CN116580427A - 包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法、装置及设备 - Google Patents
包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法、装置及设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116580427A CN116580427A CN202310592158.1A CN202310592158A CN116580427A CN 116580427 A CN116580427 A CN 116580427A CN 202310592158 A CN202310592158 A CN 202310592158A CN 116580427 A CN116580427 A CN 116580427A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- infant
- pet
- image
- scoring
- target
- 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.)
- Granted
Links
- 230000003993 interaction Effects 0.000 title claims abstract description 62
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 14
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 44
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 claims description 21
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 13
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 5
- 239000002699 waste material Substances 0.000 abstract description 5
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 description 10
- 238000007635 classification algorithm Methods 0.000 description 8
- 206010011469 Crying Diseases 0.000 description 7
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 230000000474 nursing effect Effects 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000013145 classification model Methods 0.000 description 4
- 238000013136 deep learning model Methods 0.000 description 4
- 210000005069 ears Anatomy 0.000 description 4
- 210000001508 eye Anatomy 0.000 description 4
- 210000000214 mouth Anatomy 0.000 description 4
- 238000012549 training Methods 0.000 description 4
- 241000282472 Canis lupus familiaris Species 0.000 description 3
- 241000282326 Felis catus Species 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 210000001331 nose Anatomy 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 1
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 210000004709 eyebrow Anatomy 0.000 description 1
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- 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
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
- G06F16/53—Querying
- G06F16/535—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
- G06F16/54—Browsing; Visualisation therefor
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明涉及图像处理技术领域，解决了现有技术中在婴幼儿与宠物互动时，用户无法记录婴幼儿与宠物相处的美好瞬间的问题，提供了一种包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法、装置及设备。该方法包括：获取婴幼儿看护场景下实时的视频流，将所述视频流分解为多帧图像；利用预设的目标检测模型对各帧图像进行检测，依据检测结果，提取多帧包括婴幼儿和宠物的第一目标图像；依据预设的互动评分规则，对各所述第一目标图像中婴幼儿与宠物的互动情况进行评分，并依据评分结果，提取出各帧高质量图像生成电子相册。本发明避免了未出现评分目标时设备的误启动导致的资源浪费，满足了在婴幼儿与宠物互动时，用户记录婴幼儿与宠物之间美好时光的需求。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法、装置及设备。
背景技术
随着人民生活水平的不断提高以及对宠物消费观的转变，越来越多的人开始养起了宠物，其中，宠物的种类多以犬类、猫类为主，人均宠物拥有率在逐步提升。宠物主人在饲养宠物的过程中也非常乐意婴幼儿去和宠物进行互动，他们希望能够留住婴幼儿与宠物相处的美好瞬间，并制作成电子相册，然后在各种社交软件上同其他用户分享相册中的精美照片。目前的电子相册通常是系统按照日期自动排列生成的，用户不能根据照片质量进行挑选，自动生成的相册常因为质量过低、不符合用户的喜好而被舍弃。
现有中国专利CN113420708A提供一种宠物看护方法、装置、电子设备及存储介质，公开了以下特征：基于所述宠物对象在所述目标图像中的位置信息、所述目标图像的质量、所述宠物对象的位置变换、姿态变化及表情变化，确定宠物对应的状态信息，基于宠物对应的状态信息进行至少一种美化处理操作后，生成所述宠物相册。上述特征仅仅基于宠物的状态信息和图像质量来生成电子相册对宠物进行看护，未考虑婴幼儿的状态信息、婴幼儿与宠物的互动信息，不能满足用户记录婴幼儿与宠物相处的美好瞬间的需求。
为此，如何在婴幼儿与宠物互动时，帮助用户记录婴幼儿与宠物相处的美好瞬间是亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法、装置及设备，用以解决现有技术中在婴幼儿与宠物互动时，用户无法记录婴幼儿与宠物相处的美好瞬间的问题。
本发明采用的技术方案是：
第一方面，本发明提供了一种包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法，其特征在于，所述方法包括：
S1：获取婴幼儿看护场景下实时的视频流，将所述视频流分解为多帧图像；
S2：利用预设的目标检测模型对各帧图像进行检测，依据检测结果，提取多帧包括婴幼儿和宠物的第一目标图像；
S3：依据预设的互动评分规则，对各所述第一目标图像中婴幼儿与宠物的互动情况进行评分，并依据评分结果，提取出各帧高质量图像生成电子相册。
优选地，所述S3包括：
S31：将各所述第一目标图像输入预设的基于自监督学习的单目深度估计模型中，对婴幼儿与宠物之间是否互动进行判断；
S32：提取出判断结果为婴幼儿与宠物之间发生互动的第二目标图像，利用所述互动评分规则，对各所述第二目标图像中的宠物特征、婴幼儿特征和图像质量特征分别进行评分；
S33：将各帧评分高于预设阈值的图像提取出来，记作高质量图像，并对所述高质量图像进行预设调整，生成电子相册。
优选地，所述S31包括：
S311：获取利用预设的目标位置检测模型，对各所述第一目标图像进行检测，并识别出各所述第一目标图像中的婴幼儿位置信息和宠物位置信息；
S312：依据所述婴幼儿位置信息和宠物位置信息，得出婴幼儿最小外接矩形框的第一中心点位置信息和宠物最小外接矩形框的第二中心点位置信息；
S313：将所述第一中心点位置信息和第二中心点位置信息输入基于Monodepth结构的深度估计模型中，得出婴幼儿与宠物之间的相对位置信息；
S314：依据所述相对位置信息，对婴幼儿与宠物之间是否发生互动进行判断。
优选地，所述S313包括：
S3141：若依据所述相对位置信息，判断所述第一中心点与第二中心点之间距离小于预设阈值，则认为婴幼儿与宠物之间发生了互动；
S3142：若依据所述相对位置信息，判断所述第一中心点与第二中心点之间距离不小于预设阈值，则认为婴幼儿与宠物之间未发生互动。
优选地，所述S32包括：
S321：将各所述第二目标图像输入预设的宠物动作检测模型中，提取出第二目标图像中的宠物肢体关键点信息，并统计所述宠物肢体关键点数量；
S322：依据所述宠物肢体关键点信息和关键点数量，对各所述第二目标图像中的宠物特征进行评分，输出第一分数；
S323：将各所述第二目标图像进一步输入预设的人脸检测模型中，提取出第二目标图像中的婴幼儿脸部关键点信息；
S324：依据所述婴幼儿脸部关键点信息，对婴幼儿脸部的遮挡情况和婴幼儿的表情进行判断，并依据判断结果，对各所述第二目标图像中的婴幼儿特征进行评分，输出第二分数；
S325：对各所述第二目标图像的清晰度和光线强度进行评分，输出第三分数。
优选地，所述S33包括：
S331：获取预设的评分权重；
S332：依据所述评分权重，对所述第一分数、第二分数和第三分数进行加权处理，并求和得出总分数；
S333：依据所述总分数，提取总分数高于预设阈值的图像作为高质量图像；
S334：对所述高质量图像进行预设调整，生成电子相册。
优选地，所述S334包括：
S3341：获取用户输入的多帧替换图像；
S3342：比较各所述高质量图像与各所述替换图像分别在宠物特征、婴幼儿特征和图像质量特征之间的差异；
S3343：依据所述差异，调整所述评分权重，并依据调整后的评分权重，生成新的高质量图像；
S3344：将各所述新的高质量图像输出，生成所述电子相册。
第二方面，本发明提供了一种包含人与宠物互动内容的电子相册制作装置，所述装置包括：
图像获取模块，用于获取婴幼儿看护场景下实时的视频流，将所述视频流分解为多帧图像；
目标检测模块，用于利用预设的目标检测模型对各帧图像进行检测，依据检测结果，提取多帧包括婴幼儿和宠物的第一目标图像；
互动评分模块，用于依据预设的互动评分规则，对各所述第一目标图像中婴幼儿与宠物的互动情况进行评分，并依据评分结果，提取出各帧高质量图像生成电子相册。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在存储器中的计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。
综上所述，本发明的有益效果如下：
本发明提供的包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法、装置及设备，获取婴幼儿看护场景下实时的视频流，将所述视频流分解为多帧图像；利用预设的目标检测模型对各帧图像进行检测，依据检测结果，提取多帧包括婴幼儿和宠物的第一目标图像；依据预设的互动评分规则，对各所述第一目标图像中婴幼儿与宠物的互动情况进行评分，并依据评分结果，提取出各帧高质量图像生成电子相册。本发明先通过预设的目标检测模型，判断实时视频中是否出现了婴幼儿和宠物，避免了未出现评分目标时设备的误启动导致的资源浪费；同时依据预设的评分规则，对互动情况评分，生成高质量图像并制作成电子相册，满足了在婴幼儿与宠物互动时，用户记录婴幼儿与宠物之间美好时光的需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，这些均在本发明的保护范围内。
图1为本发明实施例1中包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法的整体工作的流程示意图；
图2为本发明实施例1中对互动情况进行评分的流程示意图；
图3为本发明实施例1中对婴幼儿与宠物之间是否互动进行判断的流程示意图；
图4为本发明实施例1中依据深度图判断婴幼儿与宠物之间是否发生互动的流程示意图；
图5为本发明实施例1中对宠物特征、婴幼儿特征和图像质量特征分别进行评分的流程示意图；
图6为本发明实施例1中生成电子相册的流程示意图；
图7为本发明实施例1中进行预设调整的流程示意图；
图8为本发明实施例3中包含人与宠物互动内容的电子相册制作装置的结构框图；
图9为本发明实施例4中电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元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发明的限制。而且，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、物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、物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……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。如果不冲突，本发明实施例以及实施例中的各个特征可以相互结合，均在本发明的保护范围之内。
实施例1
请参见图1，本发明实施例1公开了一种包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法，所述方法包括：
S1：获取婴幼儿看护场景下实时的视频流，将所述视频流分解为多帧图像；
具体地，获取看护设备上摄像头采集的实时视频流，所述视频流包括白天的彩色视频流和夜晚的红外视频流，因此能实现对婴幼儿的二十四小时的不间断看护，将所述视频流分解为多帧图像，图像中可能包括婴幼儿信息、宠物信息、家长等用户信息和其他目标信息，需要进一步检测和分析。
S2：利用预设的目标检测模型对各帧图像进行检测，依据检测结果，提取多帧包括婴幼儿和宠物的第一目标图像；
具体地，在看护设备出厂前，收集大量社会公开的婴幼儿和家庭常见宠物(如猫、狗等)各成长阶段的图像进行分析，主要关注婴幼儿和宠物日常活动的图像，以这些图像作为深度学习模型的训练数据，构造和训练基于YoloV6s结构的神经网络检测算法模型，利用所述神经网络检测算法模型对实时视频流分解出的多帧图像进行检测，识别各帧图像中是否有婴幼儿和宠物出现，将出现婴幼儿且出现宠物的图像作为第一目标图像提取出来。在进行互动评分之前，先检测图像中是否出现婴幼儿和宠物，不对未出现婴幼儿和宠物的图像进行提取分析，避免了不必要的资源浪费，提高了后续流程的互动分析效率。
S3：依据预设的互动评分规则，对各所述第一目标图像中婴幼儿与宠物的互动情况进行评分，并依据评分结果，提取出各帧高质量图像生成电子相册。
具体地，获取上述出现婴幼儿且出现宠物的第一目标图像，进一步对各所述第一目标图像中婴幼儿和宠物的互动情况进行评分，生成的各帧高质量图像由于是依据预设评分规则综合且全面地评价得出的图像，能够很好满足家长等用户想要记录婴幼儿与宠物互动时美好瞬间的需求，提升了用户的使用体验。
在一实施例中，请参见图2，所述S3包括：
S31：将各所述第一目标图像输入预设的基于自监督学习的单目深度估计模型中，对婴幼儿与宠物之间是否互动进行判断；
具体地，由于两个目标物之间在图像中和在真实场景下存在视觉差异，特别是纵向距离很难准确判断，因此目前不能较为真实地反映两个目标之间的真实距离，利用所述基于自监督学习的单目深度估计模型对第一目标图像处理，能够更为真实地反映婴幼儿与宠物之间的距离远近，进而判断婴幼儿与宠物之间是否发生互动，有效地避免了各帧第一目标图像中未发生互动的图像造成的工作资源浪费，提升了工作效率。
在一实施例中，请参见图3，所述S31包括：
S311：利用预设的目标位置检测模型，对各所述第一目标图像进行检测，识别出各所述第一目标图像中的婴幼儿位置信息和宠物位置信息；
具体地，利用所述基于YoloV6s结构的神经网络检测算法模型检测出婴幼儿和宠物之后，进一步检测出婴幼儿和宠物各自的位置信息，并用坐标表示，例如标注出婴幼儿的最小外接矩形框的左上角顶点坐标为A(x1，y1)，右下角顶点坐标为B(x2，y2)，再标注出宠物的最小外接矩形框左上角顶点坐标为C(x3，y3)，右下角坐标为D(x4，y4)。
S312：依据所述婴幼儿位置信息和宠物位置信息，得出婴幼儿最小外接矩形框的第一中心点位置信息和宠物最小外接矩形框的第二中心点位置信息；
具体地，依据上述A、B、C和D四点坐标信息，计算得出婴幼儿最小外接矩形框的第一中心点坐标为O1(x5，y5)，其中x5＝(x1+x2)/2，y5＝(y1+y2)/2；宠物最小外接矩形框的第二中心点坐标为O2(x6，y6)，其中x6＝(x3+x4)/2，y6＝(y3+y4)/2。
S313：将所述第一中心点位置信息和第二中心点位置信息输入基于Monodepth结构的深度估计模型中，得出婴幼儿与宠物之间的相对位置信息；
具体地，将上述第一中心点O1和第二中心点O2的坐标信息输入基于Monodepth结构的单目深度估计模型中，得出第一中心点和第二中心点分别与摄像机之间的距离，即第一深度图和第二深度图；依据所述第一深度图和第二深度图，得出婴幼儿与宠物之间的相对位置。Monodepth是基于自监督的一种进行深度估计的模型，能够更好地判断婴幼儿与宠物之间的纵向相对位置，从而准确地判断出婴幼儿与宠物之间的纵向距离远近。
S314：依据所述相对位置信息，对婴幼儿与宠物之间是否发生互动进行判断。在一实施例中，请参见图4，所述S314包括：
S3141：若依据所述相对位置信息，判断所述第一中心点与第二中心点之间距离小于预设阈值，则认为婴幼儿与宠物之间发生了互动；
S3142：若依据所述相对位置信息，判断所述第一中心点与第二中心点之间距离不小于预设阈值，则认为婴幼儿与宠物之间未发生互动。
具体地，例如预先设置距离阈值为d＝4cm，若依据所述第一深度图和第二深度图，得出婴幼儿与宠物之间的真实纵向深度距离为3cm小于所述距离阈值，则认为婴幼儿与宠物之间距离很近，此时发生了互动，需要对互动情况进行评价来选取图像生成电子相册；反之，若得出婴幼儿与宠物之间的真实纵向深度距离为5cm大于所述距离阈值，则认为婴幼儿与宠物之间距离比较远，未发生互动，不需要对互动情况进行评价。
S32：提取出判断结果为婴幼儿与宠物之间发生互动的第二目标图像，利用所述互动评分规则，对各所述第二目标图像中的宠物特征、婴幼儿特征和图像质量特征分别进行评分；
具体地，获取婴幼儿与宠物之间发生互动的各帧第二目标图像，此时利用预设的互动评分规则，从宠物要素、婴幼儿要素和图像质量要素三个方面对各帧第二目标图像进行评分，保证了评分的全面性，从而较好地帮助用户记录下婴幼儿和宠物之间互动的美好瞬间。
在一实施例中，请参见图5，所述S32包括：
S321：将各所述第二目标图像输入预设的宠物动作检测模型中，提取出第二目标图像中的宠物肢体关键点信息，并统计所述宠物肢体关键点数量；
具体地，预先收集大量社会公开的家庭常见宠物(如猫、狗等)各成长阶段的图像进行分析，主要依据用户喜爱度，提取出包含用户喜爱度高的宠物动作(例如摇尾巴、用头蹭主人等表示顺从主人的动作)的图像，以这些图像作为深度学习模型的训练基础，构造和训练基于YoloV6s结构的宠物动作检测模型，利用所述宠物动作检测模型对各所述第二目标图像进行检测，提取出各帧第二目标图像中与宠物动作检测模型中特征相似的关键点，输出为宠物肢体关键点信息，并统计宠物肢体关键点的数量。由于YoloV6s具有检测精度高、速度快等特点，通过所述宠物动作检测模型，能够实现对宠物肢体关键点的精准、高效率检测。
S322：依据所述宠物肢体关键点信息和关键点数量，对各所述第二目标图像中的宠物特征进行评分，输出第一分数；
具体地，预先设置关键点匹配等级q和数量等级num，其中0＝＜q＝＜1，num为正整数，例如设置0＝＜q＜0.4，对应第一等级，评分为1；0.4＝＜q＜0.7，对应第二等级，评分为2；0.7＝＜q＜＝1，对应第三等级，评分为3；设置0＝＜num＝＜2，对应评分为1；2＜num＝＜4，对应评分为2；4＜num＝＜6，对应评分为3；num＞6，对应评分为4，依据所述宠物肢体关键点信息和关键点数量，对各所述第二目标图像中的宠物特征进行评分，例如第二目标图像中检测出的关键点特征和宠物动作检测模型中的关键点特征匹配度为0.8，评分为m1＝3，同时统计检测出的宠物肢体关键点数量为8，对应的评分为m2＝4，则得出第一分数P1＝m1+m2＝7。通过宠物关键点的质量和数量两个维度来的得出第一分数，保证了对宠物要素评价的全面性。
S323：将各所述第二目标图像进一步输入预设的人脸检测模型中，提取出第二目标图像中的婴幼儿脸部关键点信息；
具体地，收集大量社会公开的婴幼儿各成长阶段的图像进行分析，主要关注婴幼儿的正脸和侧脸图像，以这些图像作为深度学习模型的训练数据，构造和训练基于Onet结构的第一神经网络分类算法模型，利用所述第一神经网络分类算法模型对各帧第二目标图像进行检测，检测出第二目标图像中的婴幼儿脸部关键点信息，其中，所述婴幼儿脸部关键点至少包括：鼻子、眼睛、耳朵和嘴巴关键点。将上述婴幼儿脸部关键点信息输入所述基于Onet的第一神经网络分类算法模型中，从而将婴幼儿脸部分类为正脸、侧脸和脸部被遮挡等不同脸部状态，保证了后续婴幼儿在电子相册中呈现出用户所需要的婴幼儿状态。
S324：依据所述婴幼儿脸部关键点信息，对婴幼儿脸部的遮挡情况和婴幼儿的表情进行判断，并依据判断结果，对各所述第二目标图像中的婴幼儿特征进行评分，输出第二分数；
具体地，获取所述婴幼儿脸部关键点信息，依据所述脸部关键点信息，对婴幼儿脸部的遮挡情况和婴幼儿的表情进行判断，例如预先设置婴幼儿为正脸，对应评分为5，其中，正脸对应通过上述分类模型可以检测到鼻子、眼睛、耳朵和嘴巴中的所有关键点；脸部被遮挡，对应评分为4，其中，脸部被遮挡对应通过上述分类模型可以检测到鼻子、眼睛、耳朵和嘴巴中的至少一个关键点；侧脸，对应评分为3，其中，侧脸对应通过上述分类模型只检测到耳朵关键点；无人脸，对应评分为1，其中，无人脸对应通过上述分类模型检测不到所有关键点，若依据检测出的婴幼儿脸部关键点信息，判断婴幼儿为正脸，此时评分为n1＝5，同时收集大量社会公开的婴幼儿各成长阶段的图像进行分析，主要关注婴幼儿微笑和哭泣的图像，以这些图像作为深度学习模型的训练数据，构造和训练基于ResNet18结构的第二神经网络分类算法模型，利用所述第二神经网络分类算法模型对第二目标图像中婴幼儿表情进行分类，若依据检测出的婴幼儿脸部关键点信息，分类为微笑，则评分n2＝5，此时第二分数P2＝n1+n2＝10。通过上述第一和第二神经网络分类算法模型，对婴幼儿脸部的遮挡情况和婴幼儿的表情，依据判断结果评分，保证了后续输出至电子相册的照片中婴幼儿脸部特征的完整性和精美度，满足了用户分享美好照片的需求。
S325：对各所述第二目标图像的清晰度和光线强度进行评分，输出第三分数。
具体地，实际应用场景下，用户往往希望得到的图像清晰度较高，光线强度也能够更强，因此图像的清晰度越高，得到的评分越高，反之，评分更低；同时摄像头光敏元件上获取的光敏值越大，其得到的评分也越高，例如依据图像清晰度和摄像头光敏元件获取的光敏值对图像质量进行评分P3＝8。
S33：将各帧评分高于预设阈值的图像提取出来，记作高质量图像，并对所述高质量图像进行预设调整，生成电子相册。
在一实施例中，请参见图6，所述S33包括：
S331：获取预设的评分权重；
具体地，看护设备根据婴幼儿看护的大数据分析，先分别赋予所述第一、第二和第三各自评分的权重，例如依据大数据分析，家长等用户对于相册中照片更偏向于婴幼儿，则赋予第一分数对应权重A为0.3，第二分数对应权重B为0.5，第三分数对应权重C为0.2。根据预设权重，使得依据不同权重推荐生成的电子相册更能满足用户不同的实际需求。
S332：依据所述评分权重，对所述第一分数、第二分数和第三分数进行加权处理，并求和得出总分数；
S333：依据所述总分数，提取总分数高于预设阈值的图像作为高质量图像；
具体地，预先设置分数阈值P阈为8，获取上述第一分数、第二分数、第三分数和分别对应的权重，依据公式：总分数P＝A*P1+B*P2+C*P3，计算得出总分数P＝7*0.3+10*0.5+8*0.2＝8.7，此时总分数大于预设阈值，则认为此时的分数对应的图像为高质量图像。由于高质量图像是综合了宠物要素、婴幼儿要素和图像质量要素综合得出的，能够更好地满足用户记录婴幼儿与宠物美好时光的需求，便于用户分享给他人。
S334：对所述高质量图像进行预设调整，生成电子相册。
在一实施例中，请参见图7，所述S334包括：
S3341：获取用户输入的多帧替换图像；
具体地，实际使用中，用户可能根据不同的应用场景和使用需求而选择部分图像来替换电子相册中的原有图像，说明此时原有图像不能满足用户需求，需要及时进行更换。
S3342：比较各所述高质量图像与各所述替换图像分别在宠物特征、婴幼儿特征和图像质量特征之间的差异；
S3343：依据所述差异，调整所述评分权重，并依据调整后的评分权重，生成新的高质量图像；
具体地，通过比较各所述高质量图像与各所述替换图像分别在宠物特征、婴幼儿特征和图像质量特征之间的差异，依据所述差异，调整所述评分权重，并依据调整后的评分权重，生成新的高质量图像，及时对电子相册的原有图像进行动态调整和更换，使得新的高质量图像能够做到随时更新，随时替换，更符合用户的实际需求。
S3344：将各所述新的高质量图像输出，生成所述电子相册。
实施例2
在另一实施例中，所述S324还包括：
S3241：获取所述婴幼儿关键点信息，对婴幼儿的表情进行判断；
具体地，对于婴儿表情的识别，需要综合考虑多个特征信息，所述特征信息包括嘴巴形状、眼睛表情、眉毛的位置、面部颜色变化等。结合这些特征，并结合更全面的分析方法，如计算机视觉和深度学习技术，能够更准确地识别婴儿表情。
S3242：当所述婴幼儿的表情为哭泣时，对所述第二分数进行优化，并获取婴幼儿的哭泣时长；
具体地，若通过所述第二神经网络分类算法模型对第二目标图像中婴幼儿表情进行分类，依据检测出的婴幼儿脸部关键点信息，分类为哭泣，且此时通过所述依据所述第一深度图和第二深度图，得出婴幼儿与宠物之间的真实纵向深度距离为3cm小于所述距离阈值，婴幼儿与宠物之间距离过近且婴幼儿在哭泣，认为可能出现婴幼儿在于宠物互动过程中可能发生被宠物抓伤、咬伤等危险情况，例如此时设置评分为n2＝-5，则优化后的第二分数P2＝n1+n2＝0，并获取婴幼儿的持续哭泣时长t，若婴幼儿只是被宠物偶然吓到，通常其哭声持续时长并不会太久，若发生被抓伤或被咬伤等危险情况，由于持续的疼痛，婴幼儿会持续发出哭声，因此获取婴幼儿持续哭泣的时长能够更准确地识别出婴幼儿在与宠物互动中的危险情况。
S3243：当所述哭泣时长大于预设的时长阈值时，向用户发出危险报警。
具体地，依据不同的实际应用场景，设置不同的时长阈值，例如设置时长阈值为3min，此时婴幼儿持续哭泣时长大于预设的时长阈值，认为婴幼儿发生危险，向用户发出危险报警，帮助用户在记录婴幼儿与宠物互动的美好时光的同时，也避免了婴幼儿受到伤害。
实施例3
请参见图8，本发明实施例3还提供了一种包含人与宠物互动内容的电子相册制作装置，所述装置包括：
图像获取模块，用于获取婴幼儿看护场景下实时的视频流，将所述视频流分解为多帧图像；
目标检测模块，用于利用预设的目标检测模型对各帧图像进行检测，依据检测结果，提取多帧包括婴幼儿和宠物的第一目标图像；
互动评分模块，用于依据预设的互动评分规则，对各所述第一目标图像中婴幼儿与宠物的互动情况进行评分，并依据评分结果，提取出各帧高质量图像生成电子相册。
具体地，采用本发明实施例的包含人与宠物互动内容的电子相册制作装置，所述装置包括：图像获取模块，用于获取婴幼儿看护场景下实时的视频流，将所述视频流分解为多帧图像；目标检测模块，用于利用预设的目标检测模型对各帧图像进行检测，依据检测结果，提取多帧包括婴幼儿和宠物的第一目标图像；互动评分模块，用于依据预设的互动评分规则，对各所述第一目标图像中婴幼儿与宠物的互动情况进行评分，并依据评分结果，提取出各帧高质量图像生成电子相册。本发明实施例提供的装置先通过预设的目标检测模型，判断实时视频中是否出现了婴幼儿和宠物，避免了未出现评分目标时设备的误启动导致的资源浪费；同时依据预设的评分规则，对互动情况评分，生成高质量图像并制作成电子相册，满足了在婴幼儿与宠物互动时，用户记录婴幼儿与宠物之间美好时光的需求。
实施例4
另外，结合图1描述的本发明实施例1的包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法可以由电子设备来实现。图9示出了本发明实施例4提供的电子设备的硬件结构示意图。
电子设备可以包括处理器以及存储有计算机程序指令的存储器。
具体地，上述处理器可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
存储器可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器包括只读存储器(ROM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。
处理器通过读取并执行存储器中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法。
在一个示例中，电子设备还可包括通信接口和总线。其中，如图9所示，处理器、存储器、通信接口通过总线连接并完成相互间的通信。
通信接口，主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
总线包括硬件、软件或两者，将所述设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。
实施例5
另外，结合上述实施例1中的包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法，本发明实施例5还可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法。
综上所述，本发明实施例提供了一种包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法、装置、设备及存储介质。
需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法，其特征在于，所述方法包括：
S1：获取婴幼儿看护场景下实时的视频流，将所述视频流分解为多帧图像；
S2：利用预设的目标检测模型对各帧图像进行检测，依据检测结果，提取多帧包括婴幼儿和宠物的第一目标图像；
S3：依据预设的互动评分规则，对各所述第一目标图像中婴幼儿与宠物的互动情况进行评分，并依据评分结果，提取出各帧高质量图像生成电子相册。
2.根据权利要求1所述的包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法，其特征在于，所述S3包括：
S31：将各所述第一目标图像输入预设的基于自监督学习的单目深度估计模型中，对婴幼儿与宠物之间是否互动进行判断；
S32：提取出判断结果为婴幼儿与宠物之间发生互动的第二目标图像，利用所述互动评分规则，对各所述第二目标图像中的宠物特征、婴幼儿特征和图像质量特征分别进行评分；
S33：将各帧评分高于预设阈值的图像提取出来，记作高质量图像，并对所述高质量图像进行预设调整，生成电子相册。
3.根据权利要求2所述的包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法，其特征在于，所述S31包括：
S311：利用预设的目标位置检测模型，对各所述第一目标图像进行检测，识别出各所述第一目标图像中的婴幼儿位置信息和宠物位置信息；
S312：依据所述婴幼儿位置信息和宠物位置信息，得出婴幼儿最小外接矩形框的第一中心点位置信息和宠物最小外接矩形框的第二中心点位置信息；
S313：将所述第一中心点位置信息和第二中心点位置信息输入基于Monodepth结构的深度估计模型中，得出婴幼儿与宠物之间的相对位置信息；
S314：依据所述相对位置信息，对婴幼儿与宠物之间是否发生互动进行判断。
4.根据权利要求3所述的包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法，其特征在于，所述S313包括：
S3141：若依据所述相对位置信息，判断所述第一中心点与第二中心点之间距离小于预设阈值，则认为婴幼儿与宠物之间发生了互动；
S3142：若依据所述相对位置信息，判断所述第一中心点与第二中心点之间距离不小于预设阈值，则认为婴幼儿与宠物之间未发生互动。
5.根据权利要求4所述的包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法，其特征在于，所述S32包括：
S321：将各所述第二目标图像输入预设的宠物动作检测模型中，提取出第二目标图像中的宠物肢体关键点信息，并统计所述宠物肢体关键点数量；
S322：依据所述宠物肢体关键点信息和关键点数量，对各所述第二目标图像中的宠物特征进行评分，输出第一分数；
S323：将各所述第二目标图像进一步输入预设的人脸检测模型中，提取出第二目标图像中的婴幼儿脸部关键点信息；
S324：依据所述婴幼儿脸部关键点信息，对婴幼儿脸部的遮挡情况和婴幼儿的表情进行判断，并依据判断结果，对各所述第二目标图像中的婴幼儿特征进行评分，输出第二分数；
S325：对各所述第二目标图像的清晰度和光线强度进行评分，输出第三分数。
6.根据权利要求5所述的包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法，其特征在于，所述S33包括：
S331：获取预设的评分权重；
S332：依据所述评分权重，对所述第一分数、第二分数和第三分数进行加权处理，并求和得出总分数；
S333：依据所述总分数，提取总分数高于预设阈值的图像作为高质量图像；
S334：对所述高质量图像进行预设调整，生成电子相册。
7.根据权利要求6所述的包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法，其特征在于，所述S334包括：
S3341：获取用户输入的多帧替换图像；
S3342：比较各所述高质量图像与各所述替换图像分别在宠物特征、婴幼儿特征和图像质量特征之间的差异；
S3343：依据所述差异，调整所述评分权重，并依据调整后的评分权重，生成新的高质量图像；
S3344：将各所述新的高质量图像输出，生成所述电子相册。
8.一种包含人与宠物互动内容的电子相册制作装置，其特征在于，所述装置包括：
图像获取模块，用于获取婴幼儿看护场景下实时的视频流，将所述视频流分解为多帧图像；
目标检测模块，用于利用预设的目标检测模型对各帧图像进行检测，依据检测结果，提取多帧包括婴幼儿和宠物的第一目标图像；
互动评分模块，用于依据预设的互动评分规则，对各所述第一目标图像中婴幼儿与宠物的互动情况进行评分，并依据评分结果，提取出各帧高质量图像生成电子相册。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410042841.2A CN117877070A (zh) | 2023-05-24 | 2023-05-24 | 婴幼儿与宠物互动内容评估方法、装置、设备及存储介质 |
| CN202310592158.1A CN116580427B (zh) | 2023-05-24 | 2023-05-24 | 包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法、装置及设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310592158.1A CN116580427B (zh) | 2023-05-24 | 2023-05-24 | 包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法、装置及设备 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410042841.2A Division CN117877070A (zh) | 2023-05-24 | 2023-05-24 | 婴幼儿与宠物互动内容评估方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116580427A true CN116580427A (zh) | 2023-08-11 |
| CN116580427B CN116580427B (zh) | 2023-11-21 |
Family
ID=87537495
Family Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410042841.2A Pending CN117877070A (zh) | 2023-05-24 | 2023-05-24 | 婴幼儿与宠物互动内容评估方法、装置、设备及存储介质 |
| CN202310592158.1A Active CN116580427B (zh) | 2023-05-24 | 2023-05-24 | 包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法、装置及设备 |
Family Applications Before (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410042841.2A Pending CN117877070A (zh) | 2023-05-24 | 2023-05-24 | 婴幼儿与宠物互动内容评估方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (2) | CN117877070A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117425043A (zh) * | 2023-09-28 | 2024-01-19 | 武汉星巡智能科技有限公司 | 婴幼儿精彩视频智能剪辑方法、装置、设备及存储介质 |
| CN118379800A (zh) * | 2024-06-24 | 2024-07-23 | 宁波星巡智能科技有限公司 | 遮挡条件下的人体跌倒检测方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20160239519A1 (en) * | 2015-02-11 | 2016-08-18 | AVG Netherlands B.V. | Systems and methods for identifying unwanted photos stored on a device |
| CN108628985A (zh) * | 2018-04-27 | 2018-10-09 | 维沃移动通信有限公司 | 一种相册的处理方法及移动终端 |
| US20190026609A1 (en) * | 2017-07-24 | 2019-01-24 | Adobe Systems Incorporated | Personalized Digital Image Aesthetics in a Digital Medium Environment |
| CN111464833A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-07-28 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 目标图像生成方法、目标图像生成装置、介质及电子设备 |
| CN111914657A (zh) * | 2020-07-06 | 2020-11-10 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种宠物行为检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| US20210071255A1 (en) * | 2019-09-06 | 2021-03-11 | The Broad Institute, Inc. | Methods for identification of genes and genetic variants for complex phenotypes using single cell atlases and uses of the genes and variants thereof |
| CN113129252A (zh) * | 2019-12-30 | 2021-07-16 | Tcl集团股份有限公司 | 一种图像评分方法及电子设备 |
| CN113420708A (zh) * | 2021-07-06 | 2021-09-21 | 深圳市商汤科技有限公司 | 宠物看护方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113779285A (zh) * | 2021-09-26 | 2021-12-10 | 努比亚技术有限公司 | 一种图库图片动态处理方法、设备及计算机可读存储介质 |
| KR102367399B1 (ko) * | 2021-05-03 | 2022-02-23 | 호서대학교 산학협력단 | 영유아 상태 알림 장치 및 방법 |
| CN114297428A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-04-08 | 宁波星巡智能科技有限公司 | 婴幼儿图像的分类电子相册优化方法、装置、设备及介质 |
| CN114821815A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-07-29 | 杭州觅睿科技股份有限公司 | 一种宠物在线交互系统运行方法、装置、设备及介质 |
| US20230139458A1 (en) * | 2021-10-28 | 2023-05-04 | Canon Medical Systems Corporation | Image processing method and apparatus |
| CN116110129A (zh) * | 2023-03-03 | 2023-05-12 | 宁波星巡智能科技有限公司 | 婴幼儿就餐质量智能评估方法、装置、设备及存储介质 |
-
2023
- 2023-05-24 CN CN202410042841.2A patent/CN117877070A/zh active Pending
- 2023-05-24 CN CN202310592158.1A patent/CN116580427B/zh active Active
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20160239519A1 (en) * | 2015-02-11 | 2016-08-18 | AVG Netherlands B.V. | Systems and methods for identifying unwanted photos stored on a device |
| US20190026609A1 (en) * | 2017-07-24 | 2019-01-24 | Adobe Systems Incorporated | Personalized Digital Image Aesthetics in a Digital Medium Environment |
| CN108628985A (zh) * | 2018-04-27 | 2018-10-09 | 维沃移动通信有限公司 | 一种相册的处理方法及移动终端 |
| US20210071255A1 (en) * | 2019-09-06 | 2021-03-11 | The Broad Institute, Inc. | Methods for identification of genes and genetic variants for complex phenotypes using single cell atlases and uses of the genes and variants thereof |
| CN113129252A (zh) * | 2019-12-30 | 2021-07-16 | Tcl集团股份有限公司 | 一种图像评分方法及电子设备 |
| CN111464833A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-07-28 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 目标图像生成方法、目标图像生成装置、介质及电子设备 |
| CN111914657A (zh) * | 2020-07-06 | 2020-11-10 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种宠物行为检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| KR102367399B1 (ko) * | 2021-05-03 | 2022-02-23 | 호서대학교 산학협력단 | 영유아 상태 알림 장치 및 방법 |
| CN113420708A (zh) * | 2021-07-06 | 2021-09-21 | 深圳市商汤科技有限公司 | 宠物看护方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113779285A (zh) * | 2021-09-26 | 2021-12-10 | 努比亚技术有限公司 | 一种图库图片动态处理方法、设备及计算机可读存储介质 |
| US20230139458A1 (en) * | 2021-10-28 | 2023-05-04 | Canon Medical Systems Corporation | Image processing method and apparatus |
| CN114297428A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-04-08 | 宁波星巡智能科技有限公司 | 婴幼儿图像的分类电子相册优化方法、装置、设备及介质 |
| CN114821815A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-07-29 | 杭州觅睿科技股份有限公司 | 一种宠物在线交互系统运行方法、装置、设备及介质 |
| CN116110129A (zh) * | 2023-03-03 | 2023-05-12 | 宁波星巡智能科技有限公司 | 婴幼儿就餐质量智能评估方法、装置、设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| ANDREA BEETZ等: "Psychosocial and Psychophysiological Effects of Human-Animal Interactions: The Possible Role of Oxytocin", 《FRONTIERS IN PSYCHOLOGY》, vol. 3, pages 1 - 15 * |
| 冯宇杰: "融合多姿势估计特征的动作识别研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库：信息科技辑》, no. 2017, pages 138 - 951 * |
| 郑士鹏等: "基于家庭数字相册的人脸检测与标注", 《辽宁工业大学学报(自然科学版)》, vol. 36, no. 3, pages 160 - 167 * |
| 郭聪: "基于关注度机制的图像理解", 《中国博士学位论文全文数据库：信息科技辑》, no. 2019, pages 138 - 163 * |
| 高湛: "基于NiosII的多功能电子相册设计", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库：信息科技辑》, no. 2013, pages 138 - 1408 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117425043A (zh) * | 2023-09-28 | 2024-01-19 | 武汉星巡智能科技有限公司 | 婴幼儿精彩视频智能剪辑方法、装置、设备及存储介质 |
| CN118379800A (zh) * | 2024-06-24 | 2024-07-23 | 宁波星巡智能科技有限公司 | 遮挡条件下的人体跌倒检测方法、装置、设备及存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116580427B (zh) | 2023-11-21 |
| CN117877070A (zh) | 2024-04-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN116580427B (zh) | 包含人与宠物互动内容的电子相册制作方法、装置及设备 | |
| CN109271832B (zh) | 人流分析方法、人流分析装置以及人流分析系统 | |
| US8593523B2 (en) | Method and apparatus for capturing facial expressions | |
| CN116634622B (zh) | 一种基于物联网的led智能控制方法、系统及介质 | |
| JP6014037B2 (ja) | 画像認識装置、画像認識方法、プログラムおよび集積回路 | |
| CN111144284B (zh) | 深度人脸图像的生成方法、装置、电子设备及介质 | |
| CN103902958A (zh) | 人脸识别的方法 | |
| EP2977949A1 (en) | Method and device for playing advertisements based on relationship information between viewers | |
| CN115599219B (zh) | 一种显示屏的护眼控制方法、系统、设备及存储介质 | |
| CN109035147B (zh) | 图像处理方法及装置、电子装置、存储介质和计算机设备 | |
| CN113038272B (zh) | 婴儿视频自动剪辑的方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN112836625A (zh) | 人脸活体检测方法、装置、电子设备 | |
| CN112686211A (zh) | 一种基于姿态估计的跌倒检测方法及装置 | |
| US20230237699A1 (en) | Method and system for itelligently controlling children's usage of screen terminal | |
| CN113111865A (zh) | 一种基于深度学习的跌倒行为检测方法和系统 | |
| CN116761035B (zh) | 基于母婴喂食行为识别的视频智能剪辑方法、装置及设备 | |
| CN116386671B (zh) | 婴幼儿哭声类别识别方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN116110129A (zh) | 婴幼儿就餐质量智能评估方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN110148234A (zh) | 校园刷脸接送交互方法、存储介质及系统 | |
| JP6998027B1 (ja) | 情報処理方法、情報処理システム、撮影装置、サーバ装置及びコンピュータプログラム | |
| JP6893812B2 (ja) | 物体検出装置 | |
| KR102400364B1 (ko) | 3차원 모델링을 통한 영유아 행동 분석 방법 및 이를 실행하는 서버 | |
| CN115100560A (zh) | 用户不良状态的监测方法、装置、设备及计算机存储介质 | |
| KR20100137964A (ko) | 얼굴인식기술을 이용한 2세 얼굴 운세 서비스 제공 방법 및 시스템 | |
| JP7193663B1 (ja) | 情報処理装置、情報処理プログラム、及び情報処理方法 |
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 | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |