图像处理方法及装置、存储介质和电子装置

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种图像处理方法及装置、存储介质和电子装置。

背景技术

当前的安防监控相机，已经逐渐在扩大智能抓拍功能上的应用，譬如人卡口，车卡口等。因为对人和车的监视重点不一样，甚至是存在矛盾的，譬如人脸的亮度清晰度合适的时候，车牌可能就会过曝，且有拖影。若是要预览界面呈现的时车卡口的，那么人脸很有可能太黑。若时人卡口的，那么车牌很可能过曝。

现有技术中通常设置多个监控相机，多个监控相机分别监控不同的内容，如其中一台监控相机用于监控人，另外一台监控相机用于监控车。而这种方式需要布置多台监控相机，开销较大。

针对相关技术中，由于同一台监控相机无法对监控场景中的所有对象进行监控，在监控场景中需要布置多台监控相机，导致的开销大，浪费资源的问题，目前尚未存在有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种图像处理方法及装置、存储介质和电子装置，以至少解决相关技术中由于同一台监控相机无法对监控场景中的所有对象进行监控，在监控场景中需要布置多台监控相机，导致的开销大，浪费资源的问题。

根据本发明的一个实施例，提供了一种图像处理方法，包括：获取由宽动态传感器采集到的一帧图像的一组图像数据，其中，所述宽动态传感器设置在图像采集设备上，所述一组图像数据包长帧数据和短帧数据；将所述长帧数据上传至第一图像处理器，以通过所述第一图像处理器识别出所述一帧图像中的人物对象；将所述短帧数据上传至第二图像处理器，以通过所述第二图像处理器识别出所述一帧图像中的车辆对象；获取所述第一图像处理器输出的人物对象识别结果，以及所述第二图像处理器输出的车辆对象识别结果。

可选地，将所述长帧数据上传至第一图像处理器，以通过所述第一图像处理器识别出所述一帧图像中的人物对象，包括：将所述长帧数据上传至第一图像处理器；所述第一图像处理器根据所述一帧图像中人物对象的曝光时长，按照第一调整参数对所述一帧图像进行调整，得到第一图像；所述第一图像处理器识别出所述第一图像中的人物对象，以及所述人物对象的数量，其中，所述人物对象识别结果中包括所述第一图像中的人物对象和所述人物对象的数量。

可选地，将所述短帧数据上传至第二图像处理器，以通过所述第二图像处理器识别出所述一帧图像中的车辆对象，包括：将所述短帧数据上传至第二图像处理器；所述第二图像处理器根据所述一帧图像中车辆对象的曝光时长，按照第二调整参数对所述一帧图像进行调整，得到第二图像；所述第二图像处理器识别出所述第二图像中的车辆对象，以及所述车辆对象的数量，其中，所述车辆对象识别结果中包括所述第一图像中的车辆对象和所述车辆对象的数量。

可选地，所述方法还包括：将所述长帧数据和所述短帧数据上传至第三图像处理器，以使所述第三图像处理器根据所述一帧图像中人物对象的曝光时长，以及所述一帧图像中车辆对象的曝光时长，按照第三调整参数对所述一帧图像进行调整，得到第三图像。

可选地，所述将所述长帧数据和所述短帧数据上传至第三图像处理器，以使所述第三图像处理器根据所述一帧图像中人物对象的曝光时长，以及所述一帧图像中车辆对象的曝光时长，按照第三调整参数对所述一帧图像进行调整，得到第三图像，包括：所述第三图像处理器获取所述第一图像处理器对所述一帧图像进行调整时的第一调整参数，以及所述第二图像处理器对所述一帧图像进行调整时的第二调整参数；所述第三图像处理器根据所述第一调整参数和所述第二调整参数确定所述第三调整参数，其中，所述第三调整参数位于所述第一调整参数和所述第二调整参数之间；所述第三图像处理器按照所述第三调整参数对所述一帧图像进行调整，得到所述第三图像。

可选地，所述方法还包括：在确定所述一帧图像中所述人物对象的数量大于第一阈值，且所述车辆对象的数量小于第二阈值的情况下，显示所述第一图像处理器输出的人物对象识别结果；在确定所述一帧图像中所述人物对象的数量小于第一阈值，且所述车辆对象的数量大于第二阈值的情况下，显示所述第二图像处理器输出的车辆对象识别结果；在确定所述一帧图像中所述人物对象的数量大于第一阈值，且所述车辆对象的数量大于第二阈值的情况下，显示第三图像处理器输出的第三图像。

根据本发明的另一个实施例，提供了一种图像处理装置，包括：第一获取模块，用于获取由宽动态传感器采集到的一帧图像的一组图像数据，其中，所述宽动态传感器设置在图像采集设备上，所述一组图像数据包长帧数据和短帧数据；第一上传模块，用于将所述长帧数据上传至第一图像处理器，以通过所述第一图像处理器识别出所述一帧图像中的人物对象；第二上传模块，用于将所述短帧数据上传至第二图像处理器，以通过所述第二图像处理器识别出所述一帧图像中的车辆对象；第二获取模块，用于获取所述第一图像处理器输出的人物对象识别结果，以及所述第二图像处理器输出的车辆对象识别结果。

根据本发明的另一个实施例，提供了一种图像处理系统，包括：第一图像处理器，用于获取由宽动态传感器采集到的一帧图像的长帧数据，通过所述长帧数据识别出所述一帧图像中的人物对象；第二图像处理器，用于获取由宽动态传感器采集到的一帧图像的短帧数据，通过所述短帧数据识别出所述一帧图像中的车辆对象；第三图像处理器，用于根据所述第一图像处理器对所述一帧图像进行调整时的第一调整参数，以及所述第二图像处理器对所述一帧图像进行调整时的第二调整参数确定第三调整参数，并按照第三调整参数对所述一帧图像进行调整，得到第三图像。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

通过本发明，由于通过获取由宽动态传感器采集到的一帧图像的一组图像数据，其中，宽动态传感器设置在图像采集设备上，一组图像数据包长帧数据和短帧数据；将长帧数据上传至第一图像处理器，以通过第一图像处理器识别出所述一帧图像中的人物对象；将短帧数据上传至第二图像处理器，以通过第二图像处理器识别出所述一帧图像中的车辆对象；获取第一图像处理器输出的人物对象识别结果，以及第二图像处理器输出的车辆对象识别结果。达到了通过第一图像处理器和第二图像处理器分别识别出一帧图像中的人物对象和车辆对象，可以对一台图像采集设备所采集的一帧图像进行处理的目的。因此，可以解决相关技术中由于同一台监控相机无法对监控场景中的所有对象进行监控，在监控场景中需要布置多台监控相机，导致的开销大，浪费资源问题，达到可以通过提高监控准确度，节省资源的效果。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明实施例的一种应用程序的升级方法的移动终端的硬件结构框图；

图2是根据本发明实施例的图像处理方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的图像处理构架图；

图4是根据本发明实施例的图像处理装置的结构框图。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

本申请实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的一种图像处理方法的移动终端的硬件结构框图。如图1所示，移动终端10可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，可选地，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端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。

存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的图像处理方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

在本实施例中提供了一种运行于上述移动终端的图像处理方法，图2是根据本发明实施例的图像处理的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤S202，获取由宽动态传感器采集到的一帧图像的一组图像数据，其中，所述宽动态传感器设置在图像采集设备上，所述一组图像数据包长帧数据和短帧数据；

步骤S204，将所述长帧数据上传至第一图像处理器，以通过所述第一图像处理器识别出所述一帧图像中的人物对象；

步骤S206，将所述短帧数据上传至第二图像处理器，以通过所述第二图像处理器识别出所述一帧图像中的车辆对象；

步骤S208，获取所述第一图像处理器输出的人物对象识别结果，以及所述第二图像处理器输出的车辆对象识别结果。

作为一个可选的实施方式，图像采集设备可以是监控相机，该监控相机是单sensor的设备，通过宽动态sensor采集一帧图像，sensor输出的二进制数据为所述一帧图像的一组图像数据，sensor输出的一组图像数据中包括长帧数据raw_L和短帧数据raw_S。

作为一个可选的实施方式，可以根据一帧图像的曝光时长对sensor输出的数据进行划分，将曝光时长大于或等于预设阈值的图像数据作为长帧数据，曝光时长小于预设阈值的图像数据作为短帧数据。由于根据曝光时长对sensor输出的数据进行划分，进而可以不同的曝光处理方式对图像进行处理。例如，由于长帧数据的曝光时长比较高，可以采用降低曝光的图像处理方式，以此可以输出的图像结果中人脸曝光效果更好。由于短帧数据的曝光时长比较低，可以采用增加曝光的图像处理方式，以此可以输出的图像结果中车牌的曝光效果更好。

作为一个可选的实施方式，图3是根据本发明实施例的图像处理构架图。在图3中，由sensor输出采集到的一帧图像的一组图像数据，将一组图像数据中的长帧数据raw_L发送至第一图像处理器ISP1，第一图像处理器主要是进行人脸抓图和人脸识别，由ISP1对长帧数据进行线性图像处理，具体的图像线性处理方式可以参照现有技术中对人脸的图像处理方式。以使得第一图像处理器ISP1输出的第一图像处理结果中所包括的图像能够准确的识别出人脸。

将一组图像数据中的短帧数据raw_S发送至第二图像处理器ISP2，第二图像处理器主要是进行车牌抓图和车牌识别，由ISP2对段帧数据进行图像处理，具体的图像处理方式可以参照现有技术中对车牌的图像处理方式。以使得第二图像处理器ISP2输出的第二图像处理结果中所包括的图像能够准确的识别出车牌。

通过上述步骤，由于通过获取由宽动态传感器采集到的一帧图像的一组图像数据，其中，宽动态传感器设置在图像采集设备上，一组图像数据包长帧数据和短帧数据；将长帧数据上传至第一图像处理器，以通过第一图像处理器识别出所述一帧图像中的人物对象；将短帧数据上传至第二图像处理器，以通过第二图像处理器识别出所述一帧图像中的车辆对象；获取第一图像处理器输出的人物对象识别结果，以及第二图像处理器输出的车辆对象识别结果。达到了通过第一图像处理器和第二图像处理器分别识别出一帧图像中的人物对象和车辆对象，可以对一台图像采集设备所采集的一帧图像进行处理的目的。因此，可以解决相关技术中由于同一台监控相机无法对监控场景中的所有对象进行监控，在监控场景中需要布置多台监控相机，导致的开销大，浪费资源问题，达到可以通过提高监控准确度，节省资源的效果。

可选地，上述步骤的执行主体可以为终端等，但不限于此。

作为一个可选的实施例，将所述长帧数据上传至第一图像处理器，以通过所述第一图像处理器识别出所述一帧图像中的人物对象，包括：将所述长帧数据上传至第一图像处理器；所述第一图像处理器根据所述一帧图像中人物对象的曝光时长，按照第一调整参数对所述一帧图像进行调整，得到第一图像；所述第一图像处理器识别出所述第一图像中的人物对象，以及所述人物对象的数量，其中，所述人物对象识别结果中包括所述第一图像中的人物对象和所述人物对象的数量。在本实施例中，第一图像处理器可以根据图像中人物对象的曝光时长，对图像进行调整。例如，若图像中人物对象的曝光时长过长，可以对曝光时长进行适应性调整，以使图像中人物对象的曝光时长在一个合理的范围。具体地，可以预先设置一个阈值范围，若图像中的人物对象的曝光时长超过该阈值范围，则减小图像的曝光时长，以使图像中的人物对象的曝光时长满足该阈值范围，得到的第一图像中的人物对象可以进行人脸识别，进一步地，可以根据调整好的第一图像，准确的识别出人物对象的身份信息，以及图像中所包括的人物对象的数量。

作为一个可选的实施例，将所述短帧数据上传至第二图像处理器，以通过所述第二图像处理器识别出所述一帧图像中的车辆对象，包括：将所述短帧数据上传至第二图像处理器；所述第二图像处理器根据所述一帧图像中车辆对象的曝光时长，按照第二调整参数对所述一帧图像进行调整，得到第二图像；所述第二图像处理器识别出所述第二图像中的车辆对象，以及所述车辆对象的数量，其中，所述车辆对象识别结果中包括所述第一图像中的车辆对象和所述车辆对象的数量。在本实施例中，第二图像处理器可以根据图像中车辆对象的曝光时长，对图像进行调整。例如，若图像中车辆对象的曝光时长过短，可以对曝光时长进行适应性调整，以使图像中车辆对象的曝光时长在一个合理的范围。具体地，可以预先设置一个阈值范围，若图像中的车辆对象的曝光时长小于该阈值范围，则增大图像的曝光时长，以使图像中的车辆对象的曝光时长满足该阈值范围，得到的第二图像中的车辆对象可以进行车牌识别，进一步地，可以根据调整好的第二图像，准确的识别出车辆对象的车牌信息，确定车辆的身份，以及图像中所包括的车辆对象的数量。

作为一个可选的实施例，所述方法还包括：将所述长帧数据和所述短帧数据上传至第三图像处理器，以使所述第三图像处理器根据所述一帧图像中人物对象的曝光时长，以及所述一帧图像中车辆对象的曝光时长，按照第三调整参数对所述一帧图像进行调整，得到第三图像。在本实施例中，如图3所示，将长帧数据raw_L和短帧数据raw_S数据传输给第三图像处理器ISP0，进行图像处理。第三图像处理器可以根据图像中的人物对象的曝光时长和车辆的曝光时长，对图像进行调整。例如，在一帧图像中，人物的曝光时长过高，车辆的曝光时长过低，则可以在人物的曝光时长和车辆曝光时之间选取一个数值作为第三调整参数，使用该参数对该图像进行处理，得到第三图像。可选地，第一图像处理器和第二图像处理器，根据抓图的需求，进行自动曝光，调整曝光时间和增益和光圈，和自动白平衡和其他图像处理。第一图像处理结果中包括在对图像中的人脸进行识别的过程中得到第一快门shut1和第一增益gain1，第二图像处理结果中包括在对图像中的车牌进行识别的过程中得到的第二快门shut2和第二增益gain2。本实施例中，第三图像处理器根据shut1，gain1与shut2，gain2的比值，对raw_L和raw_S进行合成，可参考常规的宽动态合成算法。因为长短帧的曝光由1路和2路控制，所以，0路上不做曝光控制，但是其他图像处理，可以按照预览图像的需要进行调试，可以将调试得到的图像在预览界面呈现。

作为一个可选的实施例，所述将所述长帧数据和所述短帧数据上传至第三图像处理器，以使所述第三图像处理器根据所述一帧图像中人物对象的曝光时长，以及所述一帧图像中车辆对象的曝光时长，按照第三调整参数对所述一帧图像进行调整，得到第三图像，包括：所述第三图像处理器获取所述第一图像处理器对所述一帧图像进行调整时的第一调整参数，以及所述第二图像处理器对所述一帧图像进行调整时的第二调整参数；所述第三图像处理器根据所述第一调整参数和所述第二调整参数确定所述第三调整参数，其中，所述第三调整参数位于所述第一调整参数和所述第二调整参数之间；所述第三图像处理器按照所述第三调整参数对所述一帧图像进行调整，得到所述第三图像。在本实施例中，第三图像处理器可以根据第一图像处理器对长帧数据进行处理过程中得到的第一调整参数，以及第二图像处理器对短帧数据进行处理过程中得到的第二调整参数对图像进行处理，得到调试后的图像。具体地，第三图像处理器可以根据第一调整参数和第二调整参数确定出第三调整参数，第三调整参数可以是第一调整参数和第二调整参数之间的一个数值，第三图像处理器使用第三调整参数对图像进行处理后，得到第三图像。

作为一个可选的实施例，所述方法还包括：在确定所述一帧图像中所述人物对象的数量大于第一阈值，且所述车辆对象的数量小于第二阈值的情况下，显示所述第一图像处理器输出的人物对象识别结果；在确定所述一帧图像中所述人物对象的数量小于第一阈值，且所述车辆对象的数量大于第二阈值的情况下，显示所述第二图像处理器输出的车辆对象识别结果；在确定所述一帧图像中所述人物对象的数量大于第一阈值，且所述车辆对象的数量大于第二阈值的情况下，显示第三图像处理器输出的第三图像。在本实施例中，基于原先的长帧和短帧的使用方式，新增一种基于长帧、中帧、短帧的使用情景，其中，第三图像处理器输出的第三图像是中帧图像。在web预览端的显示中，可以默认以中帧的输出作为画面的输出。也可以根据图像中人物对象和车辆对象的数量输出显示对应的图像。当图像中人物对象较多，车辆对象较少时可以显示第一图像处理器输出的人物对象识别结果。当图像中人物对象较少，车辆对象较多时可以显示第二图像处理器输出的车辆识别结果。当图像中人物对象和车辆对象数量相当时可以显示第三图像处理器输出的第三图像。具体地，可以通过设置阈值的方式，上述第一阈值和第二阈值时预先设置的，具体数值大小可以根据实际情况而定，第一阈值和第二阈值可以相等也可以不等。例如，第一图像处理器长帧输出用于智能分析人脸，并且统计人脸框的个数A。第二图像处理器短帧输出用于智能分析移动车辆，并且统计车辆框的个数B。如果A与B分别都少于3，则web端的画面使用第三图像处理器输出的中帧画面进行显示。如果A与B分别都大于3，则web端的画面使用长帧融合短帧的宽动态画面进行显示。如果A大于3个，B少于3，则web端的画面使用长帧融合中帧的宽动态画面进行显示。如果B大于3个，A小于3，则web端的画面使用短帧融合中帧的宽动态画面进行显示。上述虽然输出三帧，但是还是对应三路ISP，一路用于长帧，一路用于短帧，还有一路用于显示输出。

本申请采用预览界面数据流与智能抓拍流分离的方法，实现预览与智能抓图的数据分别调试，既满足智能分析的需求，又能满足查看预览界面时亮度适中，细节更多的需求。单sensor的相机，可实现三个sensor的输出和功能，使得相机功能更强大。一台相机可当三台相机用，进而可以达到降低开销，节约资源的效果。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献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(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

在本实施例中还提供了一种图像处理装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图4是根据本发明实施例的图像处理装置的结构框图，如图4所示，该装置包括：第一获取模块42，用于获取由宽动态传感器采集到的一帧图像的一组图像数据，其中，所述宽动态传感器设置在图像采集设备上，所述一组图像数据包长帧数据和短帧数据；第一上传模块44，用于将所述长帧数据上传至第一图像处理器，以通过所述第一图像处理器识别出所述一帧图像中的人物对象；第二上传模块46，用于将所述短帧数据上传至第二图像处理器，以通过所述第二图像处理器识别出所述一帧图像中的车辆对象；第二获取模块48，用于获取所述第一图像处理器输出的人物对象识别结果，以及所述第二图像处理器输出的车辆对象识别结果。

作为一个可选的实施例，将所述长帧数据上传至第一图像处理器，以通过所述第一图像处理器识别出所述一帧图像中的人物对象，包括：将所述长帧数据上传至第一图像处理器；所述第一图像处理器根据所述一帧图像中人物对象的曝光时长，按照第一调整参数对所述一帧图像进行调整，得到第一图像；所述第一图像处理器识别出所述第一图像中的人物对象，以及所述人物对象的数量，其中，所述人物对象识别结果中包括所述第一图像中的人物对象和所述人物对象的数量。

作为一个可选的实施例，将所述短帧数据上传至第二图像处理器，以通过所述第二图像处理器识别出所述一帧图像中的车辆对象，包括：将所述短帧数据上传至第二图像处理器；所述第二图像处理器根据所述一帧图像中车辆对象的曝光时长，按照第二调整参数对所述一帧图像进行调整，得到第二图像；所述第二图像处理器识别出所述第二图像中的车辆对象，以及所述车辆对象的数量，其中，所述车辆对象识别结果中包括所述第一图像中的车辆对象和所述车辆对象的数量。

作为一个可选的实施例，所述方法还包括：将所述长帧数据和所述短帧数据上传至第三图像处理器，以使所述第三图像处理器根据所述一帧图像中人物对象的曝光时长，以及所述一帧图像中车辆对象的曝光时长，按照第三调整参数对所述一帧图像进行调整，得到第三图像。

作为一个可选的实施例，所述将所述长帧数据和所述短帧数据上传至第三图像处理器，以使所述第三图像处理器根据所述一帧图像中人物对象的曝光时长，以及所述一帧图像中车辆对象的曝光时长，按照第三调整参数对所述一帧图像进行调整，得到第三图像，包括：所述第三图像处理器获取所述第一图像处理器对所述一帧图像进行调整时的第一调整参数，以及所述第二图像处理器对所述一帧图像进行调整时的第二调整参数；所述第三图像处理器根据所述第一调整参数和所述第二调整参数确定所述第三调整参数，其中，所述第三调整参数位于所述第一调整参数和所述第二调整参数之间；所述第三图像处理器按照所述第三调整参数对所述一帧图像进行调整，得到所述第三图像。

作为一个可选的实施例，所述方法还包括：在确定所述一帧图像中所述人物对象的数量大于第一阈值，且所述车辆对象的数量小于第二阈值的情况下，显示所述第一图像处理器输出的人物对象识别结果；在确定所述一帧图像中所述人物对象的数量小于第一阈值，且所述车辆对象的数量大于第二阈值的情况下，显示所述第二图像处理器输出的车辆对象识别结果；在确定所述一帧图像中所述人物对象的数量大于第一阈值，且所述车辆对象的数量大于第二阈值的情况下，显示第三图像处理器输出的第三图像。

需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：

S1，获取由宽动态传感器采集到的一帧图像的一组图像数据，其中，所述宽动态传感器设置在图像采集设备上，所述一组图像数据包长帧数据和短帧数据；

S2，将所述长帧数据上传至第一图像处理器，以通过所述第一图像处理器识别出所述一帧图像中的人物对象；

S3，将所述短帧数据上传至第二图像处理器，以通过所述第二图像处理器识别出所述一帧图像中的车辆对象；

S4，获取所述第一图像处理器输出的人物对象识别结果，以及所述第二图像处理器输出的车辆对象识别结果。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。

本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

S1，获取由宽动态传感器采集到的一帧图像的一组图像数据，其中，所述宽动态传感器设置在图像采集设备上，所述一组图像数据包长帧数据和短帧数据；

S2，将所述长帧数据上传至第一图像处理器，以通过所述第一图像处理器识别出所述一帧图像中的人物对象；

S3，将所述短帧数据上传至第二图像处理器，以通过所述第二图像处理器识别出所述一帧图像中的车辆对象；

S4，获取所述第一图像处理器输出的人物对象识别结果，以及所述第二图像处理器输出的车辆对象识别结果。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

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