流浪宠物的识别方法、识别装置及终端设备与流程

1.本发明属于图像处理的技术领域，尤其涉及流浪宠物的识别方法、识别装置及终端设备。


背景技术：

2.如今，城市中饲养宠物的人越来越多，大多数是各种犬类及猫类。但由于人们的疏忽，对宠物看管不严导致城市中的流浪猫狗也越来越多，不乏出现某些凶猛流浪犬类，对我们的城市安全造成巨大威胁。流浪宠物困扰我们的不止是安全问题，流浪宠物身上可能携带未知病毒，由于无人监管可能出现伤人事件，其排泄物也会污染城市周边的居住环境，对我们的生活造成巨大影响，所以加强流浪宠物监管是重中之重。
3.但是，对于流浪宠物的监管，往往仅能通过人工进行识别与管理。人为识别的方式，有着评判标准因人而定，不统一，不够高效，且人力成本过高，不能大批量部署在城市的各个区域。随着图像识别技术的发展，可通过图像识别技术对流浪宠物进行识别，但是传统的流浪宠物识别往往是基于宠物目标的个体特征进行识别，由于家养宠物与流浪宠物之间的个体特征差异较小，导致传统流浪宠物识别技术的识别精度较低。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明实施例提供了流浪宠物的识别方法、识别装置、终端设备及计算机可读存储介质，以解决传统的流浪宠物识别往往是基于宠物目标的个体特征进行识别，由于家养宠物与流浪宠物之间的个体特征差异较小，导致传统流浪宠物识别技术的识别精度较低的技术问题。
5.本发明实施例的第一方面提供了流浪宠物的识别方法，包括：
6.识别步骤：识别并跟踪当前视频帧中的宠物目标和人体目标；
7.计算步骤：根据所述宠物目标的第一位置和所述人体目标的第二位置之间的位置关系，进行累加计算，得到当前累加数值；所述累加计算是指根据所述位置关系对当前数值进行加减计算；所述当前数值是指初始数值或上一个视频帧通过累加计算得到的数值；
8.循环步骤：将下一个视频帧作为所述当前视频帧，并循环执行所述识别步骤至所述计算步骤，并将最后一个视频帧的当前累加数值作为最终数值；
9.确定步骤：根据所述最终数值，识别所述宠物目标是否为流浪宠物。
10.在本实施例中，识别并跟踪当前视频帧中的宠物目标和人体目标；所述宠物目标的第一位置和所述人体目标的第二位置之间的位置关系，进行累加计算，得到当前累加数值；将下一个视频帧作为所述当前视频帧，并循环执行所述识别步骤至所述计算步骤，并将最后一个视频帧的当前累加数值作为最终数值；根据所述最终数值，识别所述宠物目标是否为流浪宠物。由于上述方案，通过对宠物目标的第一位置和人体目标的第二位置进行识别。进而根据宠物目标的第一位置和人体目标的第二位置，确定宠物目标是否为流浪宠物。而家养宠物与流浪宠物与人体目标的位置关系存在较大差异，故可精确地判断宠物目标是
否为流浪宠物。且由于本方案的判断逻辑，并不是简单地根据宠物目标的第一位置和人体目标的第二位置进行流浪宠物识别。而是在多个连续视频帧中根据宠物目标的第一位置和人体目标的第二位置进行累加计算，得到最终数值，并根据最终数值，确定宠物目标是否为流浪宠物。由于累加计算是基于多个连续视频帧中进行计算的，避免流浪宠物偶尔接近人体目标出现误判情况，故进一步提高了对于流浪宠物的识别精度。
11.进一步地，所述识别步骤，包括：
12.识别子步骤：识别所述当前视频帧中的宠物目标和人体目标；
13.匹配子步骤：匹配所述宠物目标的唯一编码；
14.第一判断子步骤：若匹配到所述宠物目标对应的唯一编码，则采用所述唯一编码表征所述宠物目标，进行后续的累加计算；
15.第二判断子步骤：若未匹配到所述宠物目标对应的唯一编码，且第一数量的连续视频帧均未匹配到所述宠物目标对应的唯一编码，则为所述宠物目标设置第一编码；所述第一编码用于在后续视频帧中进行目标跟踪；所述连续视频帧是指位于当前视频帧之前连续的多个视频帧；
16.第三判断子步骤：若第二编码未匹配到对应的宠物目标，且第二数量的连续视频帧均未匹配到所述第二编码对应的宠物目标，则删除所述第二编码。
17.在本实施例中，通过为宠物目标匹配对应的唯一编码，便于在多个连续视频帧中对宠物目标进行跟踪，进而进行累加计算，以得到最终数值，并根据最终数值识别宠物目标是否为流浪宠物。故提高了多个连续帧图像之间累加数值的关联性。
18.进一步地，所述计算步骤，包括：
19.识别子步骤：若未识别到所述人体目标对应的第二位置，则将当前数值累加1，得到第一数值；
20.距离计算子步骤：若识别到所述人体目标对应的第二位置，则计算所述宠物目标与所述人体目标之间的当前距离；
21.高度计算子步骤：将所述人体目标的高度与预设倍数相乘，得到预设距离；
22.第四判断子步骤：若所述当前距离大于预设距离，则将当前数值累加1，得到第二数值；
23.第五判断子步骤：若所述当前距离不大于预设距离，则当前数值累加-1，得到第三数值；
24.结算子步骤：将所述第一数值、所述第二数值或所述第三数值，作为所述当前累加数值。
25.在本实施例中，根据距离与预设距离之间的大小关系，对当前数值进行累加，并根据累加计算得到的最终数值，确定宠物目标是否为流浪宠物，故不仅实现了对于流浪宠物的识别，同时也具有较高的识别精度。
26.进一步地，所述距离计算子步骤，包括：
27.距离计算孙步骤：若识别到多个所述人体目标对应的第二位置，则计算多个所述第二位置与所述宠物目标对应的第一位置之间的初始距离；
28.距离选择孙步骤：将多个所述初始距离中的最小初始距离，作为所述当前距离。
29.在本实例中，通过在多个初始距离中选择当前距离，仅将最小初始距离作为当前
距离，避免了不必要的计算量。
30.进一步地，所述距离计算孙步骤，包括：
31.距离计算孙孙步骤：将所述第一位置的第一坐标值和所述第二位置的第二坐标值，代入公式一，得到所述初始距离；所述第一坐标值包括第一矩形框对角线端点分别对应的坐标值；所述第二坐标值包括第二矩形框对角线端点分别对应的坐标值；
32.所述公式一如下：
[0033][0034]
其中，d表示所述初始距离，x1,y1,x2和y2表示第一矩形框对角线端点分别对应的坐标值，p
x1
,p
y1
,p
x2
和p
y2
表示第二矩形框对角线端点分别对应的坐标值。
[0035]
在本实施例中，通过第一位置的第一坐标值和第二位置的第二坐标值，计算初始距离，进而根据初始距离进行累加计算，进而根据累加计算得到的最终数值确定宠物目标是否为流浪宠物，故不仅实现了对于流浪宠物的识别，同时也具有较高的识别精度。
[0036]
进一步地，所述计算步骤，包括：
[0037][0038]
其中，i{}表示示性函数，当{}内条件成立时取1，否则取0，p
y2
表示所述宠物目标的第一位置，p
y2
表示所述人体目标的第二位置，k表示固定系数，d
min
表示所述宠物目标与所述人体目标之间最小距离，s表示所述累加数值，n表示当前视频帧的数量。
[0039]
在本实施例中，根据宠物目标的第一位置和人的第二位置进行累加计算，并根据累加计算得到的最终数值，确定宠物目标是否为流浪宠物，故不仅实现了对于流浪宠物的识别，同时也具有较高的识别精度。且由于通过多个连续视频帧进行累加计算，故可跟踪一段时间内的人体目标与宠物目标之间的位置关系，故进一步提高了识别精度。
[0040]
进一步地，所述确认步骤，包括：
[0041]
流浪宠物识别子步骤：若所述最终数值大于阈值，则确定所述宠物目标为流浪宠物；
[0042]
非流浪宠物识别子步骤：若所述最终数值不大于所述阈值，则确定所述宠物目标为非流浪宠物。
[0043]
在本实施例中，根据最终数值，确定宠物目标是否为流浪宠物，故不仅实现了对于流浪宠物的识别，同时也具有较高的识别精度。
[0044]
本发明实施例的第二方面提供了流浪宠物的识别装置，包括：
[0045]
识别单元，用于识别并跟踪当前视频帧中的宠物目标和人体目标；
[0046]
计算单元，用于所述宠物目标的第一位置和所述人体目标的第二位置之间的位置关系，进行累加计算，得到当前累加数值；所述累加计算是指根据所述位置关系对当前数值进行加减计算；所述当前数值是指初始数值或上一个视频帧通过累加计算得到的数值；
[0047]
循环单元，用于将下一个视频帧作为所述当前视频帧，并循环执行所述识别步骤至所述计算步骤，并将最后一个视频帧的当前累加数值作为最终数值；
[0048]
确定单元，用于根据所述最终数值，识别所述宠物目标是否为流浪宠物。
[0049]
本发明提供的流浪宠物的识别装置，识别并跟踪当前视频帧中的宠物目标和人体目标；所述宠物目标的第一位置和所述人体目标的第二位置之间的位置关系，进行累加计算，得到当前累加数值；将下一个视频帧作为所述当前视频帧，并循环执行所述识别步骤至所述计算步骤，并将最后一个视频帧的当前累加数值作为最终数值；根据所述最终数值，识别所述宠物目标是否为流浪宠物。由于上述方案，通过对宠物目标的第一位置和人体目标的第二位置进行识别。进而根据宠物目标的第一位置和人体目标的第二位置，确定宠物目标是否为流浪宠物。而家养宠物与流浪宠物与人体目标的位置关系存在较大差异，故可精确地判断宠物目标是否为流浪宠物。且由于本方案的判断逻辑，并不是简单地根据宠物目标的第一位置和人体目标的第二位置进行流浪宠物识别。而是在多个连续视频帧中根据宠物目标的第一位置和人体目标的第二位置进行累加计算，得到最终数值，并根据最终数值，确定宠物目标是否为流浪宠物。由于累加计算是基于多个连续视频帧中进行计算的，避免流浪宠物偶尔接近人体目标出现误判情况，故进一步提高了对于流浪宠物的识别精度。
[0050]
本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。
[0051]
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述方法的步骤。
附图说明
[0052]
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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它的附图。
[0053]
图1示出了本发明提供的流浪宠物的识别方法的示意性流程图；
[0054]
图2示出了本发明提供的流浪宠物识别的示意图；
[0055]
图3示出了本发明提供的流浪宠物的识别方法中计算步骤的具体示意性流程图；
[0056]
图4示出了本发明提供的流浪宠物的识别方法中距离计算步骤的具体示意性流程图；
[0057]
图5示出了本发明提供的另流浪宠物的识别方法的示意性流程图；
[0058]
图6示出了本发明提供的流浪宠物的识别方法的整体性流程图；
[0059]
图7示出了本发明提供的流浪宠物的识别装置的示意图；
[0060]
图8是本发明一实施例提供的一种终端设备的示意图。
具体实施方式
[0061]
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
[0062]
首先，本发明提供了流浪宠物的识别方法。请参见图1，图1示出了本发明提供的流浪宠物的识别方法的示意性流程图。如图1所示，该识别方法可以包括如下步骤：
[0063]
识别步骤：识别步骤：识别并跟踪当前视频帧中的宠物目标和人体目标。
[0064]
当前视频帧是指视频数据中的某一个帧图像。其中，视频数据可以是在公共场合拍摄的数据，例如：公园、人行道或马路等等。宠物目标是指暂未确定是否为流浪宠物的宠物，包括：猫和狗等宠物。
[0065]
由于家养宠物与流浪宠物的核心差异点在于是否有人饲养，当宠物在公共场合时，家养宠物身边往往跟随着主人。而流浪宠物由于无人饲养，故流浪宠物身边往往不会有人的存在。故基于上述规律，本发明识别当前视频帧中的宠物目标和人体目标，以根据宠物目标与人体目标的关系，确定宠物目标是否为流浪宠物。
[0066]
本发明采用目标检测模型对当前视频帧中的宠物目标和人体目标人进行识别。目标检测模型可优先采用yolox目标检测器。将当前视频帧输入yolox目标检测器后，yolox目标检测器可生成宠物目标或人体目标的坐标框信息、类别预测和置信度分数。单个目标的预测形式可表示为(x1,y1,x2,y2,class,confidence)，其中x1,y1,x2,y2表示矩形框左上点坐标和右下点坐标，class表示类别索引值，confidence代表属于该类别的概率分数。如图2所示，图2示出了本发明提供的流浪宠物识别的示意图，图2左侧为监控摄像头抓拍到的当前视频帧。将当前视频帧输入yolox检测器，通过yolox检测器将宠物目标或人体目标检测出来。图2右侧为yolox的检测结果示例图，图2中的矩形框用于对流浪宠物与人体目标进行框定。
[0067]
具体地，识别步骤具体包括识别子步骤至第三判断子步骤。如图3所示，图3示出了本发明提供的流浪宠物的识别方法中距离识别步骤的具体示意性流程图。
[0068]
识别子步骤：识别所述当前视频帧中的宠物目标和人体目标。
[0069]
匹配子步骤：匹配所述宠物目标的唯一编码。
[0070]
由于本实施例采用多个连续视频帧对宠物目标进行识别，故在多个连续视频帧之间需要进行目标跟踪。优选地，本发明采用sort跟踪器，在识别到宠物目标与人体目标后，为宠物目标分配唯一id，并进行多帧跟踪，以实现多个连续视频帧之间的累加计算。
[0071]
第一判断子步骤：若匹配到所述宠物目标对应的唯一编码，则采用所述唯一编码表征所述宠物目标，进行后续的累加计算。
[0072]
第二判断子步骤：若未匹配到所述宠物目标对应的唯一编码，且第一数量的连续视频帧均未匹配到所述宠物目标对应的唯一编码，则为所述宠物目标设置第一编码；所述第一编码用于在后续视频帧中进行目标跟踪；所述连续视频帧是指位于当前视频帧之前连续的多个视频帧。
[0073]
例如：若在第一数量(优选的第一数量为5)的连续帧图像中的某个宠物目标无法匹配到其对应的唯一编码id，则针对该宠物目标分配一个全新唯一编码id。
[0074]
第三判断子步骤：若第二编码未匹配到对应的宠物目标，且第二数量的连续视频帧均未匹配到所述第二编码对应的宠物目标，则删除所述第二编码。
[0075]
例如：若某个唯一编码id在第二数量(例如：3)的连续视频帧中都未匹配到(即存在物体里面画面的情况)，则丢弃该唯一编码id。
[0076]
计算步骤：根据所述宠物目标的第一位置和所述人体目标的第二位置之间的位置
关系，进行累加计算，得到当前累加数值；所述累加计算是指根据所述位置关系对当前数值进行加减计算；所述当前数值是指初始数值或上一个视频帧通过累加计算得到的数值。
[0077]
在计算步骤中，可直接根据宠物目标(用唯一编码表征)的第一位置和人体目标的第二位置之间的距离，计算当前累加数值。例如：每个距离区间对应一个当前累加数值，当计算得到第一位置和第二位置之间的距离后，匹配该距离所处的距离区间，进而得到该距离区间对应的当前累加数值。但是由于上述计算方式的判断维度过于单一，识别精度较低，故本技术提供了一种高识别精度的识别方式，具体如下：
[0078]
具体地，计算步骤具体包括识别子步骤至结算子步骤。如图4所示，图4示出了本发明提供的流浪宠物的识别方法中计算步骤的具体示意性流程图。
[0079]
识别子步骤：若未识别到所述人体目标对应的第二位置，则将当前数值累加1，得到第一数值。
[0080]
若未识别到人体目标对应的第二位置，即当前视频帧中不存在人体目标，故宠物目标为流浪宠物的概率较大，故将当前数值累加1。其中，当前数值可以是初始值0，也可以是上一次累加计算得到的数值(适用于多个连续帧图像判断的应用场景，具体流程请参见后续实施例)。
[0081]
作为本发明的一个可选实施例，若在当前视频帧中存在多个宠物目标(即多个唯一编码id)，且未识别到所述人体目标对应的第二位置，则将所有宠物目标各自对应的当前数值累加1，得到第一数值。
[0082]
距离计算子步骤：若识别到所述人体目标对应的第二位置，则计算所述宠物目标与所述人体目标之间的当前距离。
[0083]
由于家养宠物与人体目标的距离往往较近，而流浪宠物与人体目标的距离往往较远。故可以基于宠物目标与人体目标之间的当前距离，确实宠物目标是否为流浪宠物。
[0084]
具体地，距离计算步骤具体包括距离计算孙步骤至距离选择孙步骤。如图5所示，图5示出了本发明提供的流浪宠物的识别方法中距离计算步骤的具体示意性流程图。
[0085]
距离计算孙步骤：若识别到多个所述人体目标对应的第二位置，则计算多个所述第二位置与所述宠物目标对应的第一位置之间的初始距离。
[0086]
具体地，距离计算孙孙步骤：将所述第一位置的第一坐标值和所述第二位置的第二坐标值，代入公式一，得到所述初始距离；所述第一坐标值包括第一矩形框对角线端点分别对应的坐标值；所述第二坐标值包括第二矩形框对角线端点分别对应的坐标值；
[0087]
所述公式一如下：
[0088][0089]
其中，d表示所述初始距离，x1,y1,x2和y2表示第一矩形框对角线端点分别对应的坐标值，p
x1
,p
y1
,p
x2
和p
y2
表示第二矩形框对角线端点分别对应的坐标值。
[0090]
作为本发明的一个可选实施例，若在当前视频帧中存在多个宠物目标(即多个唯一编码id)，则每个宠物目标分别执行距离计算子步骤。
[0091]
在本实施例中，通过第一位置的第一坐标值和第二位置的第二坐标值，计算初始距离，进而根据初始距离计算累加数值，进而根据累加数值确定宠物目标是否为流浪宠物，故不仅实现了对于流浪宠物的识别，同时也具有较高的识别精度。
[0092]
距离选择孙步骤：将多个所述初始距离中的最小初始距离，作为所述当前距离。
[0093]
由于当前视频帧中可能存在多个人体目标的情况，故可计算宠物目标与所有人体目标之间的多个初始距离。并将多个初始距离中的最小初始距离，作为当前距离。例如：若宠物目标与人体目标a的距离为0.1米，宠物目标与人体目标b的距离为0.3米，宠物目标与人体目标c的距离为0.6米，则当前距离为0.1米。
[0094]
在本实例中，通过在多个初始距离中选择当前距离，仅将最小初始距离作为当前距离，避免了不必要的计算量。
[0095]
高度计算子步骤：将所述人体目标的高度与预设倍数相乘，得到预设距离。
[0096]
由于人在遛狗时，与宠物狗之间的距离大致处在一定范围内，不同身高的人对于遛狗的距离存在一定差异，故本发明根据人体目标的高度进行预估，以适应不同个体之间的差异，进而提高识别精度。
[0097]
其中，可结合实际情况设置预设倍数，预设倍数的取值范围为[0,5]，优选地，本实施例优先将预设倍数设置为3。
[0098]
第四判断子步骤：若所述当前距离大于预设距离，则将当前数值累加1，得到第二数值。
[0099]
若当前距离大于预设距离，则宠物目标为流浪宠物的概率较大，故将当前数值累加1。
[0100]
第五判断子步骤：若所述当前距离不大于预设距离，则当前数值累加-1，得到第三数值。
[0101]
若当前距离不大于预设距离，则宠物目标为家养宠物的概率较大，故将当前数值累减1。
[0102]
结算子步骤：将所述第一数值、所述第二数值或所述第三数值，作为所述累加数值。
[0103]
在本实施例中，根据距离与预设距离之间的大小关系，对当前数值进行累加，并根据累加数值，确定宠物目标是否为流浪宠物，故不仅实现了对于流浪宠物的识别，同时也具有较高的识别精度。
[0104]
具体地，所述计算步骤，包括：
[0105][0106]
其中，i{}表示示性函数，当{}内条件成立时取1，否则取0，p
y2
表示所述宠物目标的第一位置，p
y2
表示所述人体目标的第二位置，k表示固定系数，d
min
表示所述宠物目标与所述人体目标之间最小距离，s表示所述累加数值，n表示当前视频帧的数量。
[0107]
在本实施例中，根据宠物目标的第一位置和人的第二位置进行累加计算，并根据累加计算得到的最终数值，确定宠物目标是否为流浪宠物，故不仅实现了对于流浪宠物的识别，同时也具有较高的识别精度。且由于通过多个连续视频帧进行累加计算，故可跟踪一段时间内的人体目标与宠物目标之间的位置关系，故进一步提高了识别精度。
[0108]
可以理解的是，上述公式是针对识别子步骤至结算子步骤的一种数学式表达。
[0109]
确认步骤：根据所述累加数值，识别所述宠物目标是否为流浪宠物。
[0110]
具体地，所述确认步骤包括流浪宠物识别子步骤和非流浪宠物识别子步骤：
[0111]
流浪宠物识别子步骤：若所述累加数值大于阈值，则确定所述宠物目标为流浪宠物。
[0112]
非流浪宠物识别子步骤：若所述累加数值不大于所述阈值，则确定所述宠物目标为非流浪宠物。
[0113]
在本实施例中，根据累加数值，确定宠物目标是否为流浪宠物，故不仅实现了对于流浪宠物的识别，同时也具有较高的识别精度。
[0114]
为了更好地理解本发明的技术方案，在此结合附图对本发明的技术方案进行整体性说明。请参见图6，图6示出了本发明提供的流浪宠物的识别方法的整体性流程图。如图6所示，采集视频数据(即多个连续帧图像)，并输入yolox目标检测器中。若在多个连续帧图像中识别到宠物目标(猫或狗)或人，则通过sort跟踪算法更新宠物目标的唯一编码id及坐标位置。若在多个连续帧图像中未识别到宠物目标，则继续采集视频数据，并执行后续步骤。若在当前帧图像中识别到人，则计算宠物目标(唯一编码id)与人体目标的距离是否大于人体目标的k倍高度，若是，则将当前数值累加1，若否，则将当前数值减1。若在当前帧图像中未识别到人，则将当前数值累加1。每个连续帧图像依次执行上述过程，得到最终的累加数值，若累加数值大于阈值，则确认宠物目标为流浪宠物。若累加数值不大于阈值，则确认宠物目标为非流浪宠物。其中，对于阈值的设置，可根据连续帧图像的数量进行设定，在此不做任何限定。
[0115]
本实施通过，识别并跟踪当前视频帧中的宠物目标和人体目标；所述宠物目标的第一位置和所述人体目标的第二位置之间的位置关系，进行累加计算，得到当前累加数值；将下一个视频帧作为所述当前视频帧，并循环执行所述识别步骤至所述计算步骤，并将最后一个视频帧的当前累加数值作为最终数值；根据所述最终数值，识别所述宠物目标是否为流浪宠物。由于上述方案，通过对宠物目标的第一位置和人体目标的第二位置进行识别。进而根据宠物目标的第一位置和人体目标的第二位置，确定宠物目标是否为流浪宠物。而家养宠物与流浪宠物与人体目标的位置关系存在较大差异，故可精确地判断宠物目标是否为流浪宠物。且由于本方案的判断逻辑，并不是简单地根据宠物目标的第一位置和人体目标的第二位置进行流浪宠物识别。而是在多个连续视频帧中根据宠物目标的第一位置和人体目标的第二位置进行累加计算，得到最终数值，并根据最终数值，确定宠物目标是否为流浪宠物。由于累加计算是基于多个连续视频帧中进行计算的，避免流浪宠物偶尔接近人体目标出现误判情况，故进一步提高了对于流浪宠物的识别精度。
[0116]
如图7本发明提供了流浪宠物的识别装置7，请参见图7，图7示出了本发明提供的流浪宠物的识别装置的示意图，如图7所示流浪宠物的识别装置包括：
[0117]
识别单元71，用于识别并跟踪当前视频帧中的宠物目标和人体目标；
[0118]
计算单元72，用于所述宠物目标的第一位置和所述人体目标的第二位置之间的位置关系，进行累加计算，得到当前累加数值；所述累加计算是指根据所述位置关系对当前数值进行加减计算；所述当前数值是指初始数值或上一个视频帧通过累加计算得到的数值；
[0119]
循环单元73，用于将下一个视频帧作为所述当前视频帧，并循环执行所述识别步骤至所述计算步骤，并将最后一个视频帧的当前累加数值作为最终数值；
[0120]
确定单元74，用于根据所述最终数值，识别所述宠物目标是否为流浪宠物。
[0121]
本发明提供的流浪宠物的识别装置，识别并跟踪当前视频帧中的宠物目标和人体目标；所述宠物目标的第一位置和所述人体目标的第二位置之间的位置关系，进行累加计算，得到当前累加数值；将下一个视频帧作为所述当前视频帧，并循环执行所述识别步骤至所述计算步骤，并将最后一个视频帧的当前累加数值作为最终数值；根据所述最终数值，识别所述宠物目标是否为流浪宠物。由于上述方案，通过对宠物目标的第一位置和人体目标的第二位置进行识别。进而根据宠物目标的第一位置和人体目标的第二位置，确定宠物目标是否为流浪宠物。而家养宠物与流浪宠物与人体目标的位置关系存在较大差异，故可精确地判断宠物目标是否为流浪宠物。且由于本方案的判断逻辑，并不是简单地根据宠物目标的第一位置和人体目标的第二位置进行流浪宠物识别。而是在多个连续视频帧中根据宠物目标的第一位置和人体目标的第二位置进行累加计算，得到最终数值，并根据最终数值，确定宠物目标是否为流浪宠物。由于累加计算是基于多个连续视频帧中进行计算的，避免流浪宠物偶尔接近人体目标出现误判情况，故进一步提高了对于流浪宠物的识别精度。
[0122]
图8是本发明一实施例提供的一种终端设备的示意图。如图8所示，该实施例的一种终端设备8包括：处理器80、存储器81以及存储在所述存储器81中并可在所述处理器80上运行的计算机程序82，例如流浪宠物的识别方法程序。所述处理器80执行所述计算机程序82时实现上述各个流浪宠物的识别方法实施例中的步骤，例如图1所示的识别步骤至确认步骤。或者，所述处理器80执行所述计算机程序82时实现上述各装置实施例中各单元的功能，例如图7所示单元71至74的功能。
[0123]
示例性的，所述计算机程序82可以被分割成一个或多个单元，所述一个或者多个单元被存储在所述存储器81中，并由所述处理器80执行，以完成本发明。所述一个或多个单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序82在所述一种终端设备8中的执行过程。例如，所述计算机程序82可以被分割成各单元的具体功能如下：
[0124]
识别单元，用于识别并跟踪当前视频帧中的宠物目标和人体目标；
[0125]
计算单元，用于所述宠物目标的第一位置和所述人体目标的第二位置之间的位置关系，进行累加计算，得到当前累加数值；所述累加计算是指根据所述位置关系对当前数值进行加减计算；所述当前数值是指初始数值或上一个视频帧通过累加计算得到的数值；
[0126]
循环单元，用于将下一个视频帧作为所述当前视频帧，并循环执行所述识别步骤至所述计算步骤，并将最后一个视频帧的当前累加数值作为最终数值；
[0127]
确定单元，用于根据所述最终数值，识别所述宠物目标是否为流浪宠物。
[0128]
所述终端设备中包括但不限于处理器80和存储器81。本领域技术人员可以理解，图8仅仅是一种终端设备8的示例，并不构成对一种终端设备8的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述一种终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
[0129]
所述处理器80可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。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。
[0130]
所述存储器81可以是所述一种终端设备8的内部存储单元，例如一种终端设备8的硬盘或内存。所述存储器81也可以是所述一种终端设备8的外部存储设备，例如所述一种终端设备8上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器81还可以既包括所述一种终端设备8的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器81用于存储所述计算机程序以及所述一种漫游控制设备所需的其他程序和数据。所述存储器81还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0131]
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
[0132]
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
[0133]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，既将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0134]
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述各个方法实施例中的步骤。
[0135]
本发明实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在移动终端上运行时，使得移动终端执行时可实现上述各个方法实施例中的步骤。
[0136]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如u盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
[0137]
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
[0138]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0139]
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0140]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，既可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。
[0141]
应当理解，当在本发明说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0142]
还应当理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0143]
如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于监测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果监测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦监测到[所描述条件或事件]”或“响应于监测到[所描述条件或事件]”。
[0144]
另外，在本发明说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0145]
在本发明说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本发明的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
[0146]
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。