据信号处理器),ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit,专用集成电路),FPGA(Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框,模块和电路。处理器2001也可以是实现计算功能的组合,例如包含一个或多个微处理器组合,DSP和微处理器的组合等。
总线2002可包括一通路,在上述组件之间传送信息。总线2002可以是PCI(Peripheral Component Interconnect,外设部件互连标准)总线或EISA(ExtendedIndustry Standard Architecture,扩展工业标准结构)总线等。总线2002可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图9中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器2003可以是ROM(Read-Only Memory,只读存储器)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备,RAM(random access memory,随机存取存储器)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备,也可以是EEPROM(Electrically ErasableProgrammable Read Only Memory,电可擦可编程只读存储器)、CD-ROM(Compact DiscRead-Only Memory,只读光盘)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质,但不限于此。
可选地,图像处理设备2000还可以包括通信单元2004。通信单元2004可用于信号的接收和发送。通信单元2004可以允许图像处理设备2000与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。需要说明的是,实际应用中通信单元2004不限于一个。
可选地,图像处理设备2000还可以包括输入单元2005。输入单元2005可用于接收输入的数字、字符、图像和/或声音信息,或者产生与图像处理设备2000的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输入单元2005可以包括但不限于触摸屏、物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆、拍摄装置、拾音器等中的一种或多种。
可选地,图像处理设备2000还可以包括输出单元2006。输出单元2006可用于输出或展示经过处理器2001处理的信息。输出单元2006可以包括但不限于显示装置、扬声器、振动装置等中的一种或多种。
虽然图9示出了具有各种装置的图像处理设备2000,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
可选的,存储器2003用于存储执行本申请方案的应用程序代码,并由处理器2001来控制执行。处理器2001用于执行存储器2003中存储的应用程序代码,以实现本申请实施例提供的任一种图像处理方法。
基于同一发明构思,一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被图像处理设备执行时实现本申请任一实施例的图像处理方法。
本申请的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
在本申请实施例中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中,计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。
计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
本技术领域技术人员可以理解,本申请中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案可以被交替、更改、组合或删除。进一步地,具有本申请中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的其他步骤、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。进一步地,现有技术中的具有与本申请中公开的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。
在本申请的描述中,词语“中心”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系,为基于附图所示的示例性的方向或位置关系,是为了便于描述或简化描述本申请的实施例,而不是指示或暗示所指的装置或部件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本申请的限制。
术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。
在本申请的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
在本说明书的描述中,具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
应该理解的是,虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤的实施顺序并不受限于箭头所指示的顺序。除非本文中有明确的说明,否则在本申请实施例的一些实施场景中,各流程中的步骤可以按照需求以其他的顺序执行。而且,各流程图中的部分或全部步骤基于实际的实施场景,可以包括多个子步骤或者多个阶段。这些子步骤或者阶段中的部分或全部可以在同一时刻被执行,也可以在不同的时刻被执行在执行时刻不同的场景下,这些子步骤或者阶段的执行顺序可以根据需求灵活配置,本申请实施例对此不限制。
以上所述仅是本申请的部分实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请的方案技术构思的前提下,采用基于本申请技术思想的其他类似实施手段,同样属于本申请实施例的保护范畴。
Claims (12)
1.一种图像处理方法,其特征在于,包括:
获取目标图像,对所述目标图像中的目标对象的面部信息进行识别,得到识别结果;
若所述识别结果满足识别失败的设定条件,则确定所述目标对象是否位于预设的目标区域内;
若所述目标对象位于预设的目标区域内,则发送第一告警信息。
2.根据权利要求1所述的图像处理方法,其特征在于,所述确定所述目标对象是否位于预设的目标区域内,包括:
确定所述目标图像中的目标对象对应的待识别位置,并获取所述待识别位置的位置信息;所述待识别位置位于所述目标对象在所述目标图像中对应的目标图片所在区域内;
基于所述待识别位置的位置信息和所述目标区域的位置信息,确定所述目标对象是否位于预设的目标区域内。
3.根据权利要求2所述的图像处理方法,其特征在于,所述基于所述待识别位置的位置信息和所述目标区域的位置信息,确定所述目标对象是否位于预设的目标区域内,包括:
基于所述目标区域的位置信息,确定所述目标区域的至少三个设定位置的位置信息;所述目标区域的位置信息包括至少三个设定位置的位置信息;
基于所述待识别位置的位置信息和所述至少三个设定位置的位置信息,确定至少三个子区域;每个所述子区域由所述待识别位置与任意两个相邻的设定位置的连线形成;
若所有所述子区域的面积之和大于目标区域的面积,则确定所述目标对象位于预设的目标区域外;若所有所述子区域的面积之和等于目标区域的面积,则确定所述目标对象位于预设的目标区域内。
4.根据权利要求3所述的图像处理方法,其特征在于,所述确定所述目标对象是否位于预设的目标区域内之前,还包括:
在所述目标图像中,确定至少三个设定位置,并获取所述至少三个设定位置的位置信息;
基于所述至少三个设定位置的位置信息,确定所述目标区域;所述目标区域为所述至少三个设定位置依次连线形成的闭合区域。
5.根据权利要求1所述的图像处理方法,其特征在于,所述对所述目标图像中的目标对象的面部信息进行识别,得到识别结果,包括:
对所述目标图像中的目标对象的面部信息进行识别的时间超过设定时间,得到第一识别结果;
或者,对所述目标图像中的目标对象的面部信息进行识别的次数超过设定次数,得到第二识别结果;
或者,针对视频流的连续预设帧数的目标图像,对每一所述目标图像的目标对象的面部信息均识别失败,得到第三识别结果;
所述识别结果满足识别失败的设定条件,包括:若所述识别结果为识别失败的结果,则所述识别结果满足识别失败的设定条件;所述识别失败的结果包括以下至少一项:第一识别结果、第二识别结果、第三识别结果。
6.根据权利要求1所述的图像处理方法,其特征在于,所述对所述目标图像中的目标对象的面部信息进行识别,得到识别结果,包括:
对所述目标图像中的目标对象的面部信息进行设定处理,得到所述目标对象对应的面部特征;
若所述面部特征与预设面部特征不匹配,则得到识别不匹配的结果,作为识别结果;
对所述目标图像中的目标对象的面部信息进行识别,得到识别结果之后,包括:
基于所述识别结果,从所述目标图像中截取所述面部特征对应的目标对象的抓拍图片;
基于所述抓拍图片,生成第二告警信息并发送。
7.根据权利要求1所述的图像处理方法,其特征在于,还包括:
获取实时光线信息;
若所述实时光线信息对应的光线强度超出预设光线强度范围,则确定所述目标对象是否位于预设的目标区域内。
8.一种图像处理装置,其特征在于,包括:
识别模块,用于获取目标图像,对所述目标图像中的目标对象的面部信息进行识别,得到识别结果;
确定模块,用于若所述识别结果满足识别失败的设定条件,则确定所述目标对象是否位于预设的目标区域内;
告警模块,用于若所述目标对象位于预设的目标区域内,则发送第一告警信息。
9.一种图像处理设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序以实现如权利要求1-7中任一所述的图像处理方法。
10.一种监控系统,其特征在于,包括:监控装置及如权利要求9所述的图像处理设备;
所述监控装置,与所述图像处理设备通信连接,用于基于所述第一告警信息进行告警。
11.根据权利要求10所述的监控系统,其特征在于,所述监控系统还包括:光线感应器;
所述光线感应器,与所述图像处理设备通信连接,用于将实时光线信息向所述图像处理设备发送。
12.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被所述图像处理设备执行时实现如权利要求1-7中任一所述的图像处理方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210751692.8A CN115171312A (zh) | 2022-06-28 | 2022-06-28 | 图像处理方法、装置、设备、监控系统及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210751692.8A CN115171312A (zh) | 2022-06-28 | 2022-06-28 | 图像处理方法、装置、设备、监控系统及存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115171312A true CN115171312A (zh) | 2022-10-11 |
Family
ID=83490110
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210751692.8A Pending CN115171312A (zh) | 2022-06-28 | 2022-06-28 | 图像处理方法、装置、设备、监控系统及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115171312A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN118038374A (zh) * | 2024-03-13 | 2024-05-14 | 广州番禺职业技术学院 | 基于全息数据监控管理方法、设备、介质及程序产品 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102184391A (zh) * | 2011-05-19 | 2011-09-14 | 汉王科技股份有限公司 | 一种分布式人脸识别方法及系统和人脸识别终端 |
CN109241868A (zh) * | 2018-08-16 | 2019-01-18 | 平安科技(深圳)有限公司 | 人脸识别方法、装置、计算机设备及存储介质 |
WO2019113776A1 (zh) * | 2017-12-12 | 2019-06-20 | 福建联迪商用设备有限公司 | 一种基于人脸和声纹的支付认证方法及终端 |
CN110674816A (zh) * | 2019-09-30 | 2020-01-10 | 北京金山云网络技术有限公司 | 一种监控方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112053525A (zh) * | 2020-09-08 | 2020-12-08 | 珠海市德新合利电子科技有限公司 | 一种智能家居防盗系统 |
CN114419536A (zh) * | 2021-12-17 | 2022-04-29 | 北京声智科技有限公司 | 告警方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
CN114647829A (zh) * | 2020-12-02 | 2022-06-21 | 三六零视觉(北京)科技有限公司 | 一种身份验证的方法、装置、存储介质和电子设备 |
-
2022
- 2022-06-28 CN CN202210751692.8A patent/CN115171312A/zh active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102184391A (zh) * | 2011-05-19 | 2011-09-14 | 汉王科技股份有限公司 | 一种分布式人脸识别方法及系统和人脸识别终端 |
WO2019113776A1 (zh) * | 2017-12-12 | 2019-06-20 | 福建联迪商用设备有限公司 | 一种基于人脸和声纹的支付认证方法及终端 |
CN109241868A (zh) * | 2018-08-16 | 2019-01-18 | 平安科技(深圳)有限公司 | 人脸识别方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN110674816A (zh) * | 2019-09-30 | 2020-01-10 | 北京金山云网络技术有限公司 | 一种监控方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112053525A (zh) * | 2020-09-08 | 2020-12-08 | 珠海市德新合利电子科技有限公司 | 一种智能家居防盗系统 |
CN114647829A (zh) * | 2020-12-02 | 2022-06-21 | 三六零视觉(北京)科技有限公司 | 一种身份验证的方法、装置、存储介质和电子设备 |
CN114419536A (zh) * | 2021-12-17 | 2022-04-29 | 北京声智科技有限公司 | 告警方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN118038374A (zh) * | 2024-03-13 | 2024-05-14 | 广州番禺职业技术学院 | 基于全息数据监控管理方法、设备、介质及程序产品 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110012209B (zh) | 全景图像生成方法、装置、存储介质及电子设备 | |
US11288531B2 (en) | Image processing method and apparatus, electronic device, and storage medium | |
CN104504684B (zh) | 边缘提取方法和装置 | |
CN111243105B (zh) | 增强现实处理方法及装置、存储介质和电子设备 | |
CN110062157B (zh) | 渲染图像的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 | |
JP2008009849A (ja) | 人物追跡装置 | |
CN112954450A (zh) | 视频处理方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN110059623B (zh) | 用于生成信息的方法和装置 | |
JP5316286B2 (ja) | ビデオ会議システム,サーバ装置,及びビデオ会議プログラム | |
CN113221767B (zh) | 训练活体人脸识别模型、识别活体人脸的方法及相关装置 | |
CN105991968A (zh) | 显示设备伪装/恢复系统和控制方法 | |
US20220231872A1 (en) | Methods and apparatus for assessing network presence | |
CN115171312A (zh) | 图像处理方法、装置、设备、监控系统及存储介质 | |
CN112215037A (zh) | 对象追踪方法及装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
CN108702482A (zh) | 信息处理设备、信息处理系统、信息处理方法和程序 | |
CN109040654B (zh) | 外部拍摄设备的识别方法、装置及存储介质 | |
CN115379125A (zh) | 交互信息发送方法、装置、服务器和介质 | |
US10965858B2 (en) | Image processing apparatus, control method thereof, and non-transitory computer-readable storage medium for detecting moving object in captured image | |
WO2015005102A1 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム | |
CN111885371A (zh) | 图像遮挡检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质 | |
CN113362243B (zh) | 模型训练方法、图像处理方法及装置、介质和电子设备 | |
JP2016032125A (ja) | 画像処理装置、画像処理プログラム、電子機器及び画像処理方法 | |
CN112861687B (zh) | 用于门禁系统的口罩佩戴检测方法、装置、设备和介质 | |
CN114219729A (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
CN110248139B (zh) | 肿瘤病情视频会议中断触发平台 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |