(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111630630.3 (22)申请日 2021.12.28 (71)申请人 深圳市锐明技 术股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市南 山区学苑大 道1001号南山智园B1栋21-23楼 (72)发明人 刘军　温进豪　黄凯明　 (74)专利代理 机构 深圳中一联合知识产权代理 有限公司 4 4414 专利代理师 梁一博 (51)Int.Cl. G06V 20/54(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 识别轮廓的方法及装置 (57)摘要 本申请适用于图像处理技术领域， 提供了一 种识别轮廓的方法， 包括： 将第一图像输入到第 一模型中， 获取第一图像中的至少一个目标对象 的多个第一特征点， 第一特征点用于描述至少一 个目标对象的轮廓， 再根据多个第一特征点， 从 第一图像中截 取多个第二图像， 并将多个第二图 像输入到第二模 型中， 获取至少一个目标对象 的 第二特征点， 第二特征点用于描述目标对象 的轮 廓， 且第二特征点在描述目标对象时的准确度高 于第一特征点在描述目标对象时的准确度， 最后 根据第二特征点， 确定至少一个目标对象各自的 轮廓。 该方法可以有效提供在单目摄像头获取的 图像中进行识别目标对象轮廓的准确度。 权利要求书1页 说明书9页 附图5页 CN 114495024 A 2022.05.13 CN 114495024 A 1.一种识别轮廓的方法， 其特 征在于， 包括： 将第一图像输入第一模型， 获取所述第一图像中的目标对象的多个第一特征点， 所述 第一特征点用于描述所述目标对象的轮廓； 根据所述多个第一特 征点， 从第一图像中截取多个第二图像； 将所述多个第二图像输入第二模型， 获取所述目标对象的多个第二特征点， 所述多个 第二特征点用于描述所述目标对象的轮廓， 且所述多个第二特征点在描述所述目标对象的 轮廓时所对应的准确度高于所述多个第一特征点在描述所述目标对 象的轮廓时所对应的 准确度； 根据所述多个第二特 征点， 确定所述目标对象的轮廓。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 任意一个所述第 一特征点是与之对应的所述 第二图像的中心点。 3.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述第二图像的尺寸 为第一预设尺寸。 4.如权利要求1至3任一项所述的方法， 其特征在于， 在所述第一图像中包括至少两个 目标对象时， 所述方法还 包括： 对所述至少两个目标对象对应的多个第 二特征点进行聚类处理， 获取所述至少两个目 标对象对应的多个第二特 征点的分类结果； 所述根据所述第二特 征点， 确定所述目标对象的轮廓， 包括： 根据所述分类结果与 所述分类结果对应的第 二特征点， 确定所述至少两个目标对象各 自的轮廓。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 在将第一图像输入第一模型之前， 所述方法 还包括： 将原始图像缩放至第二预设尺寸， 得到第一图像。 6.如权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述第一模型为开源人体姿态识别项目 OpenPose模型。 7.如权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述第二模型为卷积神经网络模型。 8.一种识别轮廓的装置， 包括用于执 行如权利要求1至7任一项所述方法的模块。 9.一种设备， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行 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时实现如权利要求1至7任一 项所述的方法。 10.一种存储介质， 其特征在于， 一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质 存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任 一项所述的方法。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114495024 A 2识别轮廓的方 法及装置 技术领域 [0001]本申请属于图像处 理技术领域， 尤其涉及一种识别轮廓的方法及装置 。 背景技术 [0002]在需要对目标对象的轮廓进行识别时， 例如， 由于货车在道路上行驶容易给其他 车辆或行人带来危险， 所以交警在监控室中需要识别出道路上行驶的货车， 从而对货车进 行重点监控时， 此时需要识别车辆的轮廓， 从而对货车进行监管。 [0003]相关技术中， 在使用单目摄像头获取的图像识别图像中车辆 的轮廓时， 通常存在 识别不准确的情况， 因此， 在相关技术中， 可以使用双目摄像头或激光雷达得到车辆图像， 从而对车辆的轮廓进行检测， 然 而， 双目摄 像头、 激光雷达的硬件成本通常较高。 [0004]因此亟需一种识别轮廓的方法， 可以在通过单目摄像头获取的图像进行车辆的轮 廓识别时， 提高识别车辆轮廓的准确率。 发明内容 [0005]本申请实施例提供了一种识别轮廓的方法， 可以达到提高识别车辆轮廓的准确率 的问题。 [0006]第一方面， 本申请实施例提供了一种识别轮廓的方法， 包括： 将第一图像输入第一 模型， 获取所述第一图像中的目标对 象的多个第一特征点， 所述第一特征点用于描述所述 目标对象的轮廓； 根据所述多个第一特征点， 从第一图像中截 取多个第二图像； 将所述多个 第二图像输入第二模型， 获取所述 目标对象的多个第二特征点， 所述多个第二特征点用于 描述所述目标对象的轮廓， 且所述多个第二特征点在描述所述目标对象的轮廓时所对应的 准确度高于所述多个第一特征点在描述所述目标对象的轮廓时所对应的准确度； 根据所述 多个第二特 征点， 确定所述目标对象轮廓。 [0007]在第一方面的一种可能的实现方式中， 任意一个所述第一特征点是与之对应的所 述第二图像的中心点。 [0008]在第一方面的一种可能的实现方式 中， 所述第二图像的尺寸 为第一预设尺寸。 [0009]在第一方面的一种可能的实现方式中， 在所述第一图像中包括至少两个目标对象 时， 所述方法还包括： 对所述至少两个目标对象对应的多个第二特征点进 行聚类处理， 获取 所述至少 两个目标对 象对应的多个第二特征点的分类结果； 所述根据所述第二特征点， 确 定所述目标对象的轮廓， 包括： 根据所述分类结果与所述分类结果对应的第二特征点， 确定 所述至少两个目标对象各自的轮廓。 [0010]在第一方面的一种可能的实现方式中， 在将第一图像输入第一模型之前， 所述方 法还包括： 将原 始图像缩放至第二预设尺寸， 得到第一图像。 [0011]在第一方面的一种可能的实现方式中， 所述第一模型为开源人体姿态识别项目 OpenPose模型。 [0012]在第一方面的一种可能的实现方式 中， 所述第二模型为卷积神经网络模型。说　明　书 1/9 页 3 CN 114495024 A 3