图像检测方法、装置、设备和存储介质与流程

技术特征：
1.一种图像检测方法，其特征在于，包括：从多个摄像头采集的图像中，确定视觉特征与目标对象符合相似性要求的多个图像；根据所述多个图像各自对应的时空点，确定时空点序列，其中，任一图像对应的时空点由所述任一图像对应的采集时间以及所述目标对象在所述采集时间对应的用户位置构成，所述时空点序列中的时空点按照采集时间顺序排列；对所述时空点序列进行高斯过程建模，以确定所述多个图像对应的路径平滑指数；根据所述路径平滑指数过滤所述多个图像中与所述目标对象不匹配的图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述时空点序列进行高斯过程建模，包括：对所述时空点序列中包含的多个用户位置进行量级消除处理；以所述时空点序列中包含的多个采集时间作为自变量，以所述多个用户位置的量级消除处理结果作为因变量，对所述时空点序列进行高斯过程建模。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，一个用户位置由经度和纬度构成；所述以所述时空点序列中包含的多个采集时间作为自变量，以所述多个用户位置的量级消除处理结果作为因变量，对所述时空点序列进行高斯过程建模，包括：以所述时空点序列中包含的多个采集时间作为自变量，分别以所述多个用户位置中经度的量级消除处理结果和纬度的量级消除处理结果作为因变量，对所述时空点序列进行高斯过程建模。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述多个图像对应的路径平滑指数为如下两项之和：经度对应的多元高斯分布的边缘概率的对数，纬度对应的多元高斯分布的边缘概率的对数。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述时空点序列中包含的多个用户位置进行量级消除处理，包括：确定所述多个用户位置的重心点；确定所述多个用户位置到所述重心点的平均距离；对于所述多个用户位置中的任一用户位置，根据所述任一用户位置、所述平均距离和所述重心点，对所述任一用户位置进行量级消除处理。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，一个用户位置由经度和纬度构成；所述确定所述多个用户位置的重心点，包括：以所述多个用户位置中经度的平均值作为经度重心点；以所述多个用户位置中纬度的平均值作为纬度重心点，所述重心点由所述经度重心点和所述纬度重心点构成。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述任一用户位置、所述平均距离和所述重心点，对所述任一用户位置进行量级消除处理，包括：确定所述任一用户位置中的经度与所述经度重心点的第一差值，以及所述任一用户位置中的纬度与所述纬度重心点的第二差值；确定所述第一差值与所述平均距离的第一比值，以及所述第二差值与所述平均距离的第二比值；其中，所述第一比值为所述任一用户位置中经度的量级消除结果，所述第二比值为所
述任一用户位置中纬度的量级消除结果。8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个图像各自对应的时空点，确定时空点序列，包括：根据所述多个图像各自对应的时空点，确定由所述多个图像各自对应的时空点构成的时空点序列，以及确定所述多个图像各自对应的子时空点序列，其中，任一图像对应的子时空点序列由所述多个图像中其他图像各自对应的时空点按照采集时间顺序排列得到；所述对所述时空点序列进行高斯过程建模，以确定所述多个图像对应的路径平滑指数，包括：对由所述多个图像各自对应的时空点构成的时空点序列进行高斯过程建模，以确定所述多个图像对应的路径平滑指数；以及，分别对所述多个图像各自对应的子时空点序列进行高斯过程建模，以确定所述多个图像各自对应的路径平滑指数；所述根据所述路径平滑指数过滤所述多个图像中与所述目标对象不匹配的图像，包括：确定所述多个图像中目标图像对应的路径平滑指数相对所述多个图像对应的路径平滑指数的提升程度符合设定条件，则确定所述目标图像为与所述目标对象不匹配的图像。9.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个图像各自对应的时空点，确定时空点序列，包括：确定所述多个图像各自对应的子时空点序列，其中，任一图像对应的子时空点序列由所述多个图像中其他图像各自对应的时空点按照采集时间顺序排列得到；所述对所述时空点序列进行高斯过程建模，以确定所述时空点序列对应的路径平滑指数，包括：分别对所述多个图像各自对应的子时空点序列进行高斯过程建模，以确定所述多个图像各自对应的路径平滑指数；所述根据所述路径平滑指数过滤所述多个图像中与所述目标对象不匹配的图像，包括：根据所述多个图像各自对应的路径平滑指数，确定路径平滑指数符合设定条件的图像为与所述目标对象不匹配的图像。10.一种图像检测装置，其特征在于，包括：图像初选模块，用于从多个摄像头采集的图像中，确定视觉特征与目标对象符合相似性要求的多个图像；平滑处理模块，用于根据所述多个图像各自对应的时空点，确定时空点序列，对所述时空点序列进行高斯过程建模，以确定所述多个图像对应的路径平滑指数，其中，任一图像对应的时空点由所述任一图像对应的采集时间以及所述目标对象在所述采集时间对应的用户位置构成，所述时空点序列中的时空点按照采集时间顺序排列；图像过滤模块，用于根据所述路径平滑指数过滤所述多个图像中与所述目标对象不匹配的图像。11.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器；其中，所述存储器上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1至9中任一项所述的图像检测方法。
12.一种非暂时性机器可读存储介质，其特征在于，所述非暂时性机器可读存储介质上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1至9中任一项所述的图像检测方法。13.一种图像检测方法，其特征在于，包括：响应于调用目标服务的请求，确定所述目标服务对应的处理资源；利用所述目标服务对应的处理资源执行如下步骤：从多个摄像头采集的图像中，确定视觉特征与目标对象符合相似性要求的多个图像；根据所述多个图像各自对应的时空点，确定时空点序列，其中，任一图像对应的时空点由所述任一图像对应的采集时间以及所述目标对象在所述采集时间对应的用户位置构成，所述时空点序列中的时空点按照采集时间顺序排列；对所述时空点序列进行高斯过程建模，以确定所述多个图像对应的路径平滑指数；根据所述路径平滑指数过滤所述多个图像中与所述目标对象不匹配的图像。

技术总结
本发明实施例提供一种图像检测方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：从多个摄像头采集的图像中，确定视觉特征与目标对象符合相似性要求的多个图像，根据多个图像各自对应的时空点，确定时空点序列。其中，任一图像对应的时空点由所述任一图像对应的采集时间以及目标对象在所述采集时间对应的用户位置构成，时空点序列中的时空点按照采集时间顺序排列。对时空点序列进行高斯过程建模，以确定多个图像对应的路径平滑指数，根据路径平滑指数过滤多个图像中与目标对象不匹配的图像，这样，过滤后剩下的图像都是与目标对象匹配的图像。后剩下的图像都是与目标对象匹配的图像。后剩下的图像都是与目标对象匹配的图像。


技术研发人员：刘俊龙 沈旭 黄建强
受保护的技术使用者：阿里巴巴集团控股有限公司
技术研发日：2020.10.26
技术公布日：2021/10/18