使用神经网络在具有宽范围光强度的场景中进行对象检测的制作方法

技术特征：
1.一种用于处理由监控场景的相机记录的图像的方法，所述方法包括：接收一组图像，其中，所述一组图像包括所述场景的长曝光图像和短曝光图像，其中，所述长曝光图像和所述短曝光图像由所述相机在接近或重叠的时间记录；以及由经训练的神经网络处理所述一组图像，所述神经网络被配置为执行图像数据中的对象检测、对象分类和对象识别中的一项或多项，其中，所述神经网络使用来自所述长曝光图像和所述短曝光图像两者的图像数据来检测所述一组图像中的对象。2.根据权利要求1所述的方法，其中，处理所述一组图像包括处理每个图像的仅亮度通道。3.根据权利要求1所述的方法，其中，处理所述一组图像包括处理每个图像的三个通道。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一组图像包括具有不同曝光时间的三个图像。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述处理在执行进一步的图像处理之前在所述相机中被执行。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一组图像中的所述图像表示来自图像传感器的原始拜耳图像数据。7.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：通过馈送所述神经网络生成的、在变化的曝光和移位条件下描绘的已知对象的图像来训练所述神经网络以检测对象。8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对象是运动对象。9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一组图像是下列项之一：具有时间重叠或时间接近的图像序列、从一个传感器或具有不同的信噪比的多个传感器获得的一组图像、具有不同饱和度水平的一组图像、以及从具有不同分辨率的两个或更多个传感器获得的一组图像。10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对象包括人、面部、车辆和牌照中的一个或多个。11.一种用于处理由监控场景的相机记录的图像的系统，包括：存储器；以及处理器，其中，所述存储器包含指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行方法，所述方法包括：接收一组图像，其中，所述一组图像包括由所述相机记录的所述场景的不同地曝光的图像；以及由经训练的神经网络处理所述一组图像，所述神经网络被配置为执行图像数据中的对象检测、对象分类和对象识别中的一项或多项，其中，所述神经网络使用来自所述一组图像中的至少两个不同地曝光的图像的图像数据来检测所述一组图像中的对象。12.一种非暂时性计算机可读存储介质，具有包含在所述存储介质中的程序指令，所述程序指令能由处理器执行以执行方法，所述方法包括：接收一组图像，其中，所述一组图像包括由相机记录的场景的不同地曝光的图像；以及
由经训练的神经网络处理所述一组图像，所述神经网络被配置为执行图像数据中的对象检测、对象分类和对象识别中的一项或多项，其中，所述神经网络使用来自所述一组图像中的至少两个不同地曝光的图像的图像数据来检测所述一组图像中的对象。

技术总结
提供使用神经网络在具有宽范围光强度的场景中进行对象检测。用于处理由监控场景(200)的相机(202)记录的图像的方法和设备，包括计算机程序产品。接收一组图像(204、206、208)。该组图像(204、206、208)包括由相机(202)记录的场景(200)的不同地曝光的图像。该组图像(204、206、208)由配置为执行图像数据中的对象检测、对象分类和/或对象识别的经训练的神经网络(210)处理，其中，该神经网络(210)使用来自在该组图像(204、206、208)中的至少两个不同地曝光的图像的图像数据来检测该组图像(204、206、208)中的对象。208)中的对象。208)中的对象。


技术研发人员：安德里亚斯
受保护的技术使用者：安讯士有限公司
技术研发日：2021.04.28
技术公布日：2021/11/8