(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 202211182408.6 (22)申请日 2022.09.27 (71)申请人 阿里巴巴 （中国） 有限公司 地址 311121 浙江省杭州市余杭区五常街 道文一西路969号3幢5层5 54室 (72)发明人 王健　秦宇　高思琦　陶明渊　 (74)专利代理 机构 北京博浩百 睿知识产权代理 有限责任公司 1 1134 专利代理师 李静茹 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) (54)发明名称 图像处理方法、 计算机可读存储介质以及电 子设备 (57)摘要 本申请公开了一种图像处理方法、 计算机可 读存储介质以及电子设备。 其中， 该方法包括： 获 取待监测区域的监测图像， 其中， 监测图像包含 目标对象； 对监测图像进行密度估计， 得到目标 对象的密度估计结果， 其中， 密度估计结果包含 的多个密度值用于表征监测图像中多个像素点 存在目标对象的概率； 基于密度估计结果， 从多 个像素点中确定目标像素点， 其中， 目标像素点 存在目标对象； 基于目标像素点在监测图像中的 位置， 得到目标对象在待监测区域中的目标定位 结果。 本申请解决了相关技术的算法难以输出监 测图像中目标对象的更多信息的技 术问题。 权利要求书3页 说明书27页 附图11页 CN 115527166 A 2022.12.27 CN 115527166 A 1.一种图像处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取待监测区域的监测图像， 其中， 所述 监测图像包 含目标对象； 对所述监测图像进行密度估计， 得到所述目标对象的密度估计结果， 其中， 所述密度估 计结果包 含的多个密度值用于表征 所述监测图像中多个 像素点存在所述目标对象的概 率； 基于所述密度估计结果， 从所述多个像素点中确定目标像素点， 其中， 所述目标像素点 存在所述目标对象； 基于所述目标像素点在所述监测图像中的位置， 得到所述目标对象在所述待监测区域 中的目标定位结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 基于所述密度估计结果， 从所述多个像素 点中确定目标像素点， 包括： 基于所述密度估计结果， 将所述多个像素点划分为多个第 一像素集合， 其中， 不同第一 像素集合中的像素点存在不同对象； 对每个第一像素集合中像素点对应的密度值进行聚合， 得到所述每个第 一像素集合对 应的质量； 基于所述多个第一像素集合对应的质量对所述多个第一像素集合中预设像素集合进 行分裂操作， 得到多个第二像素集合， 其中， 所述预设像素集合对应的质量大于第一预设质 量； 基于所述多个第二像素集合对应的质量， 从所述多个第 二像素集合中确定所述目标像 素点。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 基于所述密度估计结果， 将所述多个像素 点划分为多个第一像素集 合， 包括： 遍历所述监测图像中每个像素点， 确定所述密度估计结果中该像素点对应的密度值是 否为预设区域内所有像素点对应的密度值中的最大密度值， 其中， 所述预设区域用于表征 所述监测图像中以该像素点 为中心， 与该像素点相邻的像素点组成的区域； 在该像素点对应的密度值为所述最大密度值的情况下， 建立新集合， 并将该像素点存 储至所述 新集合， 其中， 所述 新集合用于生成所述多个第一像素集 合； 在该像素点对应的密度值不为所述最大密度值的情况下， 将该像素点存储至所述多个 第一像素集 合中存储有所述 最大密度值的集 合。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述每个第一像素集合采用树状结构， 所 述每个第一像素集合中的像素点对应于所述树状结构中的节点， 所述每个第一像素集合中 像素点之间的相邻 关系对应于所述树状结构 中节点之间的连接关系， 其中， 对每个第一像 素集合中像素点对应的密度值进行聚合， 得到所述每 个第一像素集 合对应的质量， 包括： 确定所述树状结构中父节点对应的密度值和子节点对应的密度值， 其中， 所述子节点 为所述树状结构中所述父节点的后代 节点； 对所述父节点对应的密度值和所述子节点对应的密度值进行聚合， 得到所述父节点的 质量； 确定所述 树状结构中父节点的质量 为所述每 个第一像素集 合对应的质量。 5.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 基于所述多个第 一像素集合对应的质量对 所述多个第一像素集 合中预设像素集 合进行分裂操作， 得到多个第二像素集 合， 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115527166 A 2步骤A， 获取所述预设像素集合的辐射范围， 其中， 所述辐射范围用于表征所述预设像 素集合中的所有像素点的坐标 范围； 步骤B， 确定所述辐射范围内最大密度值对应的像素点， 得到候选像素； 步骤C， 基于所述候选像素对所述预设像素集合进行分裂操作， 得到分裂后的第 一集合 和第二集合， 其中， 所述分裂后的第一集合包含所述候选像素和与所述候选像素具有关联 关系的关联像素， 所述分裂后的第二集合包含所述预设像素集合中除所述分裂后的第一集 合中的像素点之外的其 他像素点； 步骤D， 在所述分裂后的第 二集合对应的质量大于第 二预设值时， 将所述辐射范围更新 为所述分裂后的第二集合中的所有像素点的坐标范围， 并重复执行上述步骤B和步骤C， 直 至所述分裂后的第二集合对应的质量小于或等于所述第二预设值， 得到所述多个第二像素 集合， 其中， 所述第二预设值小于所述第一预设值。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 基于所述候选像素对所述预设像素集合进 行分裂操作， 得到分裂后的第一 集合和第二 集合， 包括： 以所述候选像素为中心进行多次扩散， 将所述预设像素集合中每次扩散位置上像素点 对应的密度值与前一次扩散位置的累加结果进行累加， 得到该扩散位置的累加结果， 其中， 第一次扩散位置的累加结果通过将第一次扩散位置上像素点对应的密度值与所述候选像 素点对应的密度值进 行累加得到， 所述每次扩散位置为所述监测图像中与前一次扩散位置 上像素点相邻， 且远离所述候选像素点的像素点所在的位置， 第一次扩散位置为与所述候 选像素相邻的像素点所在的位置； 在该扩散位置的累加结果大于所述第 一预设值的情况下， 基于所述候选像素和该扩散 位置之前 所有扩散位置上的像素点， 得到所述分裂后的第一 集合； 将所述分裂后的第 一集合中的像素点从所述预设像素集合中删除， 得到所述分裂后的 第二集合。 7.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述每个第一像素集合采用树状结构， 在 基于所述候选像素对所述预设像素集合进 行分裂操作， 得到分裂后的第一集合和 第二集合 之后， 将所述 候选像素点对应的节点的质量设定为第三预设值。 8.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 基于所述多个第二像素集合对应的质量， 从所述多个第二像素集 合中确定所述目标像素点， 包括： 按照所述多个第二像素集合对应的质量对所述多个第 二像素集合进行排序， 得到排序 结果； 获取所述排序结果中预设数量的第 二像素集合， 得到目标像素集合， 其中， 所述预设数 量为所述目标对象的数量； 从所述目标像素集 合中的像素点中确定最大密度值对应的像素点 为所述目标像素点。 9.一种图像处 理方法， 其特 征在于， 包括： 通过监测设备监测活动区域得到监测图像， 其中， 所述 监测图像包 含目标人群； 对所述监测图像进行密度估计， 得到所述目标人群的密度估计结果， 其中， 所述密度估 计结果包 含的多个密度值用于表征 所述监测图像中多个 像素点存在所述目标 人群的概 率； 基于所述密度估计结果， 从所述多个像素点中确定目标像素点， 其中， 所述目标像素点 存在所述目标 人群；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115527166 A 3