(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 202210503582.X (22)申请日 2022.05.09 (71)申请人 北京百度网讯科技有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地十街10号 百度大厦二层 (72)发明人 牛志博　王冠中　陈建业　邓凯鹏　 党青青　赖宝华　刘其文　于佃海　 马艳军　 (74)专利代理 机构 北京清亦华知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11201 专利代理师 单冠飞 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01)G06V 10/44(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 目标识别方法、 装置、 电子设备和介质 (57)摘要 本公开提供了一种目标识别方法、 装置、 电 子设备和介质， 涉及深度学习、 计算机视觉等领 域。 具体实现方案为： 对待检测视频中的目标视 频帧进行目标对象检测， 以得到多个检测框， 并 确定多个检测框的图像质量分值； 根据多个检测 框的图像质量分值， 从多个检测框中确定目标检 测框， 并对目标检测框中的图像内容进行特征提 取， 以得到目标图像特征； 根据目标图像特征对 目标检测框中的图像内容进行目标识别。 由此， 根据各检测框的图像质量分值， 对 各检测框进行 筛选， 以保留图像质量分值较高的目标检测框， 从而仅对图像质量分值较高的目标检测框中的 图像内容进行目标识别， 可以提升目标识别结果 的准确性。 权利要求书4页 说明书16页 附图6页 CN 115049954 A 2022.09.13 CN 115049954 A 1.一种目标识别方法， 包括： 获取待检测视频， 并对所述待检测视频中的目标视频帧进行目标对象检测， 以得到多 个检测框； 确定所述多个 检测框的图像质量分值； 根据所述多个 检测框的图像质量分值， 从所述多个 检测框中确定目标检测框； 对所述目标检测框中的图像内容进行 特征提取， 以得到目标图像特 征； 根据所述目标图像特 征对所述目标检测框中的图像内容进行目标识别。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述确定所述多个 检测框的图像质量分值， 包括： 针对所述多个检测框 中的任一检测框， 确定所述任一检测框的第一分值， 其中， 所述第 一分值用于指示所述任一检测框中所述目标对象的完整性； 确定所述任一检测框的第二分值， 其中， 所述第二分值用于指示所述任一检测框中图 像内容的清晰度； 根据所述第一分值和所述第二分值， 确定所述任一检测框的所述图像质量分值。 3.根据权利要求2所述的方法， 其中， 所述确定所述任一检测框的第一分值， 包括： 确定所述任一检测框的宽度和高度； 根据所述宽度和所述高度的比值与设定比值之间的差异， 确定所述任一检测框的第 一 子分值， 其中， 所述第一子分值与所述差异呈负相关 关系； 判断所述任一检测框与所述多个检测框中除所述任一检测框之外的其余检测框之间 是否存在重 叠区域； 在所述任一检测框与 所述其余检测框之间存在重叠区域的情况下， 根据 所述重叠区域 与所述任一检测框在所述目标视频帧中对应区域的占比， 确定所述任一检测框的第二子分 值， 其中， 所述第二子分值与所述占比呈负相关 关系； 根据所述第一子分值和所述第二子分值， 确定所述任一检测框的所述第一分值。 4.根据权利要求3所述的方法， 其中， 所述确定所述任一检测框的第一分值， 还 包括： 在所述任一检测框与 所述其余检测框之间未存在重叠区域的情况下， 根据设定取值和 所述第一子分值， 确定所述任一检测框的所述第一分值； 其中， 所述第二子分值小于所述设定取值。 5.根据权利要求2所述的方法， 其中， 所述确定所述任一检测框的第一分值， 包括： 对所述任一检测框中的图像内容进行关键点 提取； 根据提取的关键点个数， 确定所述任一检测框的第 一分值， 其中， 所述第 一分值与所述 关键点个数 呈正相关 关系。 6.根据权利要求2所述的方法， 其中， 所述确定所述任一检测框的第二分值， 包括： 根据所述任一检测框中各像素点的像素值， 确定各 所述像素点的灰度值； 根据各所述像素点的像素值的均值， 确定所述任一检测框的第三子分值； 其中， 所述第 三子分值用于指示所述任一检测框中的图像内容的亮度； 根据各所述像素点的灰度值之间的差异， 确定所述任一检测框的第四子分值； 其中， 所 述第四子分值用于指示所述任一检测框中的图像内容的模糊度； 根据所述第三子分值和所述第四子分值， 确定所述任一检测框的所述第二分值。 7.根据权利要求2 ‑6中任一项所述的方法， 其中， 所述根据 所述第一分值和所述第二分权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115049954 A 2值， 确定所述任一检测框的所述图像质量分值， 包括： 根据所述第 一分值对应的第 一权重和所述第 二分值对应的第 二权重， 对所述第 一分值 和所述第二分值进行加权求和， 以得到所述任一检测框的所述图像质量分值； 其中， 所述第一权 重大于所述第二权 重。 8.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述确定所述多个 检测框的图像质量分值， 包括： 针对所述多个检测框中的任一检测框， 将所述任一检测框 中的图像内容输入经过训练 的识别模型， 以得到所述识别模型输出的图像质量分值； 其中， 所述识别模型已学习到图像内容与图像质量分值之间的对应关系。 9.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述根据所述多个检测框的图像质量分值， 从所 述多个检测框中确定目标检测框， 包括： 将所述多个 检测框按照所述图像质量分值进行降序排列； 选取排序在前的设定个数的检测框， 并作为所述目标检测框； 或者； 将对应图像质量分值高于设定分值的检测框作为所述目标检测框 。 10.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述根据所述目标图像特征对所述目标检测框 中的图像内容进行目标识别， 包括： 确定所述目标图像特 征与多个参 考对象的参 考图像特 征之间的匹配度； 根据所述目标图像特征与 各所述参考图像特征之间的匹配度， 从各所述参考图像特征 中确定匹配度高于设定阈值的匹配图像特 征； 将所述匹配图像特 征对应的参 考对象， 确定为与所述目标检测框关联的关联对象。 11.一种目标识别装置， 包括： 获取模块， 用于获取待检测视频； 检测模块， 用于对所述待检测视频中的目标视频帧进行目标对象检测， 以得到多个检 测框； 第一确定模块， 用于确定所述多个 检测框的图像质量分值； 第二确定模块， 用于根据所述多个检测框的图像质量分值， 从所述多个检测框中确定 目标检测框； 提取模块， 用于对所述目标检测框中的图像内容进行 特征提取， 以得到目标图像特 征； 识别模块， 用于根据所述目标图像特征对所述目标检测框中的图像内容进行目标识 别。 12.根据权利要求1 1所述的装置， 其中， 所述第一确定模块， 具体用于： 针对所述多个检测框 中的任一检测框， 确定所述任一检测框的第一分值， 其中， 所述第 一分值用于指示所述任一检测框中所述目标对象的完整性； 确定所述任一检测框的第二分值， 其中， 所述第二分值用于指示所述任一检测框中图 像内容的清晰度； 根据所述第一分值和所述第二分值， 确定所述任一检测框的所述图像质量分值。 13.根据权利要求12所述的装置， 其中， 所述第一确定模块， 具体用于： 确定所述任一检测框的宽度和高度； 根据所述宽度和所述高度的比值与设定比值之间的差异， 确定所述任一检测框的第 一权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115049954 A 3