目標監測的方法及裝置與流程

2023-06-13 20:44:47 1

本申請涉及視頻監控技術領域，尤其涉及目標監測的方法及裝置。

背景技術：

視頻監控技術已被廣泛應用於軍事、工業、城市交通等眾多領域，隨著社會發展，在視頻監控中實現自動化已成為趨勢。例如，在石油行業中，會有數以萬計的抽油機分布在偌大的油田區域，為保障安全，可以在油田區域設置數量較多的攝像機，並且為每臺攝像機手動繪製監測區域。當在監測區域內出現目標，例如可疑人員或車輛時，攝像機可以監測到目標，從而發布告警，以規避風險。

然而，若目標出現在監測區域外，則攝像機無法監測到目標，從而無法及時規避風險；並且，為每臺攝像機手動繪製監測區域將大量耗費人力，尤其當場景發生變化時，還需要不斷地重新繪製監測區域，更加耗費人力，實現困難。

技術實現要素：

有鑑於此，本申請提供一種目標監測的方法及裝置，以實現對目標的自動監測，並且有效地節省人力，提高監測效率。

具體地，本申請是通過如下技術方案實現的：

根據本申請實施例的第一方面，提供一種目標監測的方法，所述方法包括：

從攝像機拍攝到的視頻圖像中提取前景圖像，獲取所述前景圖像中的有效目標並生成有效目標框；

確定所述有效目標框在所述視頻圖像上的第一對應區域，以及在預設參考圖像上的第二對應區域；

確定所述第一對應區域與所述第二對應區域的相似性；

根據所述第一對應區域與所述第二對應區域的相似性，確定所述有效目標是否為待監測目標。

可選的，所述從攝像機拍攝到的視頻圖像中提取前景圖像，獲取所述前景圖像中的有效目標並生成有效目標框的步驟之後，所述方法還包括：

確定所述有效目標框的總面積；

當所述攝像機拍攝到的視頻圖像不是第一幀視頻圖像時，確定當前獲取到的所述有效目標框的總面積相對於所述視頻圖像的前一幀視頻圖像中有效目標框的總面積的變化率；

若所述變化率超過預設變化閾值，則捨棄當前獲取到的所述有效目標，繼續對所述攝像機拍攝到的下一幀視頻圖像執行從攝像機拍攝到的視頻圖像中提取前景圖像，獲取所述前景圖像中的有效目標並生成有效目標框的步驟；

若所述變化率未超過所述預設變化閾值，則繼續執行確定所述有效目標框在所述視頻圖像上的第一對應區域，以及在預設參考圖像上的第二對應區域的步驟。

可選的，所述從攝像機拍攝到的視頻圖像中提取前景圖像，獲取所述前景圖像中的有效目標並生成有效目標框的步驟之後，所述方法還包括：

確定所述有效目標框是否位於預設的屏蔽區域；

若所述有效目標框位於所述預設的屏蔽區域，則捨棄所述有效目標以及有效目標框；

若所述有效目標框未位於所述預設的屏蔽區域，則繼續執行所述確定所述有效目標框在所述視頻圖像上的第一對應區域，以及在預設參考圖像上的第二對應區域的步驟。

可選的，所述預設的屏蔽區域的生成過程包括：

在預設幀數內，從攝像機拍攝到的視頻圖像中提取出前景圖像後，根據所述前景圖像，確定所述攝像機拍攝到的視頻圖像中的每個像素點區域表示為前景的次數；

當所述像素點區域表示為前景的次數達到預設次數閾值時，將所述像素點區域確定為屏蔽區域。

可選的，所述預設參考圖像包括N張參考圖像；

確定所述第一對應區域與所述第二對應區域的相似性，包括：

分別確定所述第一對應區域與N張所述參考圖像上的第二對應區域之間的相似性，得到N個相似值，所述N為大於0的自然數；

所述根據所述第一對應區域與所述第二對應區域的相似性，確定所述有效目標是否為待監測目標，包括：

若所述N個相似值均不大於預設相似閾值，則確定所述第一對應區域所對應的有效目標為待監測目標；

若所述N個相似值中存在至少一個相似值大於所述預設相似閾值，則確定所述第一對應區域所述對應的有效目標不是待監測目標。

可選的，所述方法還包括：

每間隔預設時間段，更新所述N張參考圖像。

根據本申請實施例的第二方面，提供一種目標監測的裝置，所述裝置包括：

前景獲取模塊，用於從攝像機拍攝到的視頻圖像中提取前景圖像，獲取所述前景圖像中的有效目標並生成有效目標框；

區域確定模塊，用於確定所述有效目標框在所述視頻圖像上的第一對應區域，以及在預設參考圖像上的第二對應區域；

相似性確定模塊，用於確定所述第一對應區域與所述第二對應區域的相似性；

目標確定模塊，用於根據所述第一對應區域與所述第二對應區域的相似性，確定所述有效目標是否為待監測目標。

可選的，所述裝置還包括：

面積確定模塊，用於確定所述有效目標框的總面積；

變化率確定模塊，用於當所述攝像機拍攝到的視頻圖像不是第一幀視頻圖像時，確定當前獲取到的所述有效目標框的總面積相對於所述視頻圖像的前一幀視頻圖像中有效目標框的總面積的變化率；

第一處理模塊，用於若所述變化率超過預設變化閾值，則捨棄當前獲取到的所述有效目標，繼續對所述攝像機拍攝到的下一陣視頻圖像執行所述前景獲取模塊所執行的步驟；

第二處理模塊，用於若所述變化率未超過所述預設變化閾值，則繼續執行所述區域確定模塊所執行的步驟。

可選的，所述裝置還包括：

確定模塊，用於確定所述有效目標框是否位於預設的屏蔽區域；

第三處理模塊，用於若所述有效目標框位於所述預設的屏蔽區域，則捨棄所述有效目標以及有效目標框；

第四處理模塊，用於若所述有效目標框未位於所述預設的屏蔽區域，則繼續執行所述區域確定模塊所執行的步驟。

可選的，所述裝置還包括：

次數確定模塊，用於在預設幀數內，從攝像機拍攝到的視頻圖像中提取出前景圖像後，根據所述前景圖像，確定所述攝像機拍攝到的視頻圖像中的每個像素點區域表示為前景的次數；

屏蔽區域確定模塊，用於當所述像素點區域表示為前景的次數達到預設次數閾值時，將所述像素點區域確定為屏蔽區域。

可選的，所述預設參考圖像包括N張參考圖像；

所述相似性確定模塊，具體用於：分別確定所述第一對應區域與N張所述參考圖像上的第二對應區域之間的相似性，得到N個相似值，所述N為大於0的自然數；

所述目標確定模塊，包括：

第一確定子模塊，用於若所述N個相似值均不大於預設相似閾值，則確定所述第一對應區域所對應的有效目標為待監測目標；

第二確定子模塊，用於若所述N個相似值中存在至少一個相似值大於所述預設相似閾值，則確定所述第一對應區域所述對應的有效目標不是待監測目標。

可選的，所述裝置還包括：

更新模塊，用於每隔預設時間段，更新所述N張參考圖像。

在本實施例中，從攝像機拍攝到的視頻圖像中提取前景圖像，獲取前景圖像中的有效目標並生成有效目標框；確定每個有效目標框在視頻圖像上的第一對應區域，以及在預設參考圖像上的第二對應區域；通過確定第一對應區域與第二對應區域的相似性確定第一對應區域所對應的有效目標是否為待監測目標，從而實現了對監測區域中是否存在待監測目標的自動監測，不需要耗費大量人力，同時提高了監測效率。

附圖說明

圖1A示例了本申請提供的目標監測的方法的一個實施例流程圖；

圖1B為布設於油田區域內的攝像機拍攝到的視頻圖像；

圖1C為從圖1B示例的視頻圖像中提取到的前景圖像；

圖2示例了本申請提供的目標監測的方法的另一個實施例流程圖；

圖3示例了本申請提供的目標監測的方法的又一個實施例流程圖；

圖4A示例了本申請提供的目標監測的方法的再一個實施例流程圖；

圖4B為第一幀圖像至第500幀圖像統計結果的一種示例；

圖4C為屏蔽區域的一種示例；

圖5為本申請目標監測的裝置所在設備的一種硬體結構圖；

圖6示例了本申請提供的目標監測的裝置的一個實施例框圖；

圖7示例了本申請提供的目標監測的裝置的另一個實施例框圖；

圖8示例了本申請提供的目標監測的裝置的又一個實施例框圖。

具體實施方式

這裡將詳細地對示例性實施例進行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數字表示相同或相似的要素。以下示例性實施例中所描述的實施方式並不代表與本申請相一致的所有實施方式。相反，它們僅是與如所附權利要求書中所詳述的、本申請的一些方面相一致的裝置和方法的例子。

在本申請使用的術語是僅僅出於描述特定實施例的目的，而非旨在限制本申請。在本申請和所附權利要求書中所使用的單數形式的「一種」、「所述」和「該」也旨在包括多數形式，除非上下文清楚地表示其他含義。還應當理解，本文中使用的術語「和/或」是指並包含一個或多個相關聯的列出項目的任何或所有可能組合。

應當理解，儘管在本申請可能採用術語第一、第二、第三等來描述各種信息，但這些信息不應限於這些術語。這些術語僅用來將同一類型的信息彼此區分開。例如，在不脫離本申請範圍的情況下，第一信息也可以被稱為第二信息，類似地，第二信息也可以被稱為第一信息。取決於語境，如在此所使用的詞語「如果」可以被解釋成為「在……時」或「當……時」或「響應於確定」。

請參見圖1A，示例了本申請提供的目標監測的方法的一個實施例流程圖，該方法可以應用於攝像機，或者攝像機對應的後臺管理伺服器上，該方法可以包括以下步驟：

步驟S101，從攝像機拍攝到的視頻圖像中提取前景圖像，獲取前景圖像中的有效目標並生成有效目標框。

在視頻監控技術領域中，背景與前景是相對的概念。以油田區域為例，相對靜止的工作場地為背景，而抽油機、進入油田區域的人或車輛等則為前景。

在一示例性場景中，如圖1B所示，為布設於油田區域內的攝像機拍攝到的視頻圖像。攝像機或者後臺管理伺服器可以對該視頻圖像進行背景建模，以提取出前景圖像，如圖1C所示，為從圖1B示例的視頻圖像中提取到的前景圖像。其中，背景建模的方法可以有多種，例如可以採用VIBE(Visual Background Extractor，視覺背景提取)算法進行背景建模，以提取前景圖像，本申請對此並不作限制。

從攝像機拍攝到的視頻圖像中提取到前景圖像後，由於前景圖像中可能存在噪點，前景不清晰等問題，則可以繼續對前景圖像進行腐蝕、膨脹、區域連通、尺寸過濾等操作，以獲取前景圖像中的有效目標。這裡所說的「有效目標」是指清晰，完整的前景目標。

確定前景圖像中的有效目標之後，在本申請中，可以確定每個有效目標的最小外接矩形框。為了描述方便，將有效目標的最小外接矩形框稱為有效目標框。如圖1C所示，11表示一個有效目標框。

步驟S102：確定有效目標框在視頻圖像上的第一對應區域，以及在預設參考圖像上的第二對應區域。

在本申請中，將步驟S101中獲取到的前景圖像與視頻圖像進行匹配，可以確定前景圖像上的每個有效目標框在視頻圖像的對應區域，為了描述方便，可以將該對應區域稱為第一對應區域。如圖1B所示，12表示圖1C中的有效目標框11在圖1B上的第一對應區域。

在本申請中，為了實現目標監測，可以預先存儲至少一張參考圖像，為了描述方便，可以將該至少一張參考圖像稱為預設參考圖像。該預設參考圖像可以為油田區域中的抽油機正常工作，且油田區域內無運動的人或車輛時，布設於油田區域內的攝像機所拍攝的視頻圖像。

將步驟S101中獲取到的前景圖像與預設參考圖像進行匹配，可以確定前景圖像上的每個有效目標框在預設參考圖像上的對應區域，為了描述方便，將該對應區域稱為第二對應區域。

在一實施例中，當預設參考圖像包括N張參考圖像，N為大於0的自然數，例如為5時，則在本步驟中，可以分別確定每張參考圖像的第二對應區域，最終可以確定5個第二對應區域。

在本申請中，還可以預設一個時間段，例如48小時，每隔48小時，更新預設參考圖像，以使得預設參考圖像可以實時的表示出真實場景。

步驟S103：確定第一對應區域與第二對應區域的相似性。

在本申請中，可以通過NMI(Normalizing Mutual Information，歸一化互信息)表徵圖像與圖像之間的相似性。當兩幅圖像完全相同時，則該兩幅圖像之間的NMI值為1，當兩幅圖像完全不同時，則該兩幅圖像之間的NMI值為0。由此可知，NMI的取值範圍為0～1，並且，兩幅圖像越相似，該兩幅圖像之間的NMI值越高。

通過上述描述，在本步驟中，可以計算得出第一對應區域與第二對應區域之間的NMI值，以NMI值來表徵第一對應區域與第二對應區域之間的相似性。

具體地，可以通過如下公式(1)計算得出第一對應區域與第二對應區域的NMI值：

NMI＝2*MI/(EA+EB) 公式(1)

在上述公式(1)中，MI表示第一對應區域與第二對應區域之間的互信息，EA表示第一對應區域的熵，EB表示第二對應區域的熵。

上述公式(1)中，第一對應區域與第二對應區域之間的互信息MI又可以通過如下公式(2)計算得出：

MI＝EA+EB-EAB 公式(2)

在上述公式(2)中，EAB表示第一對應區域與第二對應區域的聯合熵。

其中，第一對應區域的熵EA，與第二對應區域的熵EB可以通過如下公式(3)所示的方法計算得出，第一對應區域與第二對應區域的聯合熵EAB可以通過如下公式(4)所示的方法計算得出：

上述公式(3)中的p(i)表示圖像的概率密度分布函數，公式(4)中的p(i，j)表示第一對應區域與第二對應區域的聯合概率密度分布函數，具體是如何計算得出第一對應區域與第二對應區域各自的概率密度分布函數，以及第一對應區域與第二對應區域的聯合概率密度分布函數的，本申請中不再詳述。

在一實施例中，若步驟S102中確定了N個，例如5個第二對應區域，則在本步驟中，可以通過上述公式(1)至公式(4)分別計算得出第一對應區域與該5個第二對應區域各自的相似性，得到5個相似值，即NMI值。

步驟S104：根據第一對應區域與第二對應區域的相似性，確定有效目標是否為待監測目標。

在本申請中，可以預先設置相似閾值，例如設置為0.6。當執行完步驟S103，計算得出第一對應區域與第二對應區域之間的NMI值之後，將該NMI值與相似閾值進行比較，確定第一對應區域對應的有效目標是否為待監測目標。

以存在N個第二對應區域，即計算得出N個NMI值為例：

若該N個NMI值均不大於相似閾值，則可以認為第一對應區域與每個第二對應區域之間的相似性都比較低。由於第二對應區域所位於的視頻圖像為攝像機在抽油機正常工作，且油田區域內無運動的人或車輛時所拍攝到的視頻圖像，從而可以確定當前拍攝到的視頻圖像中存在待監測目標，具體地可以確定第一對應區域所對應的有效目標為待監測目標，例如，第一對應區域所對應的有效目標為可疑人員或車輛。

若該N個NMI值中存在至少一個NMI值大於相似閾值，則可以認為第一對應區域所對應的有效目標不為監測目標。

需要說明的是，上述根據N個NMI值確定第一對應區域所對應的有效目標是否為待監測目標的描述僅僅作為舉例，在實際應用中，還可以有其它方式，例如，當N個NMI值中存在至少(N-2)個NMI值不大於相似閾值時，可以認為第一對應區域所對應的有效目標不為待監測目標。本申請對此不再詳述。

在本實施例中，從攝像機拍攝到的視頻圖像中提取前景圖像，獲取前景圖像中的有效目標並生成有效目標框；確定每個有效目標框在視頻圖像上的第一對應區域，以及在預設參考圖像上的第二對應區域；通過確定第一對應區域與第二對應區域的相似性確定第一對應區域所對應的有效目標是否為待監測目標，從而實現了對監測區域中是否存在待監測目標的自動監測，不需要耗費大量人力，同時提高了監測效率。

請參見圖2，示例了本申請提供的目標監測的方法的另一個實施例流程圖，該方法在上述圖1A所示方法的基礎上，可以包括以下步驟：

步驟S201：從攝像機拍攝到的視頻圖像中提取前景圖像，獲取前景圖像中的有效目標並生成有效目標框。

步驟S201的詳細描述可以參見上述圖1A所示實施例中步驟S101的詳細描述，在此不再詳述。

步驟S202：確定有效目標框的總面積。

步驟S203：確定視頻圖像是否為攝像機拍攝到的第一幀視頻圖像，若視頻圖像為第一幀視頻圖像，則執行步驟S206；若視頻圖像不是第一幀視頻圖像，則執行步驟S204。

步驟S204：確定當前獲取到的有效目標框的總面積相對於視頻圖像的前一幀視頻圖像中有效目標框的總面積的變化率。

步驟S205：確定所述變化率是否超過預設變化閾值，若變化率超過預設變化閾值，則執行步驟S209，若變化率未超過預設變化閾值，則執行步驟S206。

在步驟S202至步驟S205中，由於攝像機所拍攝的監測場景在白天會受到太陽光照的影響，在晚上會受到燈光影響等因素，將導致監測場景在瞬間會產生較大的變化。因此，在本申請中，為了提高前景提取的準確度，在對攝像機拍攝到的每一幀視頻圖像執行完步驟S201後，繼續執行步驟S202，計算得出有效目標框的總面積；並且，從攝像機拍攝到的第二幀視頻圖像開始，每獲取到有效目標框的總面積之後，將當前總面積與前一幀視頻圖像中有效目標框的總面積進行比較，根據比較結果，判斷當前視頻圖像是否收到太陽光或燈光等幹擾因素的影響，以確定是否保留當前獲取到的有效目標。

以對攝像機拍攝到的第二幀視頻圖像進行處理為例：

將計算得出的第一幀視頻圖像中有效目標框的總面積記為AreaPre，將計算得出的第二幀視頻圖像中有效目標框的總面積記為AreaCur。

在步驟S204中，可以通過如下公式(5)計算得出第二幀視頻圖中有效目標框的總面積AreaCur相對於第一幀視頻圖像中有效目標框的總面積AreaPre的變化率：

AreaRatio＝|AreaCur-AreaPre|/AreaPre 公式(5)

在步驟S205中，將步驟S204中得出的變化率與預設變化閾值進行比較，若變化率超過預設變化閾值，則可以認為第二幀視頻圖像受到光照等幹擾因素影響，產生了較大變化，在第二幀視頻圖像中提取到的有效目標並不準確，則可以繼續執行步驟S209；若變化率未超過預設變化閾值，則可以認為第二幀視頻圖像相對於第一幀視頻圖像變動不大，可以保留在第二幀視頻圖像中提取到的有效目標，繼續執行步驟S206。

步驟S206：確定有效目標框在視頻圖像上的第一對應區域，以及在預設參考圖像上的第二對應區域。

步驟S207：確定第一對應區域與第二對應區域的相似性。

步驟S208：根據第一對應區域與第二對應區域的相似性，確定有效目標是否為待監測目標；結束流程。

步驟S207至步驟S208的詳細描述可以參見上述圖1A所示實施例中步驟S102至步驟S104的詳細描述，在此不再詳述。

步驟S209：捨棄當前獲取到的有效目標，繼續返回執行步驟S201。

在本實施例中，通過從攝像機拍攝到的第二幀視頻圖像開始，首先確定當前視頻圖像中的有效目標面積與前一幀視頻圖像中的有效目標面積的變化率，根據變化率確定當前視頻圖像相對於前一幀視頻圖像是否受到光照等因素的幹擾。在確定當前視頻圖像受到光照等因素的幹擾時，捨棄當前視頻圖像中提取到的有效目標，繼續對下一幀視頻圖像進行分析，可以實現有效地避免由於光照等因素幹擾時對監測目標產生誤判，提高監測效率。

請參見圖3，示例了本申請提供的目標監測的方法的又一個實施例流程圖，該方法在上述圖1A所示方法的基礎上，可以包括以下步驟：

步驟S301：從攝像機拍攝到的視頻圖像中提取前景圖像，獲取前景圖像中的有效目標並生成有效目標框。

步驟S301的詳細描述可以參見上述圖1A所示實施例中步驟S101的詳細描述，在此不再詳述。

步驟S302：確定有效目標框是否位於預設的屏蔽區域，若有效目標框位於預設的屏蔽區域，則執行步驟S303；若有效目標框未位於預設的屏蔽區域，則執行步驟S304。

在本申請中，以上述圖1B所示的油田區域為例，由於抽油機並不是一直處於靜止狀態，而是處於工作狀態，其採油部件可以在一塊固定區域內做往復運動；並且若油田區域中存在樹木，其樹葉也會在地面產生晃動的陰影。

為了有效地避免將處於工作狀態的抽油機，以及晃動的樹葉陰影誤判為待監測目標，在本申請中，可以通過圖4A所示例的方法，將固定的幹擾，例如抽油機工作區域、樹葉陰影晃動區域設置為屏蔽區域，這裡所說的屏蔽區域指不考慮是否存在待監測目標的區域，即認為屏蔽區域內不存在待監測目標。

由上所述，在本申請中，當執行完步驟S301，可以首先確定步驟S301中獲取到的有效目標框是否位於預設的屏蔽區域。若有效目標框位於預設的屏蔽區域，則執行步驟S303；若有效目標框未位於預設的屏蔽區域，則執行步驟S304。

步驟S303：捨棄有效目標以及有效目標框；結束流程。

步驟S304：確定有效目標框在視頻圖像上的第一對應區域，以及在預設參考圖像上的第二對應區域。

步驟S305：確定第一對應區域與第二對應區域的相似性。

步驟S306：根據第一對應區域與第二對應區域的相似性，確定有效目標是否為待監測目標。

步驟S304至步驟S306的詳細描述可以參見上述圖1A所示實施例中步驟S102至步驟S103的詳細描述，在此不再詳述。

在本實施例中，通過預設屏蔽區域，在獲取到有效目標以及有效目標框後，首先判斷有效目標框是否位於屏蔽區域內，在有效目標框未位於屏蔽區域內時，繼續確定有效目標是否為待監測目標，可以避免將監測場景中存在的固定幹擾誤判為待監測目標，實現有效的提高監測的準確率，以及監測效率。

請參見圖4A，示例了本申請提供的目標監測的方法的再一個實施例流程圖，該方法在上述圖3所示方法的基礎上，以如何生成預設的屏蔽區域為例，該方法可以包括以下步驟：

步驟S401：在預設幀數內，從攝像機拍攝到的視頻圖像中提取出前景圖像後，根據前景圖像，確定攝像機拍攝到的視頻圖像中的每個像素點區域表示為前景的次數。

在本申請中，可以基於統計原理生成屏蔽區域。具體地，可以預設幀數，例如500幀。

以攝像機拍攝到的第一幀視頻圖像至第500幀視頻圖像為例，每對一幀視頻圖像提取出前景圖像後，根據前景圖像，記錄視頻圖像中的每個像素點區域表示為前景的次數。如圖4B，為第一幀圖像至第500幀圖像統計結果的一種示例。

圖4B的示例中，像素點區域(1,1)上的值為45，即表示該像素點區域在500幀內，共有45次表示為前景。

在本申請中，具體是如何確定像素點區域表示為前景的，並本申請不作限制。例如，當前景圖像為灰度圖像時，通常前景圖像中的黑色表示背景，白色表示前景，從而，當像素點區域的像素值為255，即表示為白色時，可以認為該像素點區域表示為前景。

步驟S402：當像素點區域表示為前景的次數達到預設次數閾值時，將像素點區域確定為屏蔽區域。

在本申請中，可以預設次數閾值，例如為400次。當像素點區域的值達到400時，可以認為該像素點區域所表示的前景很能可能為固定前景，例如為樹葉在光照下產生的陰影。為了有效地避免誤判，提高監測效率，則可以將該像素點區域確定為屏蔽區域。

在一實施例中，將像素點區域確定為屏蔽區域後，可以將該像素點區域上的值設置為0，如圖4C所示，為下次屏蔽區域的產生做準備。例如，當統計完第一幀視頻圖像至第500幀視頻圖像後，可以基於第501幀視頻圖像至第1000幀視頻圖像重新進行統計，重新產生屏蔽區域，以使得屏蔽區域可以儘可能地實時準確。

在本實施例中，通過統計像素點區域在預設幀數內表示為前景的次數，確定該像素點區域是否為固定的幹擾區域，若為固定的幹擾區域，可以將該像素點區域設置為屏蔽區域，以提高監測效率。

與前述目標監測的方法的實施例相對應，本申請還提供了目標監測的裝置的實施例。

本申請目標監測的裝置的實施例可以應用在攝像機或後臺管理伺服器上。裝置實施例可以通過軟體實現，也可以通過硬體或者軟硬體結合的方式實現。以軟體實現為例，作為一個邏輯意義上的裝置，是通過其所在設備的處理器將非易失性存儲器中對應的電腦程式指令讀取到內存中運行形成的。從硬體層面而言，如圖5所示，為本申請目標監測的裝置所在設備的一種硬體結構圖，除了圖5所示的處理器51、內存52、網絡接口53、以及非易失性存儲器54之外，實施例中裝置所在的設備通常根據該設備的實際功能，還可以包括其他硬體，對此不再贅述。

請參考圖6，示例了本申請提供的目標監測的裝置的一個實施例框圖，該裝置可以包括：前景獲取模塊61、區域確定模塊62、相似性確定模塊63、目標確定模塊64。

其中，前景獲取模塊61，用於從攝像機拍攝到的視頻圖像中提取前景圖像，獲取所述前景圖像中的有效目標並生成有效目標框；

區域確定模塊62，用於確定所述有效目標框在所述視頻圖像上的第一對應區域，以及在預設參考圖像上的第二對應區域；

相似性確定模塊63，用於確定所述第一對應區域與所述第二對應區域的相似性；

目標確定模塊64，用於根據所述第一對應區域與所述第二對應區域的相似性，確定所述有效目標是否為待監測目標。

請參考圖7，示例了本申請提供的目標監測的裝置的另一個實施例框圖，該圖7所示的裝置在上述圖6所示裝置的基礎上，

在一實施例中，該裝置還可以包括：面積確定模塊65、變化率確定模塊66、第一處理模塊67、第二處理模塊68。

其中，面積確定模塊65，用於確定所述有效目標框的總面積；

變化率確定模塊66，用於當所述攝像機拍攝到的視頻圖像不是第一幀視頻圖像時，確定當前獲取到的所述有效目標框的總面積相對於所述視頻圖像的前一幀視頻圖像中有效目標框的總面積的變化率；

第一處理模塊67，用於若所述變化率超過預設變化閾值，則捨棄當前獲取到的所述有效目標，繼續對所述攝像機拍攝到的下一陣視頻圖像執行所述前景獲取模塊所執行的步驟；

第二處理模塊68，用於若所述變化率未超過所述預設變化閾值，則繼續執行所述區域確定模塊所執行的步驟。

在一實施例中，所述預設參考圖像包括N張參考圖像；

所述相似性確定模塊63，具體用於：分別確定所述第一對應區域與N張所述參考圖像上的第二對應區域之間的相似性，得到N個相似值，所述N為大於0的自然數；

所述目標確定模塊64，包括：第一確定子模塊641、第二確定子模塊642。

其中，第一確定子模塊641，用於若所述N個相似值均不大於預設相似閾值，則確定所述第一對應區域所對應的有效目標為待監測目標；

第二確定子模塊642，用於若所述N個相似值中存在至少一個相似值大於所述預設相似閾值，則確定所述第一對應區域所述對應的有效目標不是待監測目標。

在一實施例中，所述裝置還包括：更新模塊(圖7中並未示出)。

更新模塊，用於每隔預設時間段，更新所述N張參考圖像。

請參考圖8，示例了本申請提供的目標監測的裝置的又一個實施例框圖，該圖8所示的裝置在上述圖6所示裝置的基礎上，

在一實施例中，裝置還包括：確定模塊69、第三處理模塊610、第四處理模塊611。

確定模塊69，用於確定所述有效目標框是否位於預設的屏蔽區域；

第三處理模塊610，用於若所述有效目標框位於所述預設的屏蔽區域，則捨棄所述有效目標以及有效目標框；

第四處理模塊611，用於若所述有效目標框未位於所述預設的屏蔽區域，則繼續執行所述區域確定模塊所執行的步驟。

在一實施例中，裝置還包括：次數確定模塊(圖8中並未示出)、屏蔽區域確定模塊(圖8中並未示出)。

次數確定模塊，用於在預設幀數內，從攝像機拍攝到的視頻圖像中提取出前景圖像後，根據所述前景圖像，確定所述攝像機拍攝到的視頻圖像中的每個像素點區域表示為前景的次數；

屏蔽區域確定模塊，用於當所述像素點區域表示為前景的次數達到預設次數閾值時，將所述像素點區域確定為屏蔽區域。

上述裝置中各個單元的功能和作用的實現過程具體詳見上述方法中對應步驟的實現過程，在此不再贅述。

對於裝置實施例而言，由於其基本對應於方法實施例，所以相關之處參見方法實施例的部分說明即可。以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，其中所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位於一個地方，或者也可以分布到多個網絡單元上。可以根據實際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來實現本申請方案的目的。本領域普通技術人員在不付出創造性勞動的情況下，即可以理解並實施。

以上所述僅為本申請的較佳實施例而已，並不用以限制本申請，凡在本申請的精神和原則之內，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本申請保護的範圍之內。