抓拍输出过滤方法及抓拍输出过滤装置与流程

本申请涉及交通管控领域，具体而言，涉及一种抓拍输出过滤方法及抓拍输出过滤装置。

背景技术：

随着科学技术的不断发展，城市交通状况越发复杂，交通管理部门对交通超速现象进行违章判罚(例如，超速驾驶判罚及车窗抛物判罚等)的难度也在不断提高，采用传统的人工筛选判罚的方式已无法满足交通管理部门的判罚效率需求。

为此，交通管理部门通过采用探测设备(例如，雷达或激光探测器)对目标路段中是否存在物体(例如，机动车、自行车及行人)进行探测，并在探测到物体时直接开启对该目标物体的抓拍操作，通过得到的抓拍结果完成对物体的违章判罚。但这种方式无法对物体的抓拍结果进行选择性输出，输出的抓拍结果中往往夹杂着大量的对交通管理部门来说属于无效抓拍内容的抓拍图像，导致交通管理部门仍需对输出的抓拍结果进行人工筛选，影响违章判罚的效率。

技术实现要素：

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种抓拍输出过滤方法及抓拍输出过滤装置，其能够自行地对得到的与抓拍区域对应的抓拍图像进行内容筛选，输出与特定对象类型匹配的抓拍结果，从而降低抓拍图像筛选过程中的人工参与度，有利于提高违章判罚的效率。

为了实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供一种抓拍输出过滤方法，所述方法包括：

获取目标路面区域的监控图像，并对位于所述目标路面区域内的对象进行类型识别，得到该对象的类型；

接收抓拍指令，并控制抓拍设备对触发所述抓拍指令的对象进行抓拍，得到抓拍图像，其中，所述目标路面区域包括抓拍区域，所述抓拍指令在对象进入所述抓拍区域时触发；

确定目标对象，并从得到的抓拍图像中确定出与所述目标对象对应的目标抓拍图像，其中，所述目标对象从触发所述抓拍指令的对象中确定；

判断所述目标对象的类型是否为预设输出类型，并在判断结果为是时，输出所述目标抓拍图像。

在可选的实施方式中，所述对位于所述目标路面区域内的对象进行类型识别，得到该对象的类型，包括：

对位于所述目标路面区域内的对象在与该目标路面区域对应的监控图像中的图像特征进行提取；

对提取出的所述对象的图像特征进行特征识别，得到所述对象的类型。

在可选的实施方式中，所述从得到的抓拍图像中确定出与所述目标对象对应的目标抓拍图像，包括：

根据所述目标路面区域的监控图像确定所述目标对象进入所述抓拍区域时的运动时间点；

将所述目标对象的运动时间点与得到的所有抓拍图像各自的抓拍时间点进行时间匹配；

从得到的所有抓拍图像中筛选出与所述运动时间点匹配的第一抓拍图像；

从筛选出的第一抓拍图像中确定出与所述目标对象匹配的第二抓拍图像，并以确定出的所述第二抓拍图像作为所述目标抓拍图像。

在可选的实施方式中，所述从得到的所有抓拍图像中筛选出与所述运动时间点匹配的第一抓拍图像，包括：

针对每个抓拍图像，计算所述运动时间点与该抓拍图像的抓拍时间点之间的时间差值，其中所述时间差值为所述运动时间点与所述抓拍时间点之间的时间点差值的绝对值；

将所述时间差值与预设时差阈值进行比较，并在所述时间差值不大于所述预设时差阈值时，判定该抓拍图像为与所述运动时间点匹配的第一抓拍图像。

在可选的实施方式中，所述从筛选出的第一抓拍图像中确定出与所述目标对象匹配的第二抓拍图像，包括：

在所述运动时间点下的所述监控图像中提取所述目标对象的对象特征，并提取每个所述第一抓拍图像的图像特征；

针对每个所述第一抓拍图像，将提取出的所述对象特征与该第一抓拍图像的图像特征进行特征匹配，并在匹配成功时将该第一抓拍图像作为第二抓拍图像。

第二方面，本申请实施例提供一种抓拍输出过滤装置，所述装置包括：

对象识别模块，用于获取目标路面区域的监控图像，并对位于所述目标路面区域内的对象进行类型识别，得到该对象的类型；

抓拍控制模块，用于接收抓拍指令，并控制抓拍设备对触发所述抓拍指令的对象进行抓拍，得到抓拍图像，其中，所述目标路面区域包括抓拍区域，所述抓拍指令在对象进入所述抓拍区域时触发；

抓拍确定模块，用于确定目标对象，并从得到的抓拍图像中确定出与所述目标对象对应的目标抓拍图像，其中，所述目标对象从触发所述抓拍指令的对象中确定；

抓拍输出模块，用于判断所述目标对象的类型是否为预设输出类型，并在判断结果为是时，输出所述目标抓拍图像。

在可选的实施方式中，所述对象识别模块具体用于：

对位于所述目标路面区域内的对象在与该目标路面区域对应的监控图像中的图像特征进行提取；

对提取出的所述对象的图像特征进行特征识别，得到所述对象的类型。

在可选的实施方式中，所述抓拍确定模块包括：

时间确定子模块，用于根据所述目标路面区域的监控图像确定所述目标对象进入所述抓拍区域时的运动时间点；

时间匹配子模块，用于将所述目标对象的运动时间点与得到的所有抓拍图像各自的抓拍时间点进行时间匹配；

图像筛选子模块，用于从得到的所有抓拍图像中筛选出与所述运动时间点匹配的第一抓拍图像；

图像确定子模块，用于从筛选出的第一抓拍图像中确定出与所述目标对象匹配的第二抓拍图像，并以确定出的所述第二抓拍图像作为所述目标抓拍图像。

在可选的实施方式中，所述图像筛选子模块具体用于：

针对每个抓拍图像，计算所述运动时间点与该抓拍图像的抓拍时间点之间的时间差值，其中所述时间差值为所述运动时间点与所述抓拍时间点之间的时间点差值的绝对值；

将所述时间差值与预设时差阈值进行比较，并在所述时间差值不大于所述预设时差阈值时，判定该抓拍图像为与所述运动时间点匹配的第一抓拍图像。

在可选的实施方式中，所述图像确定子模块具体用于：

在所述运动时间点下的所述监控图像中提取所述目标对象的对象特征，并提取每个所述第一抓拍图像的图像特征；

针对每个所述第一抓拍图像，将提取出的所述对象特征与该第一抓拍图像的图像特征进行特征匹配，并在匹配成功时将该第一抓拍图像作为第二抓拍图像。

相对于背景技术，本申请具有以下有益效果：

本申请通过获取目标路面区域的监控图像，确定位于该目标路面区域内的对象的类型，并接收对象在进入包括在该目标路面区域内的抓拍区域时所触发的抓拍指令，控制抓拍设备对位于该抓拍区域内的对象进行抓拍，得到相应的抓拍图像，而后从进入该抓拍区域内的对象中确定目标对象，并自行地从得到的抓拍图像中确定出与该目标对象对应的目标抓拍图像，最后判断该对象的类型是否为预设输出类型，并在判断结果为是时，输出该目标抓拍图像用以进行违章判罚，从而降低交通管理人员在抓拍图像筛选过程中的工作量，降低抓拍图像筛选过程中的人工参与度，有利于提高违章判罚的效率。

为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请实施例提供的电子设备的结构方框示意图；

图2为本申请实施例提供的抓拍输出过滤方法的流程示意图；

图3为图2中的步骤s210包括的子步骤的流程示意图；

图4为图2中的步骤s230包括的子步骤的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的抓拍输出过滤装置的功能模块示意图；

图6为图5中的抓拍确定模块的功能模块示意图。

图标：10-电子设备；11-存储器；12-处理器；13-通信单元；100-抓拍输出过滤装置；110-对象识别模块；120-抓拍控制模块；130-抓拍确定模块；140-抓拍输出模块；131-时间确定子模块；132-时间匹配子模块；133-图像筛选子模块；134-图像确定子模块。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

请参照图1，图1是本申请实施例提供的电子设备10的结构方框示意图。在本申请实施例中，所述电子设备10能够对抓拍设备的工作状态进行控制，控制抓拍设备针对位于某个路面区域内的对象进行抓拍，并自行地从得到的抓拍图像中筛选出包括有与交通管理部门指定的特定对象类型匹配的对象的抓拍图像，从而输出筛选出的抓拍图像作为对应的抓拍结果，降低抓拍图像筛选过程中的人工参与度，便于交通管理部门进行违章判罚作业，有利于提高违章判罚的效率。

其中，所述抓拍设备与所述电子设备10可以集成在一起，也可以单独设置，所述抓拍设备所针对的路面区域为需要进行违章判罚操作的路面区域，即为该路面上的抓拍区域。所述特定对象类型可以是行人、非机动车、机动车中的一种或多种组合，也可以是不同机动车的车型(例如，越野车、运货车、面包车)中的一种或多种组合。在本实施例的一种实施方式中，所述抓拍区域的区域范围可由探测设备(例如，雷达或激光探测器)的设置位置及其探测范围决定，并使所述抓拍区域与所述探测设备的探测范围重合。在本实施例的一种实施方式中，当抓拍设备被用于对物体进行测速时，上述抓拍区域即为对应路面的测速区域，以实现超速驾驶判罚操作。

在本实施例中，所述电子设备10包括抓拍输出过滤装置100、存储器11、处理器12及通信单元13。所述存储器11、所述处理器12及所述通信单元13各个元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，所述存储器11、所述处理器12及所述通信单元13这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。

在本实施例中，所述存储器11可用于存储各种对象类型的外在特征以及由交通管理部门指定的特定对象类型在存储的各种对象类型中的身份信息。例如，所述存储器11存储的包括行人及机动车的对象类型的外在特征，其中机动车为交通管理部门指定的特定对象类型，当对象类型为行人时，其对应的外在特征包括不同行人在图像中可以表现出的轮廓信息以及不同行人可以在图像中表现出的行走姿态信息；当对象类型为机动车时，其对应的外在特征包括不同车型的机动车在图像中可以表现出的轮廓信息以及不同车型的机动车在图像中可以表现出的驾驶姿态信息。

所述存储器11还可用于存储程序，所述处理器12在接收到执行指令后，可相应地执行所述程序。其中，所述存储器11可以是，但不限于，随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，只读存储器(readonlymemory，rom)，可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，prom)，可擦除只读存储器(erasableprogrammableread-onlymemory，eprom)，电可擦除只读存储器(electricerasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)等。

在本实施例中，所述处理器12可以是一种具有信号的处理能力的集成电路芯片。所述处理器12可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)及网络处理器(networkprocessor，np)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。

在本实施例中，所述通信单元13用于通过网络建立所述电子设备10与其他功能设备之间的通信连接，并用于通过所述网络收发数据。其中，所述功能设备可以是监控设备，也可以是上述探测设备，还可以是与所述电子设备10单独设置的抓拍设备。

在本实施例中，所述抓拍输出过滤装置100包括至少一个能够以软件或固件的形式存储于所述存储器11中或固化在所述电子设备10的操作系统中的软件功能模块。所述处理器12可用于执行所述存储器11存储的可执行模块，例如所述抓拍输出过滤装置100所包括软件功能模块及计算机程序等。

可以理解的是，图1所示的方框示意图仅为电子设备10的一种结构组成示意图，所述电子设备10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。

请参照图2，图2是本申请实施例提供的抓拍输出过滤方法的流程示意图。在本申请实施例中，所述网络切换方法应用于上述的电子设备10，下面对图2所示的抓拍输出过滤方法的具体流程和步骤进行详细阐述。

步骤s210，获取目标路面区域的监控图像，并对位于所述目标路面区域内的对象进行类型识别，得到该对象的类型。

在本实施例中，电子设备10可通过与用于对目标路面区域进行监控的监控设备通信连接，以获取该目标路面区域的监控图像；所述电子设备10也可通过与所述监控设备集成在一起，获取该目标路面区域的监控图像。

其中，电子设备10在获取到所述目标路面区域的监控图像后，会基于得到的所述监控图像对位于该目标路面区域内的对象进行类型识别，得到所述对象的类型，用以判断该对象是否与交通管理部门所指定的特定对象类型匹配。

可选地，请参照图3，图3是图2中的步骤s210包括的子步骤的流程示意图。在本实施例中，所述步骤s210中的对位于所述目标路面区域内的对象进行类型识别，得到所述对象的类型的步骤可以包括子步骤s211及子步骤s212。

子步骤s211，对位于目标路面区域内的对象在与该目标路面区域对应的监控图像中的图像特征进行提取。

子步骤s212，对提取出的所述对象的图像特征进行特征识别，得到所述对象的类型。

在本实施例中，目标路面区域为包括预判断区域以及需要进行违章判罚的抓拍区域，其中预判断区域与抓拍区域邻接。当电子设备10获取到目标路面区域的监控图像时，可通过对位于预判断区域内的对象在该目标路面区域所对应的监控图像中的图像特征进行提取，并将提取到的图像特征与存储的各种对象类型的外在特征进行相似度计算，并在所述对象的图像特征与某种对象类型的外在特征之间的特征相似度超过第一预设相似度阈值时，判定该种对象类型为所述对象的类型。其中，所述第一预设相似度阈值可以是85％，也可以是95％，还可以是98％，具体的数值可根据需求进行不同的配置。

例如，所述电子设备10将位于目标路面区域所包括的预判断区域内的对象的图像特征，分别与行人的外在特征及机动车的外在特征进行相似度计算，并在该对象的图像特征与机动车的外在特征之间的特征相似度大于所述第一预设相似度阈值时，判定该对象的类型为机动车。

在本实施例的一种实施方式中，所述电子设备10在对位于目标路面区域所包括的预判断区域内的对象进行类型识别的同时，可通过对该对象在所述目标路面区域所对应的监控图像中的位置变换情况进行目标追踪，得到该对象在所述目标路面区域内的运动信息。其中，所述运动信息包括该对象在所述目标路面区域内的运动轨迹、该对象在移动到所述目标路面区域内的各个位置处时的时间点，以及该对象在所述目标路面区域内的各个位置处的停留时长。

步骤s220，接收抓拍指令，并控制抓拍设备对触发所述抓拍指令的对象进行抓拍，得到抓拍图像，其中，所述目标路面区域包括抓拍区域，所述抓拍指令在对象进入所述抓拍区域时触发。

在本实施例中，当有对象从目标路面区域内的预判断区域进入到该目标路面区域内的抓拍区域中时，与该抓拍区域对应的探测设备将被触发，并向所述电子设备10发送用于指示抓拍设备对该抓拍区域进行覆盖抓拍的抓拍指令，以实现对进入该抓拍区域内的对象进行抓拍。其中，所述探测设备与所述电子设备10可以是集成在一起的，也可以是相互独立设置且相互通信连接的。在本实施例的一种实施方式中，当所述抓拍输出过滤方法用于实现违章判罚操作所包括的超速驾驶判罚操作功能时，所述抓拍区域在对应目标路面区域中被作为测速区域进行使用，交通管理人员可根据该抓拍设备抓拍到的与对象对应的抓拍图像，确定出该对象的行驶速度，并判断该对象是否属于超速驾驶状态，从而完成最终的超速驾驶判罚作业。

可选地，电子设备10在得到抓拍指令后，可按照预设时间间隔地控制抓拍设备对位于所述抓拍区域内的触发该抓拍指令的对象进行多次抓拍。其中，所述预设时间间隔可以是1ms，也可以是3ms，还可以是5ms，具体的数值可根据需求进行不同的配置；抓拍次数可以是3次，也可以10次，还可以是15次，具体的数值可根据需求进行不同的配置。

步骤s230，确定目标对象，并从得到的抓拍图像中确定出与所述目标对象对应的目标抓拍图像，其中，所述目标对象从触发所述抓拍指令的对象中确定。

在本实施例中，所述电子设备10可通过将进入所述抓拍区域内并触发抓拍指令的每个对象作为一个目标对象，并根据该目标对象进入所述抓拍区域时的运动时间点，从通过所述抓拍设备得到的抓拍图像中确定出与该目标对象对应的目标抓拍图像。

可选地，请参照图4，图4是图2中的步骤s230包括的子步骤的流程示意图。在本实施例中，所述步骤s230包括子步骤s231、子步骤s232、子步骤s233及子步骤s234。

子步骤s231，根据目标路面区域的监控图像确定目标对象进入抓拍区域时的运动时间点。

在本实施例中，所述电子设备10可通过对所述目标对象在所述目标路面区域所对应的监控图像中的位置变换情况进行目标追踪，得到该对象在所述目标路面区域内的运动信息，进而得到该目标对象从预判断区域进入到抓拍区域时的运动时间点。

子步骤s232，将所述目标对象的运动时间点与得到的所有抓拍图像各自的抓拍时间点进行时间匹配。

在本实施例中，所述电子设备10通过将所述目标对象在进入所述抓拍区域时的运动时间点，与通过抓拍设备得到的所有抓拍图像各自的抓拍时间点进行时间点比对的方式，判断对应抓拍图像是否与所述运动时间点匹配。

子步骤s233，从得到的所有抓拍图像中筛选出与所述运动时间点匹配的第一抓拍图像。

在本实施例中，针对每个抓拍图像，所述电子设备10通过计算所述目标对象对应的运动时间点和该抓拍图像的抓拍时间点之间的时间差值，其中所述时间差值为所述运动时间点与所述抓拍时间点之间的时间点差值的绝对值。

所述电子设备10在得到所述运动时间点与该抓拍图像的抓拍时间点之间的时间差值后，通过将该时间差值与预设时差阈值进行比较，并在所述时间差值不大于所述预设时差阈值时，判定该抓拍图像为与所述运动时间点匹配的第一抓拍图像。其中，所述预设时差阈值不大于所述电子设备10在每次接收到抓拍指令时对所述抓拍设备的抓拍控制时长。在本实施例的一种实施方式中，所述预设时差阈值等于所述抓拍控制时长。

子步骤s234，从筛选出的第一抓拍图像中确定出与所述目标对象匹配的第二抓拍图像，并以确定出的所述第二抓拍图像作为所述目标抓拍图像。

在本实施例中，所述电子设备10在筛选出与所述目标对象所对应的运动时间点匹配的第一抓拍图像后，根据与所述运动时间点对应的目标路面区域的监控图像的图像内容及每个第一抓拍图像的图像内容，从筛选出的第一抓拍图像中确定出与所述目标对象匹配的第二抓拍图像，并以确定出的所述第二抓拍图像作为与该目标对象对应的目标抓拍图像。

可选地，所述从筛选出的第一抓拍图像中确定出与所述目标对象匹配的第二抓拍图像的步骤包括：

在所述运动时间点下的所述监控图像中提取所述目标对象的对象特征，并提取每个所述第一抓拍图像的图像特征；

针对每个所述第一抓拍图像，将提取出的所述对象特征与该第一抓拍图像的图像特征进行特征匹配，并在匹配成功时将该第一抓拍图像作为第二抓拍图像。

其中，所述目标对象在所述运动时间点下的所述监控图像中的对象特征包括该目标对象在所述运动时间点时处于所述目标路面区域内的位置信息、该目标对象在所述运动时间点对应的监控图像中的图像轮廓信息，以及该目标对象在所述运动时间点时的运动姿态信息。每个第一抓拍图像的图像特征包括存在于该第一抓拍图像内的各物体的外在特征。

针对每个第一抓拍图像，所述电子设备10通过将所述目标对象的对象特征与该第一抓拍图像内的各物体的外在特征进行相似度计算，并在所述对象的对象特征与该第一抓拍图像内的某个物体的外在特征之间的特征相似度超过第二预设相似度阈值时，判定该第一抓拍图像与所述目标对象的对象特征匹配成功，即该第一抓拍图像为第二抓拍图像。其中，所述第二预设相似度阈值可以是85％，也可以是90％，还可以是95％，具体的数值可根据需求进行不同的配置。

步骤s240，判断所述目标对象的类型是否为预设输出类型，并在判断结果为是时，输出所述目标抓拍图像。

在本实施例中，所述预设输出类型即为交通管理部门指定的需要进行违章判罚作业的特定对象类型，所述电子设备10通过将所述目标对象的类型与所述预设输出类型进行匹配，并在匹配成功时，确定该目标对象所对应的目标抓拍图像即为交通管理部门在进行违章判罚作业过程中所需的有效抓拍图像，并相应地输出与该目标对象对应的目标抓拍图像，从而达到自动筛选交通管理部门需要的抓拍图像的效果，降低抓拍图像筛选过程中的人工参与度，便于交通管理部门进行违章判罚作业，有利于提高违章判罚的效率。例如，若预设输出类型为机动车，则当某个目标对象的类型为行人或非机动车时，所述电子设备10将拒绝输出该对象所对应的目标抓拍图像，而当该目标对象的类型为机动车时，所述电子设备10将直接输出该目标对象所对应的目标抓拍图像。

请参照图5，图5是本申请实施例提供的抓拍输出过滤装置100的功能模块示意图。在本申请实施例中，所述抓拍输出过滤装置100包括对象识别模块110、抓拍控制模块120、抓拍确定模块130及抓拍输出模块140。

所述对象识别模块110，用于获取目标路面区域的监控图像，并对位于所述目标路面区域内的对象进行类型识别，得到该对象的类型。

所述抓拍控制模块120，用于接收抓拍指令，并控制抓拍设备对触发所述抓拍指令的对象进行抓拍，得到抓拍图像，其中，所述目标路面区域包括抓拍区域，所述抓拍指令在对象进入所述抓拍区域时触发。

所述抓拍确定模块130，用于确定目标对象，并从得到的抓拍图像中确定出与所述目标对象对应的目标抓拍图像，其中，所述目标对象从触发所述抓拍指令的对象中确定。

所述抓拍输出模块140，用于判断所述目标对象的类型是否为预设输出类型，并在判断结果为是时，输出所述目标抓拍图像。

在本实施例中，所述对象识别模块110对位于所述目标路面区域内的对象进行类型识别，得到该对象的类型的方式包括：

对位于所述目标路面区域内的对象在与该目标路面区域对应的监控图像中的图像特征进行提取；

对提取出的所述对象的图像特征进行特征识别，得到所述对象的类型。

其中，所述目标路面区域还包括预判断区域，所述预判断区域与所述抓拍区域邻接。所述对象识别模块110针对位于所述目标路面区域所包括的预判断区域内的对象进行图像特征提取，并对位于该预判断区域内的对象图像特征进行特征识别。

可选地，请参照图6，图6是图5中的抓拍确定模块130的功能模块示意图。在本实施例中，所述抓拍确定模块130包括时间确定子模块131、时间匹配子模块132、图像筛选子模块133及图像确定子模块134。

所述时间确定子模块131，用于根据目标路面区域的监控图像确定目标对象进入抓拍区域时的运动时间点。

所述时间匹配子模块132，用于将所述目标对象的运动时间点与得到的所有抓拍图像各自的抓拍时间点进行时间匹配。

所述图像筛选子模块133，用于从得到的所有抓拍图像中筛选出与所述运动时间点匹配的第一抓拍图像。

所述图像确定子模块134，用于从筛选出的第一抓拍图像中确定出与所述目标对象匹配的第二抓拍图像，并以确定出的所述第二抓拍图像作为所述目标抓拍图像。

其中，所述图像筛选子模块133从得到的所有抓拍图像中筛选出与所述运动时间点匹配的第一抓拍图像的方式包括：

针对每个抓拍图像，计算所述运动时间点与该抓拍图像的抓拍时间点之间的时间差值，其中所述时间差值为所述运动时间点与所述抓拍时间点之间的时间点差值的绝对值；

将所述时间差值与预设时差阈值进行比较，并在所述时间差值不大于所述预设时差阈值时，判定该抓拍图像为与所述运动时间点匹配的第一抓拍图像。

其中，所述图像确定子模块134从筛选出的第一抓拍图像中确定出与所述目标对象匹配的第二抓拍图像的方式包括：

在所述运动时间点下的所述监控图像中提取所述目标对象的对象特征，并提取每个所述第一抓拍图像的图像特征；

针对每个所述第一抓拍图像，将提取出的所述对象特征与该第一抓拍图像的图像特征进行特征匹配，并在匹配成功时将该第一抓拍图像作为第二抓拍图像。

需要说明的是，本实施例所提供的抓拍输出过滤装置100，其基本原理及产生的技术效果和上述抓拍输出过滤方法相同，为简要描述，本实施例部分未提及之处，可参考上述的针对网络切换方法的实施例中相应内容。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个可读存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

综上所述，在本申请提供的一种抓拍输出过滤方法及抓拍输出过滤装置，本申请通过获取目标路面区域的监控图像，确定位于该目标路面区域内的对象的类型，并接收对象在进入包括在该目标路面区域内的抓拍区域时所触发的抓拍指令，控制抓拍设备对位于该抓拍区域内的对象进行抓拍，得到相应的抓拍图像，而后从进入该抓拍区域内的对象中确定目标对象，并自行地从得到的抓拍图像中确定出与该目标对象对应的目标抓拍图像，最后判断该对象的类型是否为预设输出类型，并在判断结果为是时，输出该目标抓拍图像用以进行违章判罚，从而降低交通管理人员在抓拍图像筛选过程中的工作量，降低抓拍图像筛选过程中的人工参与度，有利于提高违章判罚的效率。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。