一种图像检测方法及装置与流程

1.本技术涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像检测方法及装置。


背景技术：

2.用户在长时间使用终端设备的过程中，会出现状态异常的情况，比如坐姿异常，疲劳度异常，专注度异常等。当用户的状态出现异常时，终端设备可以对用户进行提醒。但是终端设备检测用户的异常状态，需要占用较高的算力和功耗。终端设备在检测用户使用电脑的状态时，会导致设备功耗高，影响用户体验。


技术实现要素：

3.本技术实施例为了解决背景技术中存在的上述问题，创造性地提供一种图像检测方法及装置。
4.根据本技术实施例第一方面，提供了一种图像检测方法，所述方法包括：获取针对目标对象的第一图像帧和与所述第一图像帧相邻的第二图像帧；根据所述第一图像帧和所述第二图像帧确定与目标对象关键区域对应的光照变化信息；在所述光照变化信息超过指定变化阈值的情况下，对所述目标对象进行行为检测，确定所述目标对象的当前行为信息。
5.根据本技术一实施方式，所述根据所述第一图像帧和所述第二图像帧确定与目标对象关键区域对应的光照变化信息，包括：确定与所述第一图像帧和所述第二图像帧对应的第一关键区域和第二关键区域；其中，所述第二关键区域与所述第一关键区域相对应；对所述第一关键区域和第二关键区域进行光照分析，确定所述光照变化信息。
6.根据本技术一实施方式，所述确定与所述第一图像帧和所述第二图像帧对应的第一关键区域和第二关键区域，包括：对所述第一图像帧进行关键点分析，确定与所述第一关键区域；根据所述第一关键区域对所述第二图像帧进行区域划分，确定第二关键区域。
7.根据本技术一实施方式，对所述第一关键区域和第二关键区域进行光照分析，确定所述光照变化信息，包括：确定与所述第一关键区域对应的第一光照值；确定与所述第二关键区域对应的第二光照值；对所述第一光照值和所述第二光照值进行变化分析，确定光照变化率。
8.根据本技术一实施方式，所述在所述光照变化信息超过指定变化阈值的情况下，对所述目标对象进行行为检测，包括：若所述光照变化率超过预设光照变化等级，对所述目标对象进行状态检测；其中，所述预设光照变化等级通过对图像样本进行等级分析确定。
9.根据本技术一实施方式，所述根据所述第一图像帧和所述第二图像帧确定与目标对象关键区域对应的光照变化信息，包括：确定与所述第一图像帧的第一关键区域对应的第一灰度图像；确定与所述第二图像帧的第二关键区域对应的第二灰度图像；根据所述第一灰度图像和所述第二灰度图像确定差分图像；根据所述差分图像确定光照变化幅值。
10.根据本技术一实施方式，所述根据所述差分图像确定光照变化幅值，包括：对所述差分图像进行区域划分，获得差分区域；根据所述差分图像对应的像素值确定与每一个差
分区域对应的区域幅值。
11.根据本技术一实施方式，所述在所述光照变化信息超过指定变化阈值的情况下，对所述目标对象进行行为检测，包括：在任一区域幅值超过预设区域幅值的情况下，对所述目标对象进行状态检测。
12.根据本技术一实施方式，所述获取针对目标对象的第一图像帧和与所述第一图像帧相邻的第二图像帧，包括：获取与所述目标对象对应的实时影像；根据预设头肩区域对所述实时影像进行处理，获得所述第一图像帧和所述第二图像帧。
13.根据本技术实施例第二方面，提供了一种图像检测装置，所述装置包括：获取模块，用于获取针对目标对象的第一图像帧和与所述第一图像帧相邻的第二图像帧；确定模块，用于根据所述第一图像帧和所述第二图像帧确定与目标对象关键区域对应的光照变化信息；检测模块，用于在所述光照变化信息超过指定变化阈值的情况下，对所述目标对象进行行为检测，确定所述目标对象的当前行为信息。
14.根据本技术一实施方式，所述确定模块，包括：确定子模块，用于确定与所述第一图像帧和所述第二图像帧对应的第一关键区域和第二关键区域；其中，所述第二关键区域与所述第一关键区域相对应；分析子模块，用于对所述第一关键区域和第二关键区域进行光照分析，确定所述光照变化信息。
15.根据本技术一实施方式，所述确定子模块，包括：对所述第一图像帧进行关键点分析，确定与所述第一关键区域；根据所述第一关键区域对所述第二图像帧进行区域划分，确定第二关键区域。
16.根据本技术一实施方式，分析子模块，包括：确定与所述第一关键区域对应的第一光照值；确定与所述第二关键区域对应的第二光照值；对所述第一光照值和所述第二光照值进行变化分析，确定光照变化率。
17.根据本技术一实施方式，所述检测模块，包括：若所述光照变化率超过预设光照变化等级，对所述目标对象进行状态检测；其中，所述预设光照变化等级通过对图像样本进行等级分析确定。
18.根据本技术一实施方式，所述确定模块，包括：所述确定子模块，还用于确定与所述第一图像帧的第一关键区域对应的第一灰度图像；所述确定子模块，还用于确定与所述第二图像帧的第二关键区域对应的第二灰度图像；所述确定子模块，还用于根据所述第一灰度图像和所述第二灰度图像确定差分图像；所述确定子模块，还用于根据所述差分图像确定光照变化幅值。
19.根据本技术一实施方式，所述确定子模块，包括：对所述差分图像进行区域划分，获得差分区域；根据所述差分图像对应的像素值确定与每一个差分区域对应的区域幅值。
20.根据本技术一实施方式，所述检测模块，包括：在任一区域幅值超过预设区域幅值的情况下，对所述目标对象进行状态检测。
21.根据本技术一实施方式，所述获取模块，包括：获取与所述目标对象对应的实时影像；根据预设头肩区域对所述实时影像进行处理，获得所述第一图像帧和所述第二图像帧。
22.本技术实施例提供的图像检测方法及装置，通过对相邻的图像帧进行光照分析，以确定相邻图像帧之间的光照变化信息，在光照变化信息超过指定变化阈值的情况下，意味着目标对象的行为状态可能发生了改变，此时对目标对象进行行为检测，实现了无需实
时对目标对象进行行为检测，也能够及时地获取到目标对象的当前行为信息的效果。
23.需要理解的是，本技术的教导并不需要实现上面所述的全部有益效果，而是特定的技术方案可以实现特定的技术效果，并且本技术的其他实施方式还能够实现上面未提到的有益效果。
附图说明
24.通过参考附图阅读下文的详细描述，本技术示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本技术的若干实施方式，其中：
25.在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。
26.图1示出了本技术实施例一种图像检测方法的实现流程示意图；
27.图2示出了本技术实施例一种图像检测方法的具体实施场景图；
28.图3示出了本技术实施例一种图像检测装置的实现模块示意图；
29.图4示出了可本技术实施例电子设备的示意性框图。
具体实施方式
30.下面将参考若干示例性实施方式来描述本技术的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本技术，而并非以任何方式限制本技术的范围。相反，提供这些实施方式是为使本技术更加透彻和完整，并能够将本技术的范围完整地传达给本领域的技术人员。
31.下面结合附图和具体实施例对本技术的技术方案进一步详细阐述。
32.图1示出了本技术实施例一种图像检测方法的实现流程示意图。
33.参见图1，根据本技术实施例第一方面，提供了一种图像检测方法，方法包括：操作101，获取针对目标对象的第一图像帧和与第一图像帧相邻的第二图像帧；操作102，根据第一图像帧和第二图像帧确定与目标对象关键区域对应的光照变化信息；操作103，在光照变化信息超过指定变化阈值的情况下，对目标对象进行行为检测，确定目标对象的当前行为信息。
34.本技术实施例提供的图像检测方法，通过对相邻的图像帧进行光照分析，以确定相邻图像帧之间的光照变化信息，在光照变化信息超过指定变化阈值的情况下，意味着目标对象的行为状态可能发生了改变，此时可以对目标对象进行行为检测，以确定目标对象的当前行为信息。应用本方法无需实时对目标对象进行行为检测，也能够及时地获取到目标对象的当前行为信息，相较于持续对目标对象进行行为检测的方式，本方法所需要的设备功耗更低，且仍然能够实现及时对用户的行为进行检测的目的，提升用户体验。
35.在本方法操作101中，本方法可以通过对目标对象的采集影像进行相邻的图像帧的提取，从而获取针对目标对象的第一图像帧和第二图像帧。采集影像可以通过摄像装置采集获得。在另一种实施情况下，本方法也可以对采集图像进行降帧处理后，提取目标对象的相邻图像帧，或直接提取目标的间隔几帧的图像帧。相较于降帧后提取图像帧或间隔提取图像帧的方法，通过提取相邻图像帧进行光照分析，能够避免目标对象对应的光照变化信息和用户行为信息的丢失，有利于实时分析光照变化信息，提高光照分析和用户行为检
测的精度。
36.目标对象为需要对其行为进行检测的对象，如当本方法应用于电子设备的情况下，目标对象可以为电子设备的当前使用者。第二图像帧可以为第一图像帧的前一帧，也可以为第一图像帧的后一帧。以下的具体实施场景均以第二图像帧为第一图像帧的后一帧进行说明。
37.在本方法操作102中，本方法先确定第一图像帧和第二图像帧对应目标对象的关键区域，其中，关键区域可以为一个或多个，多个关键区域之间可以重叠、部分和重叠、相贴、或不接触。本方法可以通过对第一图像帧和第二图像帧进行裁剪或对第一图像帧和第二图像帧中与目标对象对应的特征框选以获得关键区域。相较于直接对第一图像帧和第二图像帧进行光照分析，确定第一图像帧和第二图像帧的关键区域后对关键区域进行光照分析，可以降低图像背景信息的引入，提高光照分析准确性，从而获得更为准确的光照变化信息。其中，关键区域可以根据目标对象需要检测的动作状态进行提前预设。如，当行为检测为检测目标对象的眼睛变化的情况下，关键区域设置为目标对象的眼部区域；当行为检测为检测目标对象的坐姿变化的情况下，关键区域设置为目标对象的上半身的躯干区域；当行为检测为检测目标对象是否打哈欠的情况下，关键区域设置为目标对象的嘴部区域，当行为检测存在多种行为检测的情况下，关键区域为多个。光照变化信息可以通过与第一图像帧的第一关键区域对应的第一光照信息和与第一图像帧的第二关键区域对应的第二光照信息进行比较确定。
38.在本方法操作103中，当光照变化信息超过指定变化阈值的情况下，意味着目标对象的关键区域的光照变化程度较大，即目标对象可能会存在有行为变化或状态变化的情况下。基于此，本方法对目标对象进行行为检测，确定目标对象的当前行为信息。具体的，本方法可以通过由神经网络训练的行为检测模型对目标对象的当前行为信息进行检测。需要理解的是，根据行为检测模型的实际输入，行为检测模型可以通过第一图像帧和第二图像帧进行行为检测，也可以从采集影像中获取行为检测需要的行为检测影像或图像。例如，在一种实施情况下，行为检测模型的输入为时间长度为5秒影像，当光照变化信息超过指定变化阈值的情况下，本方法需要从采集影像中提取以第一图像帧为起始帧的5秒影像，或提取以第一图像帧为中间帧的5秒影像，用于检测的影像或图像及对应的提取方式根据实际需求预设。本方法还可以对行为检测模型的输入影像进行标注，确定与第一图像帧和第二图像帧对应的关键区域，以进一步提高行为检测模型的准确性。
39.根据实际需要，本方法对目标对象的行为检测可以用于判断目标对象当前行为状态是否存在异常。如通过对目标对象进行行为检测判断目标对象是否有存在不适宜继续使用电子设备的错误行为状态，如坐姿不正，过度疲劳，专注力不集中等。在该情况下，本方法还可以对目标对象的错误行为进行记录和提醒，以有助于目标对象调整状态，如根据记录的目标对象错误状态的连续时长，提醒目标对象。
40.如此操作，本方法不需要实时对目标对象进行行为检测，只需要在目标对象有行为状态变化可能性的情况下对目标对象进行行为检测，从而能够降低设备功耗，提升用户体验。其中，指定变化阈值可以根据先验知识进行提前预设。具体的，指定变化阈值可以通过对图像帧样本进行光照变化分析和行为检测，建立光照变化信息和当前行为信息之间关联性，从而日确定指定变化阈值。
41.需要补充的是，本方法可以设置多种类型的光照变化信息进行光照检测，当任一类型的光照变化信息超过指定阈值变化阈值的情况下，进行对目标对象进行行为检测。如此操作，可以进一步提升光照变化信息的分析准确性。
42.根据本技术一实施方式，操作101，根据第一图像帧和第二图像帧确定与目标对象关键区域对应的光照变化信息，包括：首先，确定与第一图像帧和第二图像帧对应的第一关键区域和第二关键区域；其中，第二关键区域与第一关键区域相对应；然后，对第一关键区域和第二关键区域进行光照分析，确定光照变化信息。
43.需要解释的是，由于从采集影像中抽取的图像帧包含第一图像帧和第二图像帧，本方法的关键区域对应的包含有与第一图像帧对应的第一关键区域和第二关键区域。其中，第一关键区域根据目标对象进行确定；第二关键区域可以根据目标对象确定，也可以根据第一关键区域确定，以下提供两种具体实施场景进行说明。
44.在第一种实施场景中，第一关键区域根据对目标对象进行关键区域分析确定，第二关键区域与第一关键区域的确定方式一致。具体的，第一关键区域可以为在进行行为检测时主要检测部位的对应区域，还可以为在进行行为状态变化时容易发生光照变化部位的对应区域。如：检测闭眼行为的情况下，第一关键区域可以为眼睛区域；检测打哈欠行为的情况下，第一关键区域可以为嘴巴区域。同样的，通过对第二图像帧进行分析，确定第二图像帧中的第二关键区域为与第二图像帧中的目标对象对应的眼睛区域和嘴巴区域。其中，第一关键区域和第二关键区域的尺寸和形状可以相同或不同。本方法选为第一关键区域和第二关键区域的尺寸和形状相同。
45.根据本技术一实施方式，确定与第一图像帧和第二图像帧对应的第一关键区域和第二关键区域，包括：首先，对第一图像帧进行关键点分析，确定与第一关键区域；然后，根据第一关键区域对第二图像帧进行区域划分，确定第二关键区域。
46.在第二种实施场景中，第二关键区域根据第一关键区域确定，在该实施场景中，本方法首先对第一图像帧进行分析，以确定第一图像帧中与目标对象对应的第一关键区域。如：当检测闭眼行为的情况下，第一关键区域可以为眼睛区域；如检测打哈欠行为的情况下，第一关键区域可以为嘴巴区域。其中，当行为检测为多个行为的情况下，第一关键区域可以为多个区域。对应的，第二关键区域选取为第二图像帧中与第一关键区域在第一图像帧中的相同位置和相同尺寸。例如，第一图像帧和第二图像帧的尺寸大小一致，第一关键区域为第一图像帧中左上角3
×
4的长方体区域，则第二关键区域同样确定为第一图像帧中左上角3
×
4的长方形区域；若第一图像帧和第二图像帧的尺寸大小不一致，则根据尺寸大小的比例对第一关键区域进行缩放，如第一图像帧和第二图像帧的尺寸2：1，第一关键区域为第一图像帧中左上角3
×
4的长方体区域，则第二关键区域同样确定为第一图像帧中左上角1.5
×
2的长方形区域。具体的，本方法可以根据由神经网络训练的关键点模型先确定与目标对象对应的关键点信息，然后根据关键点信息确定对应的第一关键区域和第二关键区域。
47.根据本技术一实施方式，对第一关键区域和第二关键区域进行光照分析，确定光照变化信息，包括：首先，确定与第一关键区域对应的第一光照值；确定与第二关键区域对应的第二光照值；然后，对第一光照值和第二光照值进行变化分析，确定光照变化率。
48.本方法在一种实施场景中，可以通过光照变化率对光照变化信息进行表征。其中，
光照变化率用于表征其中一个第一关键区域和对应的第二关键区域内每个像素的平均光照变化值与期望光照变化值之间的差距。
49.具体的，当其中一个第一关键区域和对应的第二关键区域对应的尺寸一致的情况下，针对其中一个关键区域的光照变化率的计算公式如下：
[0050][0051]
其中，ci用于表征第一图像帧和第二图像帧之间第i个关键区域的光照变化率；n用于表征第i个关键区域的像素总个数；mi用于表征m个第一关键区域和m个第二关键区域中的第i个关键区域；i
j0
和i
j1
用于表征第一图像帧和第二图像帧中第i个关键区域的第j个像素对应的光照度，光照度可以通过软件确定；用于表征该像素点的实际光照变化值；ui用于表征第i个关键区域内每个像素点的期望光照变化值，在不同的关键区域中，ui可以相同或不同。通过上述公式，可以求得第i个关键区域的光照变化率。
[0052]
根据本技术一实施方式，操作103，在光照变化信息超过指定变化阈值的情况下，对目标对象进行行为检测，包括：若光照变化率超过预设光照变化等级，对目标对象进行状态检测；其中，预设光照变化等级通过对图像样本进行等级分析确定。
[0053]
当光照变化信息为光照变化率的情况下，指定变化阈值为可以为与光照变化率对应的光照等级。具体的，光照变化率为0～1之间的任一值，本方法可以对光照变化率划分n个等级，例如，将光照变化率分为2个等级，每0.5为一个等级，指定变化阈值为0.5。也可以通过采集大量影像样本，统计样本中用户各个关键区域的光照变化率及对应的行为状态检测结果，然后根据光照变化率和行为状态检测结果将光照变化率划分为对应的指定变化阈值，l＝[l1,l2,
…
,li,ls]，其中，l1表示与第1个关键区域的指定变化阈值，以此类推，ls表示与第s个关键区域的指定变化阈值。例如，l1为针对眼部区域的光照变化阈值，具体数值为0.8，l2为针对嘴部区域的指定变化阈值，具体数值为0.6。具体方式为：可以对影像样本的关键区域进行光照变化率分析，同时对影像样本的对应区域进行行为检测，若大量影像样本的眼部区域在光照变化率超过0.8的情况下，对应的眼部行为检测为存在异常，则可以将0.8作为与眼部区域对应的指定变化阈值。需要补充的是，当本方法存在多个关键区域的情况下，可以设定为：当任一关键区域超过指定变化阈值时，对所有行为进行检测，也可以设定为：当某一关键区域超过指定变化阈值时，对与该关键区域对应的行为进行检测。需要补充的是，任一关键区域可以对应至少一个对象行为。
[0054]
根据本技术一实施方式，操作102，根据第一图像帧和第二图像帧确定与目标对象关键区域对应的光照变化信息，包括：首先，确定与第一图像帧的第一关键区域对应的第一灰度图像；然后，确定与第二图像帧的第二关键区域对应的第二灰度图像；再后，根据第一灰度图像和第二灰度图像确定差分图像；之后，根据差分图像确定光照变化幅值。
[0055]
本方法在另一种实施场景中，可以通过光照变化幅值对光照变化信息进行表征。
[0056]
本方法可以首先对第一图像帧和第二图像帧进行灰度处理，以确定对应第一图像帧和第二图像帧的灰度图像。然后从灰度图像中确定对应的第一关键区域和第二关键区域，从而获得第一灰度图像和第二灰度图像，通过第一灰度图像和第二灰度图像进行差分
二值化处理，以确定差分图像。在另一种方法中，本方法可以直接通过选取第一图像帧的第一关键区域进行灰度处理，得到第一灰度图像，并选取第二图像帧的第二关键区域进行灰度处理，得到第二灰度图像。然后通过第一灰度图像和第二灰度图像进行差分二值化处理，以确定差分图像。
[0057]
获得差分图像执行如下公式：
[0058][0059]
其中，d(x,y)用于表征差分图像中的某一像素，k为差分图像二值化时选取的阈值。f
t
用于表征第二灰度图像对应的像素点，f
t-1
用于表征第一灰度图像对应的像素点，该公式用于表征，当第二灰度图像对应的像素点和第一灰度图像对应的像素点的像素值差距超过k的情况下，将该像素点记为1，当第二灰度图像对应的像素点和第一灰度图像对应的像素点的像素值差距不超过k的情况下，将该像素点记为0。
[0060]
根据本技术一实施方式，根据差分图像确定光照变化幅值，包括：首先，对差分图像进行区域划分，获得差分区域；然后，根据差分图像对应的像素值确定与每一个差分区域对应的区域幅值。
[0061]
差分区域的划分同样根据关键区域进行确定，即差分区域和关键区域为同一区域。然后对每一个差分区域内的所有像素值进行整合，即可获得对应该差分区域内的区域幅值。具体的，整合方式可以为相加整合、求平均数整合、求对应的变化幅值向量等。例如，本方法可以计算每一个差分区域内的变化幅值向量r＝[r1,r2,
…
,ri,
…
,rs]，同理，r1,用于表征第1个差分区域的变化幅值向量。
[0062]
根据本技术一实施方式，操作103，在光照变化信息超过指定变化阈值的情况下，对目标对象进行行为检测，包括：在任一区域幅值超过预设区域幅值的情况下，对目标对象进行状态检测。
[0063]
当光照变化信息为光照变化幅值的情况下，指定变化阈值为对应的预设区域幅值。预设区域幅值的设定方式可以参照光照变化率对应的指定变化阈值的设定方式，即根据影像样本确定。例如：通过影像样本进行光照变化幅值和行为状态检测结果的统计，根据统计结果确定对应的预设区域幅值，当光照变化幅值为变化幅值向量的情况下，预设区域幅值为对应的阈值向量t＝[t1,t2,
…
,ti,
…
,ts]，同上，t1用于表征第1个差分区域的预设阈值向量。
[0064]
根据本技术一实施方式，操作101，获取针对目标对象的第一图像帧和与第一图像帧相邻的第二图像帧，包括：首先，获取与目标对象对应的实时影像；然后，根据预设头肩区域对实时影像进行处理，获得第一图像帧和第二图像帧。
[0065]
具体的，本方法的第一图像帧和第二图像帧从与目标对象对应的实时影像中提取获得，从而能够实现对实时影像的实时光照分析。在抽取相邻帧之后，本方法还可以对相邻帧进行预处理，即基于头肩检测对裁剪出与目标对象对应的头肩区域，减少背景信息的引入，从而获得第一图像帧和第二图像帧。需要补充的是，本方法可以预设头肩区域的尺寸信息，从而保证第一图像帧和第二图像帧的尺寸一致。
[0066]
图2示出了本技术实施例一种图像检测方法的具体实施场景图。
[0067]
参见图2，为方便上述实施方式的进一步理解，以下提供一种具体实施场景进行说
明。本方法应用于电子设备，电子设备为笔记本电脑，笔记本电脑上设置有摄像头，通过对用户进行行为检测以及时体现用户在使用笔记本电脑中的错误行为状态，具体步骤如下：
[0068]
s1:笔记本电脑从摄像头对用户进行实时的图像采集，获得采集图像。
[0069]
s2:通过头肩检测模型对采集图像中的用户进行头肩检测，确定采集图像中的头肩区域。
[0070]
s3:对采集图像中的头肩区域，进行用户关键部位的检测，确定用户关键部位区域，其中，关键部位区域可以为用户的眼睛、嘴巴、头部姿态等。
[0071]
s4:根据用户关键部位区域，检测用户行为状态是否错误，用户行为状态包括：专注度、坐姿、疲劳度等；错误行为状态包括：专注度过低、坐姿不正、疲劳度过高等；
[0072]
当检测为用户行为状态有错误的情况下，继续依据s4进行下一帧的处理，继续收集用户的行为状态。当用户行为状态的错误满足预设提醒条件的情况下，对用户进行提醒。
[0073]
当检测为用户行为状态无错误的情况下，执行步骤s5。
[0074]
s5:根据s2裁剪采集图像的头肩区域。
[0075]
s6:获得当前头肩区域的灰度图f
t
。
[0076]
s7:如果当前灰度图f
t
为记录的第一张，则处理下一帧，根据当前帧检测出的头肩位置裁剪下一帧的出肩区域。
[0077]
如果当前灰度图f
t
不是记录的第一张，执行步骤s8。
[0078]
s8:根据检测到的用户关键部位区域，如头肩，眼睛，嘴巴等，分析各个用户关键部位区域的光照变化率ci。
[0079]
s9:通过采集的大量视频样本，统计视频中用户各个关键区域的光照变化率，预设光照变化率的等级为l＝[l1,l2,
…
,li,ls]，通过l与光照变化率ci进行比较确定每个用户关键部位区域光照变化率c的所属的统计等级。需要补充的是，部分等级预先标记为错误等级。
[0080]
s10:确定与当前灰度图f
t
与前一帧头肩区域灰度图f
t-1
的进行差分图像二值化处理，获得差分二值化图像。
[0081]
s11:计算差分二值化图像中各个用户关键部位区域的变化幅值向量r。
[0082]
s12:预设幅值阈值向量t，若任一用户关键部位区域对应的变化幅值向量》预设幅值阈值，和/或有任一用户关键部位区域对应的光照变化率对应至错误等级中，执行步骤s2。反之，把当前帧用户状态结果记录为当前用户状态，执行步骤s6。
[0083]
图3示出了本技术实施例一种图像检测装置的实现模块示意图。
[0084]
参见图3，根据本技术实施例第二方面，提供了一种图像检测装置，装置包括：获取模块301，用于获取针对目标对象的第一图像帧和与第一图像帧相邻的第二图像帧；确定模块302，用于根据第一图像帧和第二图像帧确定与目标对象关键区域对应的光照变化信息；检测模块303，用于在光照变化信息超过指定变化阈值的情况下，对目标对象进行行为检测，确定目标对象的当前行为信息。
[0085]
根据本技术一实施方式，确定模块302，包括：确定子模块3021，用于确定与第一图像帧和第二图像帧对应的第一关键区域和第二关键区域；其中，第二关键区域与第一关键区域相对应；分析子模块3022，用于对第一关键区域和第二关键区域进行光照分析，确定光照变化信息。
[0086]
根据本技术一实施方式，确定子模块3021，包括：对第一图像帧进行关键点分析，确定与第一关键区域；根据第一关键区域对第二图像帧进行区域划分，确定第二关键区域。
[0087]
根据本技术一实施方式，分析子模块3022，包括：确定与第一关键区域对应的第一光照值；确定与第二关键区域对应的第二光照值；对第一光照值和第二光照值进行变化分析，确定光照变化率。
[0088]
根据本技术一实施方式，检测模块303，包括：若光照变化率超过预设光照变化等级，对目标对象进行状态检测；其中，预设光照变化等级通过对图像样本进行等级分析确定。
[0089]
根据本技术一实施方式，确定模块302，包括：确定子模块3021，还用于确定与第一图像帧的第一关键区域对应的第一灰度图像；确定子模块3021，还用于确定与第二图像帧的第二关键区域对应的第二灰度图像；确定子模块3021，还用于根据第一灰度图像和第二灰度图像确定差分图像；确定子模块3021，还用于根据差分图像确定光照变化幅值。
[0090]
根据本技术一实施方式，确定子模块3021，包括：对差分图像进行区域划分，获得差分区域；根据差分图像对应的像素值确定与每一个差分区域对应的区域幅值。
[0091]
根据本技术一实施方式，检测模块303，包括：在任一区域幅值超过预设区域幅值的情况下，对目标对象进行状态检测。
[0092]
根据本技术一实施方式，获取模块301，包括：获取与目标对象对应的实时影像；根据预设头肩区域对实时影像进行处理，获得第一图像帧和第二图像帧。
[0093]
这里需要指出的是：以上对针对一种图像检测装置实施例的描述，与前述图1至2所示的方法实施例的描述是类似的，具有同前述图1至2所示的方法实施例相似的有益效果，因此不做赘述。对于本技术配置信息的显示设备实施例中未披露的技术细节，请参照本技术前述图1至2所示的方法实施例的描述而理解，为节约篇幅，因此不再赘述。
[0094]
根据本技术的实施例，本技术还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
[0095]
图4示出了可以用来实施本技术的实施例的示例电子设备400的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本技术的实现。
[0096]
如图4所示，设备400包括计算单元401，其可以根据存储在只读存储器(rom)402中的计算机程序或者从存储单元408加载到随机访问存储器(ram)403中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 403中，还可存储设备400操作所需的各种程序和数据。计算单元401、rom 402以及ram 403通过总线404彼此相连。输入/输出(i/o)接口405也连接至总线404。
[0097]
设备400中的多个部件连接至i/o接口405，包括：输入单元406，例如键盘、鼠标等；输出单元407，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元408，例如磁盘、光盘等；以及通信单元409，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元409允许设备400通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
[0098]
计算单元401可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单
元401的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元401执行上文所描述的各个方法和处理，例如一种图像检测方法。例如，在一些实施例中，一种图像检测方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元408。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 402和/或通信单元409而被载入和/或安装到设备400上。当计算机程序加载到ram 403并由计算单元401执行时，可以执行上文描述的一种图像检测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元401可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行一种图像检测方法。
[0099]
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
[0100]
用于实施本技术的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
[0101]
在本技术的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
[0102]
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0103]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界
面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
[0104]
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
[0105]
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本技术公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
[0106]
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本技术的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
[0107]
以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。