(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211201122.8 (22)申请日 2022.09.28 (71)申请人 北京爱笔 科技有限公司 地址 100094 北京市海淀区北清路81号 二 区1号楼12层1202室、 13层整层 (72)发明人 王青天　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 曹伟 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种场景状态的确定方法、 装置、 设备及存 储介质 (57)摘要 本申请公开了一种场景状态的确定方法、 装 置、 设备及存储介质， 通过获取目标视频帧中的 检测区域对应的目标图像； 提取所述目标图像的 目标特征； 根据所述目标特征与参考图像的参考 特征， 获得所述目标特征相对于所述参考特征的 特征变化量， 所述参考图像与所述目标图像对应 相同的检测区域； 根据所述特征变化量与变化量 阈值的大小关系， 确定所述检测区域的目标场景 状态。 本申请对目标图像进行特征提取， 获得了 目标特征， 在此基础上， 以特征变化量的大小作 为确定检测区域的目标场景状态的依据， 通过较 少的算法计算量即可确定目标场景状态， 提高了 检测效率。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 115512268 A 2022.12.23 CN 115512268 A 1.一种场景状态的确定方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标视频帧中的检测区域对应的目标图像； 提取所述目标图像的目标 特征； 根据所述目标特征与参考图像的参考特征， 获得所述目标特征相对于所述参考特征的 特征变化量， 所述参考图像与所述目标图像对应相同的检测区域； 根据所述特 征变化量与变化 量阈值的大小关系， 确定所述检测区域的目标场景状态。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述目标图像的目标特征和所述参考图像的参考特征， 是基于同一轻量级卷积神经网 络进行特征提取获得的； 所述根据 所述目标特征与参考图像的参考特征， 获得所述目标特征相对于所述参考特 征的特征变化量， 包括： 根据所述目标特征中多个位置的数值与 所述参考特征中对应的多个位置的数值， 获得 所述多个位置对应的多个差值； 根据所述多个差值的绝对值， 获得 所述多个差值的绝对值的和； 根据所述多个差值的绝对值的和、 所述目标特征的长、 所述目标特征的宽以及所述目 标特征的通道数量， 获得 所述目标 特征相对于所述 参考特征的特征变化量。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 若所述目标视频帧所属的视频用于检测所 述检测区域中待检测对象是否运行， 所述参考图像包括所述目标视频帧的在先视频帧中的 检测区域对应的检测图像。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述特征变化量与变化量阈值的 大小关系， 确定所述检测区域的目标场景状态， 包括： 若所述特 征变化量小于第一变化 量阈值， 确定所述目标场景状态为静止状态； 若所述特征变化量大于或等于所述第一变化量阈值， 并且小于或等于第二变化量阈 值， 确定所述目标场景状态为 运行状态； 若所述特 征变化量大于所述第二变化 量阈值， 确定所述目标场景状态为待确定状态。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 若所述目标视频帧所属的视频用于检测所 述检测区域有无物品堆积， 所述参考图像包括所述检测区域对应的底层图像， 或者还进一 步包括对比图像， 所述底层图像表示所述检测区域无物品堆积， 所述对比图像所在的视频 帧与所述目标视频帧相差预设时间； 所述根据 所述目标特征与参考图像的参考特征， 获得所述目标特征相对于所述参考特 征的特征变化量， 包括： 根据所述目标特征与所述底层图像的特征得到第一特征变化量， 或 者， 还进一 步包括： 根据所述目标 特征与所述对比图像的特 征得到第二特 征变化量。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述特征变化量与变化量阈值的 大小关系， 确定所述检测区域的场景状态， 包括： 若所述第一特征变化量小于第 三变化量阈值， 确定所述目标场景状态为无物品堆积状 态； 或者， 还进一 步包括： 若所述第一特征变化量大于或等于所述第 三变化量阈值， 并且所述第 二特征变化量小 于或等于第四变化 量阈值， 确定所述目标场景状态为有物品堆积状态； 若所述第一特征变化量大于或等于所述第 三变化量阈值， 并且所述第 二特征变化量大权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115512268 A 2于所述第四变化 量阈值， 确定所述目标场景状态为待确定状态。 7.根据权利要求 4或6所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 获取所述检测区域的显示场景状态； 若所述目标场景状态与所述显示场景状态不匹配， 更新所述显示场景状态为所述目标 场景状态； 若所述目标场景状态与所述显示场景状态匹配， 保持所述显示场景状态； 所述目标场 景状态与所述显示场景状态匹配包括所述目标场景状态与所述显示场景状态相同或所述 目标场景状态为所述待确定状态。 8.一种场景状态的确定装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块、 提取模块、 获得模块以及确定模块； 所述获取模块， 用于获取目标视频帧中的检测区域对应的目标图像； 所述提取模块， 用于提取 所述目标图像的目标 特征； 所述获得模块， 用于根据所述目标特征与参考图像的参考特征， 获得所述目标特征相 对于所述 参考特征的特征变化量， 所述参考图像与所述目标图像对应相同的检测区域； 所述确定模块， 用于根据所述特征变化量与变化量阈值的大小关系， 确定所述检测区 域的目标场景状态。 9.一种计算机设备， 其特 征在于， 所述计算机设备包括处 理器以及存 储器： 所述存储器用于存 储程序代码， 并将所述 程序代码传输给 所述处理器； 所述处理器用于根据 所述程序代码中的指令执行如权利要求1 ‑7任一项所述的一种场 景状态的确定方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 程序， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1 ‑7任一项所述的一种场景状态的 确定方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115512268 A 3