1.本技术涉及宠物身份识别技术领域，具体涉及一种参赛宠物身份的识别方法及相关装置。
背景技术：2.近年来，为提高生活的质量，人们多选择宠物来陪伴自己。因此，促进了与宠物的相关的行业的发展，例如宠物比赛。
3.但是，在参与赛事的时候，需要人工逐一进行登记成绩并确认参赛宠物身份，浪费大量的人力、时间和精力，且由于同一品种的宠物对应登记人员来说，差异性不大，故容易导致登记错误，或者，无法识别实际参与比赛的宠物是否为参赛前登记的宠物。目前，可以通过在宠物身体内植入芯片，以识别宠物的身份，但是，通过植入芯片的方式对宠物的身份进行确认识别及管理，会对宠物造成一定的伤害。
技术实现要素：4.本技术提供一种参赛宠物身份的识别方法及相关装置，可以根据原始视频中宠物的鼻纹信息与身体比对信息来确定宠物的身份，避免对宠物身体造成伤害，且识别过程快速准确，使比赛进程流畅。
5.第一方面，本技术提供一种参赛宠物身份的识别方法，包括：
6.从原始视频中获取目标宠物的多张目标图像；
7.将所述多张目标图像按照预设的目标图像处理方式进行处理，获得所述目标宠物的第一全身图像与第一鼻部图像；
8.基于所述第一全身图像获取所述目标宠物的第一身体比对信息；
9.基于所述第一鼻部图像获取所述目标宠物的第一鼻纹信息；
10.根据所述第一身体比对信息与所述第一鼻纹信息判断数据库中是否存在与所述目标宠物相同的第一宠物，所述数据库包括宠物、身体比对信息以及鼻纹信息的对应关系；
11.若存在，则确定所述目标宠物在参赛名单内。
12.第二方面，本技术提供一种宠物参赛身份的识别装置，包括：
13.第一获取单元，用于从原始视频中获取目标宠物的多张目标图像；
14.第一处理单元，用于将所述多张目标图像按照预设的目标图像处理方式进行处理，获得所述目标宠物的第一全身图像与第一鼻部图像；
15.第二获取单元，用于基于所述第一全身图像获取所述目标宠物的第一身体比对信息；
16.第三获取单元，用于基于所述第一鼻部图像获取所述目标宠物的第一鼻纹信息；
17.判断单元，用于根据所述第一身体比对信息与所述第一鼻纹信息判断数据库中是否存在与所述目标宠物相同的第一宠物，所述数据库包括宠物、身体比对信息以及鼻纹信息的对应关系；
18.第二处理单元，用于确定所述目标宠物在参赛名单内。
19.第三方面，本技术提供一种电子设备，包括：
20.一个或多个处理器；
21.一个或多个存储器，用于存储程序，
22.所述一个或多个存储器和所述程序被配置为，由所述一个或多个处理器控制所述电子设备执行如本技术实施例第一方面任一方法中的步骤的指令。
23.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如本技术实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。
24.第五方面，本技术提供一种计算机程序，其中，所述计算机程序可操作来使计算机执行如本技术实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序可以为一个软件安装包。
25.可以看出，本技术实施例中，可以从原始视频中获取目标宠物的多张目标图像，通过从原始视频中获取的目标宠物用于比对的图像，防止比对过程中替换宠物的图像，提高判断结果的可信度。将获取的多张目标图像按照预设的目标图像处理方式进行处理，获得该目标宠物的第一全身图像与第一鼻部图像，基于第一全身图像与第一鼻部图像分别获得目标宠物的第一身体比对信息以及第一鼻纹信息，若根据该第一身体比对信息与该第一鼻纹信息判断数据库中存在与目标宠物相同的第一宠物，则确定所述目标宠物在参赛名单内。通过从原始视频中获取的目标宠物的多张目标图像来获取目标宠物的第一身体比对信息与第一鼻纹信息，提高判断结果的准确性，以及提高识别的效率。
附图说明
26.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有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技术的一些实施例，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他的附图。
27.图1是本技术实施例提供的一种服务器的结构示意图；
28.图2是本技术实施例提供的一种终端设备的结构示意图；
29.图3是本技术实施例提供的一种参赛宠物身份的识别系统的结构示意图；
30.图4是本技术实施例提供的一种参赛宠物身份的识别方法的流程图；
31.图5是本技术实施例提供的数据库中的宠物鼻纹信息的获取流程图；
32.图6是本技术实施例提供的数据库中的宠物的身体比对信息的获取流程图；
33.图7是本技术实施例提供的目标图片完整性的比对示意图；
34.图8是本技术实施例提供的另一种参赛宠物身份的识别方法的流程图；
35.图9是本技术实施例提供的另一种参赛宠物身份的识别方法的流程图；
36.图10是本技术实施例提供的一种目标图像处理方式；
37.图11是本技术实施例提供的另一种目标图像处理方式；
38.图12是本技术实施例提供的另一种目标图像处理方式，
39.图13是本技术实施例提供的一种宠物参赛身份的识别装置。
具体实施方式
40.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术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技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
41.本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
42.在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
43.请参阅图1，图1是本技术实施例提供的一种服务器的结构示意图。如图1所示，该服务器包括一个或多个处理器120、存储器130、通信模块140、以及一个或多个程序131，该处理器120通过内部通信总线与该存储器130、该通信模块140通信连接。
44.其中，该一个或多个程序131被存储在上述存储器130中，且被配置由上述处理器120执行，该一个或多个程序131包括用于执行上述方法实施例中任一步骤的指令。
45.其中，处理器120例如可以是中央处理器(central processing unit，cpu)，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)，现场可编程门阵列(field programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本技术公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，单元和电路。处理器120也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，dsp和微处理器的组合等等。通信单元可以是通信模块140、收发器、收发电路等，存储单元可以是存储器130。
46.存储器130可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，rom)、可编程只读存储器(programmable rom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable prom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electrically eprom，eeprom)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，ram)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的随机存取存储器(random access memory，ram)可用，例如静态随机存取存储器(static ram，sram)、动态随机存取存储器(dram)、同步动态随机存取存储器(synchronous dram，sdram)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate sdram，ddr sdram)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced sdram，esdram)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink dram，sldram)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus ram，dr ram)。
47.请参见图2，图2是本技术实施例提供的一种终端设备的结构示意图，终端设备包括：存储器210、收发器220及与存储器210和收发器220耦合的处理器230。存储器210用于存
储一个或多个程序211，处理器230用于执行存储器210存储的一个或多个程序211，收发器220用于在处理器230的控制下与其他设备进行通信。
48.为了更好地理解本技术实施例的技术方案，先对本技术可能涉及到的系统进行说明。请参阅图3，图3是本技术实施例提供的一种参赛宠物身份的识别系统的结构示意图。如图3所示，该参赛宠物身份的识别系统可以包括服务器和终端设备集群。该终端设备集群可以包括一个或者多个终端设备，这里将不对终端设备的数量进行限制。如图3所示，具体可以包括终端设备310a、终端设备310b、终端设备310c、
…
、终端设备310n。如图3所示，终端设备310a、终端设备310b、终端设备310c、
…
、终端设备310n可以分别与上述服务器进行网络连接，以便于每个终端设备可以通过该网络连接与服务器进行数据交互。
49.其中，该终端设备集群中的每个终端设备均可以包括：智能手机、平板电脑、笔记本电脑、桌上型电脑、可穿戴设备、智能家居、头戴设备、车载终端等具有体检推荐功能的智能终端。应当理解，如图3所示的终端设备集群中的每个终端设备均可以安装有目标应用(即应用客户端)，当该应用客户端运行于各终端设备中时，可以分别与上述图3所示的服务器之间进行数据交互。
50.其中，如图3所示，该服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、cdn、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
51.为便于理解，本技术实施例可以在图3所示的多个终端设备中选择一个终端设备作为目标终端设备，该目标终端设备可以包括：智能手机、平板电脑、笔记本电脑、桌上型电脑、智能电视等携带体检推荐功能的智能终端。例如，为便于理解，本技术实施例可以将图3所示的终端设备310a作为目标终端设备，终端设备310a可以获取原始视频，该原始视频包括目标宠物的比赛视频。终端设备310a获取到目标宠物对应的原始视频后，可以将该原始视频发送给服务器。服务器可以根据参赛宠物身份的识别方法对原始视频进行处理，从而获得目标宠物的识别结果，并将识别结果返回给终端设备310a。终端设备310a接收到服务器返回的识别结果后，为用户呈现识别结果。这样，通过服务器端进行处理，节约设备终端的资源，提高处理的效率。或者，终端设备310a作为目标终端设备，终端设备310a可以获取原始视频，该原始视频包括目标宠物的比赛视频，终端设备310a获取到目标宠物对应的原始视频后，根据参赛宠物身份的识别方法获得多张目标图像，将多张目标图像发送给服务器。服务器可以根据参赛宠物身份的识别方法对原始视频进行处理，从而获得目标宠物的识别结果，并将识别结果返回给终端设备310a。
52.请参阅图4，图4是本技术实施例提供的一种参赛宠物身份的识别方法的流程图。下面，将结合图4对本技术实施例涉及到的参赛宠物身份的识别方法进行详细说明。
53.一种参赛宠物身份的识别方法，包括：
54.步骤410：从原始视频中获取目标宠物的多张目标图像。
55.具体的，需要确定目标宠物的参赛身份时，获取包含该目标宠物的比赛视频，该比赛视频即为原始视频。通过从原始视频中获取目标宠物的多张目标图像，防止直接上传的目标宠物的图像为伪造的图像，提高识别结果的可信度。原始视频可以为上述终端设备通过摄像头进行拍摄的视频，也可以为其他带有拍摄装置的设备拍摄后，传输给终端设备或
者服务器的视频，原始视频的获取方式具体此处不作限制。其中，目标宠物可以为一只，也可以同时选择多只。当选择的目标宠物为多只时，分别获取多只目标宠物对应的多张目标图像，从而同时进行处理，以提高识别的效率。
56.步骤420：将所述多张目标图像按照预设的目标图像处理方式进行处理，获得所述目标宠物的第一全身图像与第一鼻部图像。
57.具体的，获取到目标宠物的多张目标图像后，按照预设的目标图像处理方式进行处理，从而获得目标宠物的第一全身图像以及第一鼻部图像。全身图像为宠物身体的图像形，以形象直观的展示宠物的身体特征，鼻部图像为包含宠物鼻部的图像，用于提取鼻纹信息，从而识别宠物身份。
58.步骤430：基于所述第一全身图像获取所述目标宠物的第一身体比对信息。
59.在一种可能的示例中，所述第一身体比对信息包括但不限于宠物腿长与全身长度的比值信息，宠物头部宽度与所述肩宽比值信息。
60.具体示例中，全身图像包含宠物全身比对信息，通过全身图像，可以计算出宠物腿长与全身长度的比值，宠物头部宽度与所述肩宽比值信息，故通过第一全身图像可以获取目标宠物的目标宠物腿长与全身长度的比值信息，目标宠物头部宽度与肩宽比值信息。此外，身体比对信息或者还可以为目标宠物双眼间距与眼到鼻孔距离之间的比值等信息，具体此处不作限制。
61.可见，本示例中，获取目标宠物的身体比对信息，由于不同宠物的身体比对信息之间具有差异性，用于区分不同的宠物，从而提高识别结果的准确性。
62.步骤440：基于所述第一鼻部图像获取所述目标宠物的第一鼻纹信息。
63.具体的，获取目标宠物的第一鼻部图像后，提取第一鼻部图像内的第一鼻纹信息。
64.步骤450：根据所述第一身体比对信息与所述第一鼻纹信息判断数据库中是否存在与所述目标宠物相同的第一宠物。所述数据库包括宠物、身体比对信息以及鼻纹信息的对应关系。
65.具体的，数据库包括宠物、身体比对信息以及鼻纹信息的对应关系。数据库中宠物对应的身体比对信息和鼻纹信息为从预先采集宠物的图像中获得的信息。在获取宠物的图像后，需要判断该宠物的图像是鼻部图像还是全身图像，以从图像中提取该宠物对应的信息。具体的判断方式可以为：根据拍摄前用户确认的拍摄的图像的种类确定该宠物的图像是鼻部图像还是全身图像，或者，终端设备获取该宠物的图像后，检测该宠物的图像，从而确定该宠物的图像为拍摄的宠物的鼻部图像还是全身图像。在参赛前，通过终端设备的摄像头获取参赛宠物的全身图像以及鼻部图像时，宠物会出现晃动的情况，导致拍摄的图像不符合要求。故需要筛选符合条件的图像，以提高数据库中宠物对应的信息的准确性。若确认该宠物图像是宠物的鼻部图像，请参阅图5，图5是本技术实施例提供的数据库中的宠物鼻纹信息的获取流程图。如图5所示：
66.步骤510：检测宠物的图像中是否存在鼻部。
67.具体的，根据预先设置的程序检测获取到的宠物的图像中是否包含宠物的鼻部，若存在，则执行如下步骤520，若不存在，则提示用户重新拍摄该宠物的图像。
68.步骤520：检测该宠物的图像中的鼻部的完整度是否超过预设的完整度；
69.若检测该宠物的图像内的鼻部的完整度低于预设的鼻部的完整度，发出提示提醒
用户重新提取该宠物的鼻部图像，并且，检测到图像的完整度未达到预设的完整度时，则检测该宠物图像中鼻部缺失部分，根据缺失部分确定用户拍摄的设备需要调节的方向，例如，若检测高该宠物的图像中的鼻部缺失右侧鼻部，则提醒用户拍摄时将终端设备的镜头往右侧转动或移动。在检测到宠物图像内的鼻部的完整度等于或者高于预设的鼻部完整度时，执行如下步骤530。
70.步骤530：检测该宠物的图像中鼻部的亮度值是否在预设的亮度值范围内。
71.具体的，若该宠物的图像内的鼻部的完整度等于或者高于预设的鼻部完整度，则检测该宠物的图像中鼻部的亮度在预设的亮度值范围内，则执行如下步骤540；若未在预设的亮度值范围内，则提醒用户注意调节拍摄时的亮度，使拍摄到的宠物的图像中的鼻部的亮度值在预设的亮度值范围内，从而提高图像中鼻纹的清晰度，进而提高获取的数据库中的鼻纹信息的可信度。
72.步骤540：检测该宠物的图像中的鼻纹的清晰度是否超过预设的清晰度。
73.提取宠物的图像中鼻纹，检测提取的鼻纹的清晰度是否达到预设的清晰度，若该宠物的图像内的鼻纹的清晰低于预设的清晰度，则提醒用户重新提取该宠物的鼻部图像，例如，若图像完整但是清晰度低于预设的清晰度，则提醒用户拍摄时减小该宠物与用户拍摄的终端设备的距离，或者调节焦距等。在检测到宠物图像内的鼻纹的清晰等于或者高于预设的清晰度，则存储宠物对应的鼻纹信息。
74.同理，若确认该宠物图像是宠物的全身图像，请参阅图6与图7，图6是本技术实施例提供的数据库中的宠物的身体比对信息的获取流程图，图7是本技术实施例提供的目标图片完整性的比对示意图。如图6所示：
75.步骤610：确认该宠物图像内宠物全身的完整度是否超过预设的完整度。
76.具体的，在获取到该宠物的全身的图像后，检测获取的宠物图像内是否包含该宠物至少一侧的身体的图像，且判断该宠物图像内的身体是否完整，若完整，则执行步骤620；检测到宠物图像中的身体不完整，则提醒用户重新拍摄，并根据检测到的宠物身体的缺失部分，为用户提供指示，例如，以宠物的正脸所在的一侧面为正面，以与该正面相背向的臀部所在为背面。若检测到该宠物图像为宠物正面图像，如图7所示，获取到该宠物的正面图像b，与标准的宠物的正面图像a比对，检测正面图像b中头部，两肩部，两前腿是否完整，与正面图像a比对，正面图像b缺失一只眼睛与一只耳朵，则判定不合格。若检测到该宠物的图像为背面图像，则检测该图像中臀部，两后腿是否完整，若检测到该宠物的图像为宠物侧面图像，则检测该图像中是否宠物的头，身，尾部，以及面对拍摄的终端设备一侧的一前腿以及一后腿是否完整。可以理解的是，检测的确定身体完整性的部位可以根据实际情况进行确定，例如检测到该宠物图像为宠物侧面图像后，仅检测该图像中是否宠物的头，身，以及同侧的一前腿以及一后腿是否完整，具体此处不作限制。
77.步骤620：检测该宠物图像的清晰度是否超过预设的清晰度。
78.具体的，提取宠物图像中宠物的全身图像，检测提取的全身图像的清晰度是否达到预设的清晰度，若该宠物图像内的全身图像的清晰低于预设的清晰度，则发出提示提醒用户重新提取该宠物图像，若该宠物图像中全身的清晰度达到预设清晰度，则提取该宠物图像中各个部分的比值，例如宠物腿长度值，身体长度值，鼻尖到耳尖长度值等等，并计算长度值之间的比值，例如可以计算出宠物腿长与全身长度的比值，鼻尖大耳尖长度值与腿
长比值等等，获得身体比值信息，并存储该比值信息。通过对获取时的宠物图像进行判断以及处理，提高获取的宠物图像的质量，进而提高数据库中宠物对应数据的可信度，以及身份确认结果的准确性。
79.在一种可能的示例中，为提高数据库中该宠物对应的鼻纹信息的可信度，可以采集该宠物的多张鼻部图像，以便于后续查找是否存在该宠物，提高身份识别的可靠性与准确性。
80.在一种可能的示例中，为提高数据库中该宠物对应的身体比对信息的可信度，需要采集该宠物不同侧的全身图像，且可以每侧获取多张图像，并可以根据获取的多张身体图像计算出宠物在不同角度下，全身长度的比值，鼻尖大耳尖长度值与腿长比值等特征部位的比值信息，进一步丰富数据库，提高识别结果的准确性。例如，需获取该宠物正面图像以及与该正面相背向的背面图像，并获取多张正面图像，以提高身份识别结果的可靠性与准确性。
81.步骤460：确定所述目标宠物在参赛名单内。
82.具体的，根据第一身体比对信息与第一鼻纹信息查找到数据库中存在与目标宠物相同的第一宠物后，则确定目标宠物在参赛名单内，进而确定目标宠物为参赛宠物。
83.可见，本示例中，通过从原始视频中获取的目标宠物用于比对的多张目标图像，防止比对过程中替换宠物的图像，提高判断结果的可信度。通过多张目标图像获取目标宠物的第一身体比对信息与第一鼻纹信息，根据目标宠物的第一身体比对信息与第一鼻纹信息识别目标宠物是否在参赛名单内，进而确定目标宠物是否为参赛宠物，提高识别结果的准确性。
84.在一种可能的示例中，请参阅图8，图8是本技术实施例提供的另一种参赛宠物身份的识别方法的流程图。如图8所示：
85.步骤810：根据预设周期从所述原始视频中截取多张原始图像。
86.具体的，为保证获取的原始图像不被替换，故从包含目标宠物的原始视频内获取该目标宠物的原始图像，且由于宠物在比赛过程中存在晃动等情况，截取多张原始图像可以提高截取到清晰图像的概率，以及提高截取到包含目标宠物的图像的概率。本技术中主要通过预设的周期进行截取，例如，每间隔30秒截取一次，或者每间隔40秒截取一次，截取的周期可以根据实际情况进行确定，具体此处不作限制。在其他实施例中，还可以获取视频的长度信息，根据视频的长度信息确定截取的周期，例如，该原始视频时长为3分钟，则设定每20秒截取一次，若原始视频时长为10分钟，则设定每50秒截取一次，根据原始视频的长度调节截取的周期，防止截取图片过多，导致处理时间过长，或者防止截图过少，导致获取的图像中未包含目标宠物的全身与鼻部。
87.步骤820：判断所述多张原始图像中是否存在至少两张包含所述目标宠物的图像。
88.具体的，在获取到多张原始图像后，检测多张原始图像中是否存在至少两张包含目标宠物的图像，以防止截取的图片中没有包含目标宠物的图像，从而导致识别结果错误，若多张原始图像中至少存在两张包含目标宠物的图像，则执行步骤830，若不存在，则设定新的截取周期，重新截取多张原始图像。
89.步骤830：获取所述多张原始图像中包含所述目标宠物的多张目标图像。
90.具体的，当多张原始图像中存在至少两张包含目标宠物的图像，则将包含目标宠
物的图像标定为目标图像，用于获取目标宠物的第一全身图像以及第一鼻部图像。
91.步骤840：将所述多张目标图像按照预设的目标图像处理方式进行处理，获得所述目标宠物的第一全身图像与第一鼻部图像。
92.步骤850：基于所述第一全身图像获取所述目标宠物的第一身体比对信息。
93.步骤860：基于所述第一鼻部图像获取所述目标宠物的第一鼻纹信息。
94.步骤870：根据所述第一身体比对信息与所述第一鼻纹信息判断数据库中是否存在与所述目标宠物相同的第一宠物。所述数据库包括宠物、身体比对信息以及鼻纹信息的对应关系。
95.步骤880：确定所述目标宠物在参赛名单内。
96.其中，步骤840～880与步骤420～460相同，此处不再赘述。
97.可见，本示例中，根据预设的周期从原始视频中获取多张原始图像，以获取适量的原始图像，并将原始图像中包含目标宠物的图像作为目标图像。从视频中获取目标宠物的图像，防止图像被替换，提高识别结果的可信度，且目标图像为多个，从而提高获取的目标宠物的信息的准确性，进一步提高识别结果的准确性。
98.在一种可能的示例中，若仅检测到所述多张原始图像中仅有一张图像包含目标宠物，则检该图像内目标宠物的全身以及鼻部是否完整，若完整，则检测图像内全身以及鼻纹是否清晰，若清晰，则将该图像作为目标图像，并获取目标宠物的第一全身图像与第一鼻部图像。从而避免重新截取，提高识别的效率。
99.在一种可能的示例中，请参阅图9，图9是本技术实施例提供的另一种参赛宠物身份的识别方法的流程图。如图9所示：
100.步骤910：从原始视频中获取目标宠物的多张目标图像。
101.步骤920：将所述多张目标图像按照预设的目标图像处理方式进行处理，获得所述目标宠物的第一全身图像与第一鼻部图像。
102.步骤930：基于所述第一全身图像获取所述目标宠物的第一身体比对信息。
103.步骤940：基于所述第一鼻部图像获取所述目标宠物的第一鼻纹信息。
104.其中，步骤910～940与步骤410～440相同，此处不再赘述。
105.步骤950：确定所述数据库中与所述第一身体比对信息相似度最高的第二身体比对信息。
106.具体的，历遍数据库中身体比对信息，查找数据库中与该第一身体比对信息相似度最高的第二身体比对信息。
107.步骤960：获取所述第二身体比对信息对应的第二鼻纹信息。
108.具体的，由于数据库包括宠物、身体比对信息以及鼻纹信息的对应关系，故可以查找到第二身体比对信息对应的宠物信息以及该宠物对应的第二鼻纹信息，该宠物信息可以包括宠物的名字，编号等等。
109.步骤970：判断所述第二鼻纹信息与所述第一鼻纹信息是否相同。从而确定是否存在与所述目标宠物相同的第一宠物。
110.具体的，比较第一鼻纹信息与第二鼻纹信息是否相同，若相同则证明该第二鼻纹信息对应的第一宠物为目标宠物，故目标宠物在参赛名单内，从而确定目标宠物为参赛宠物。若不相同则证明目标宠物不在参赛名单内。
111.步骤980：确定所述目标宠物在参赛名单内。
112.具体的，根据第一身体比对信息与第一鼻纹信息查找到数据库中存在与目标宠物相同的第一宠物后，则确定目标宠物在参赛名单内，进而确定目标宠物为参赛宠物。
113.可见，本示例中，通过目标宠物的第一身体比对信息筛选出与第一身体比对信息相似度较高的宠物，缩小筛序范围，从而提高识别的效率。通过第一鼻纹信息筛选出来的范围内做进一步确定，提高识别的效率，节约用户时间。
114.在一种可能的示例中，请参阅图10，图10是本技术实施例提供的一种目标图像处理方式，包括：
115.步骤1010：根据所述多张目标图像获取包括所述目标宠物全身的多张第一图像与包括所述目标宠物鼻部的多张第二图像；
116.步骤1020：获取所述多张第一图像的每张图像中的所述目标宠物的关键特征之间的比对关系；
117.步骤1030：根据所述关键特征之间的比对关系生成所述第一全身图像；
118.步骤1040：获取所述多张第二图像的每张图像中的所述目标宠物鼻部的关键点之间的对应关系；
119.步骤1050：根据所述多个关键点之间的对应关系生成所述第一鼻部图像。
120.具体示例中，预设的目标图像处理方式包括：获取多张目标图像中包含目标宠物全身的第一图像与包含鼻部的第二图像，由于为目标宠物的图像，故根据多张第一图像的每张图像中的目标宠物全身的关键特征之间的比对关系从而可以获取该目标宠物的第一全身图像，例如，该第一图像中仅包含该目标宠物头部到肩部的前半身，则提取该前半身中耳朵间距离值、耳朵到鼻孔距离值，肩宽等等数据后，计算比值，并将多个第一图像分别对应的比值进行合成，从而获取该第一全身图像。同理，获取多个第二图像中每个图像中的目标宠物鼻部的关键点之间的对应关系，从而生成第一鼻部图像。
121.可见，本示例中，根据多张目标图像获取第一全身图像，以及第一鼻部图像，提高第一全身图像以及第一鼻部图像的精确度，进而提高识别结果的准确性。
122.在一种可能的示例中，请参阅图11，图11是本技术实施例提供的另一种目标图像处理方式，包括：
123.步骤1111：调节所述多张目标图像内所述目标宠物的大小；
124.步骤1120：对所述目标图像中的所述目标宠物进行交集处理，获得所述目标图像的拼接图像；
125.步骤1130：根据所述拼接图像提取所述目标宠物的所述第一全身图像与所述第一鼻部图像。
126.具体示例中，由于比赛过程中目标宠物与拍摄的终端设备之间距离等原因造成不同目标图像中的目标宠物大小不同，故调节目标图像内目标宠物的大小后，可以提取两张目标图像内的目标宠物进行拼接，以提高获取的第一全身图像的完整性以及第一鼻部图像的完整性。例如，识别到两张目标图像中的树木为同一树木，则计算两张目标图像中该树木的相差倍数，根据该相差倍数调节该目标图像内目标宠物的大小，可以理解的是，还可以以其他相同物品为参照物，具体此处不作限制。调节目标图像内目标宠物的大小后，解析不同目标图像内所拍摄的是目标宠物的侧面正面还是背面，从而进行分类，将属于同一类的目
标图像内的目标宠物进行交集处理，获得目标图像的拼接图像，例如，该第一目标图像为侧面拍摄的图像，第二目标图像也为侧面拍摄的图像，第一目标图像包括目标宠物的前半身，第二目标图像包括目标宠物的后半身，则将第一目标图像与第二目标图像进行拼接，融合重叠的部分，以获得完整的全身图像。
127.可见，本示例中，通过多张目标图像进行拼接，提高获取的第一全身图像以及第一鼻部图像的完整性，进而提高第一身体比对信息的完整性以及第一鼻纹信息的准确性。
128.在一种可能的示例中，请参阅图12，图12是本技术实施例提供的另一种目标图像处理方式，包括：
129.步骤1210：获取所述多张目标图像中清晰度最高的m张第三图像；
130.步骤1220：计算所述m张第三图像中每张图像的所述目标宠物的全身面积占比值、所述目标宠物的鼻部占比值、第一完整度值以及第二完整度值。所述全身面积占比值为所述目标宠物全身面积占所述第三图像的面积的比值，所述鼻部占比值为所述目标宠物鼻部面积占所述第三图像面积的比值，所述第一完整度值为所述第三图像中所述目标宠物的身体的完整度，所述第二完整度值为所述第三图像中所述目标宠物的鼻部的完整度；
131.步骤1230：根据所述全身面积占比值与所述第一完整度值筛选所述m张第三图像中的图像，获得所述第一全身图像；
132.步骤1240：根据所述鼻部占比值与所述第二完整度值筛选所述m张第三图像中的图像，获得所述第一鼻部图像。
133.具体示例中，获取多张目标图像中每张目标图像的清晰度，选择清晰度最高的m张目标图像，计算m张图像中每张目标图像中的目标宠物的全身面积占目标图像面积的全身面积占比值，以及计算该图像中目标宠物的身体的完整度，从而获得第一完整度值。计算m张图像中每张图像中的目标宠物的鼻部面积占目标图像面积的鼻部占比值，并计算该目标图像内目标宠物的鼻部的完整度，获得第二完整度值。将每张目标图像对应的全身面积占比值乘以第一系数，获得第一乘积，将第一完整度值乘以第二系数，获得第二乘积，将第一乘积加上第二乘积，获得该目标图像的第一相加值，同理计算m张目标图像中每张目标图像的第一相加值，比较m张目标图像中每张目标图像对应的第一相加值的大小，确定第一相加值最大的目标图像为第一全身图像。其中，第一系数与第二系数可以根据实际需求进行设定，例如第一系数可以为0.3，第二系数可以为0.7，具体此处不作限制。将每张目标图像对应的鼻部占比值乘以第三系数，获得第三乘积，将第二完整度值乘以第四系数，获得第四乘积，将第三乘积加上第四乘积，获得该目标图像的第二相加值，同理计算m张目标图像中每张目标图像的第二相加值，比较m张目标图像中每张目标图像对应的第二相加值的大小，确定第二相加值最大的目标图像为第一鼻部图像。其中，第三系数与第四系数可以根据实际需求进行设定，例如第三系数可以为0.2，第四系数可以为0.8，具体此处不作限制。
134.可见，本示例中，根据目标图像的清晰度旋转清晰度较高的图像，并根据目标图像内目标宠物的身体的完整度与大小，鼻部的完整度与大小，确定第一全身图像与第一鼻部图像，提高确定结果的准确性。
135.本技术实施例可以根据上述方法示例对会议文件的推送装置进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。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。本技术实施例中对单元的划分是示意性的，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。
136.在采用对应各个功能划分各个功能单元的情况下，图13是本技术实施例提供的一种宠物参赛身份的识别装置。一种宠物参赛身份的识别装置，包括：
137.第一获取单元1310，用于从原始视频中获取目标宠物的多张目标图像；
138.第一处理单元1320，用于将所述多张目标图像按照预设的目标图像处理方式进行处理，获得所述目标宠物的第一全身图像与第一鼻部图像；
139.第二获取单元1330，用于基于所述第一全身图像获取所述目标宠物的第一身体比对信息；
140.第三获取单元1340，用于基于所述第一鼻部图像获取所述目标宠物的第一鼻纹信息；
141.判断单元1350，用于根据所述第一身体比对信息与所述第一鼻纹信息判断数据库中是否存在与所述目标宠物相同的第一宠物，所述数据库包括宠物、身体比对信息以及鼻纹信息的对应关系；
142.第二处理单元1360，用于确定所述目标宠物在参赛名单内。
143.在一种可能的示例中，所述第一获取单元1310，还用于：根据预设周期从所述原始视频中截取多张原始图像；以及判断所述多张原始图像中是否存在至少两张包含所述目标宠物的图像；以及获取所述多张原始图像中包含所述目标宠物的多张目标图像。
144.在一种可能的示例中，所述判断单元1350，还用于：确定所述数据库中与所述第一身体比对信息相似度最高的第二身体比对信息；以及获取所述第二身体比对信息对应的第二鼻纹信息；以及判断所述第二鼻纹信息与所述第一鼻纹信息是否相同，从而确定是否存在与所述目标宠物相同的第一宠物。
145.在一种可能的示例中，所述装置还包括第一处理单元，用于根据所述多张目标图像获取包括所述目标宠物全身的多张第一图像与包括所述目标宠物鼻部的多张第二图像；以及获取所述多张第一图像的每张图像中的所述目标宠物的关键特征之间的比对关系；根据所述关键特征之间的比对关系生成所述第一全身图像；以及获取所述多张第二图像的每张图像中的所述目标宠物鼻部的关键点之间的对应关系；根据所述多个关键点之间的对应关系生成所述第一鼻部图像。
146.在一种可能的示例中，所述装置还包括第二处理单元，用于调节所述多张目标图像内所述目标宠物的大小；以及对所述目标图像中的所述目标宠物进行交集处理，获得所述目标图像的拼接图像；根据所述拼接图像提取所述目标宠物的所述第一全身图像与所述第一鼻部图像。
147.在一种可能的示例中，所述装置还包括第三处理单元，用于获取所述多张目标图像中清晰度最高的m张第三图像；以及计算所述m张第三图像中每张图像的所述目标宠物的全身面积占比值、所述目标宠物的鼻部占比值、第一完整度值以及第二完整度值，所述全身面积占比值为所述目标宠物全身面积占所述第三图像的面积的比值，所述鼻部占比值为所述目标宠物鼻部面积占所述第三图像面积的比值，所述第一完整度值为所述第三图像中所述目标宠物的身体的完整度，所述第二完整度值为所述第三图像中所述目标宠物的鼻部的完整度；以及根据所述全身面积占比值与所述第一完整度值筛选所述m张第三图像中的图
像，获得所述第一全身图像；以及根据所述鼻部占比值与所述第二完整度值筛选所述m张第三图像中的图像，获得所述第一鼻部图像。
148.在一种可能的示例中，所述第一身体比对信息包括但不限于宠物腿长与全身长度的比值信息，宠物头部宽度与所述肩宽比值信息。
149.上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本技术实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。
150.本技术实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤，上述计算机包括电子设备。
151.本技术实施例还提供一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括计算机程序，上述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。
152.该计算机程序产品可以为一个软件安装包，上述计算机包括电子设备。
153.应理解，在本技术的各种实施例中，上述各过程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，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
154.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法、装置和系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的；例如，所述单元的划分，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信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
155.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，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
156.另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理包括，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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
157.上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存
储介质中。上述软件功能单元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)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，简称rom)、随机存取存储器(random access memory，简称ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
158.尽管上面已经示出和描述了本技术的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本技术的限制，本领域的普通技术人员在本技术的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型，这些改进和润饰也视为本技术的保护范围。
技术特征：1.一种参赛宠物身份的识别方法，其特征在于，包括：从原始视频中获取目标宠物的多张目标图像；将所述多张目标图像按照预设的目标图像处理方式进行处理，获得所述目标宠物的第一全身图像与第一鼻部图像；基于所述第一全身图像获取所述目标宠物的第一身体比对信息；基于所述第一鼻部图像获取所述目标宠物的第一鼻纹信息；根据所述第一身体比对信息与所述第一鼻纹信息判断数据库中是否存在与所述目标宠物相同的第一宠物，所述数据库包括宠物、身体比对信息以及鼻纹信息的对应关系；若存在，则确定所述目标宠物在参赛名单内。2.根据权利要求1所述的参赛宠物身份的识别方法，其特征在于，所述从原始视频中获取目标宠物的多张目标图像，包括：根据预设周期从所述原始视频中截取多张原始图像；判断所述多张原始图像中是否存在至少两张包含所述目标宠物的图像；若存在，则获取所述多张原始图像中包含所述目标宠物的多张目标图像。3.根据权利要求1所述的参赛宠物身份的识别方法，其特征在于，所述根据所述第一身体比对信息与所述第一鼻纹信息判断数据库中是否存在与所述目标宠物相同的第一宠物，包括：确定所述数据库中与所述第一身体比对信息相似度最高的第二身体比对信息；获取所述第二身体比对信息对应的第二鼻纹信息；判断所述第二鼻纹信息与所述第一鼻纹信息是否相同，从而确定是否存在与所述目标宠物相同的第一宠物。4.根据权利要求1-3中任一项所述的参赛宠物身份的识别方法，其特征在于，所述预设的目标图像处理方式，包括：根据所述多张目标图像获取包括所述目标宠物全身的多张第一图像与包括所述目标宠物鼻部的多张第二图像；获取所述多张第一图像的每张图像中的所述目标宠物的关键特征之间的比对关系；根据所述关键特征之间的比对关系生成所述第一全身图像；获取所述多张第二图像的每张图像中的所述目标宠物鼻部的关键点之间的对应关系；根据所述多个关键点之间的对应关系生成所述第一鼻部图像。5.根据权利要求1-3中任一项所述的参赛宠物身份的识别方法，其特征在于，所述预设的目标图像处理方式，包括：调节所述多张目标图像内所述目标宠物的大小；对所述目标图像中的所述目标宠物进行交集处理，获得所述目标图像的拼接图像；根据所述拼接图像提取所述目标宠物的所述第一全身图像与所述第一鼻部图像。6.根据权利要求1-3中任一项所述的参赛宠物身份的识别方法，其特征在于，所述预设的目标图像处理方式，包括：获取所述多张目标图像中清晰度最高的m张第三图像；计算所述m张第三图像中每张图像的所述目标宠物的全身面积占比值、所述目标宠物的鼻部占比值、第一完整度值以及第二完整度值，所述全身面积占比值为所述目标宠物全
身面积占所述第三图像的面积的比值，所述鼻部占比值为所述目标宠物鼻部面积占所述第三图像面积的比值，所述第一完整度值为所述第三图像中所述目标宠物的身体的完整度，所述第二完整度值为所述第三图像中所述目标宠物的鼻部的完整度；根据所述全身面积占比值与所述第一完整度值筛选所述m张第三图像中的图像，获得所述第一全身图像；根据所述鼻部占比值与所述第二完整度值筛选所述m张第三图像中的图像，获得所述第一鼻部图像。7.根据权利要求1所述的参赛宠物身份的识别方法，其特征在于，所述第一身体比对信息包括但不限于宠物腿长与全身长度的比值信息，宠物头部宽度与所述肩宽比值信息。8.一种宠物参赛身份的识别装置，其特征在于，包括：第一获取单元，用于从原始视频中获取目标宠物的多张目标图像；第一处理单元，用于将所述多张目标图像按照预设的目标图像处理方式进行处理，获得所述目标宠物的第一全身图像与第一鼻部图像；第二获取单元，用于基于所述第一全身图像获取所述目标宠物的第一身体比对信息；第三获取单元，用于基于所述第一鼻部图像获取所述目标宠物的第一鼻纹信息；判断单元，用于根据所述第一身体比对信息与所述第一鼻纹信息判断数据库中是否存在与所述目标宠物相同的第一宠物，所述数据库包括宠物、身体比对信息以及鼻纹信息的对应关系；第二处理单元，用于确定所述目标宠物在参赛名单内。9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令，在所述处理器执行所述计算机指令的情况下，所述电子设备执行如权利要求1至7中任意一项所述的方法。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中存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，在所述程序指令被处理器执行的情况下，使所述处理器执行如权利要求1至7中任意一项所述的方法。
技术总结本申请提供了一种参赛宠物身份的识别方法及相关装置，包括：从原始视频中获取目标宠物的多张目标图像，将多张目标图像按照预设的目标图像处理方式进行处理，获得目标宠物的第一全身图像与第一鼻部图像；基于第一全身图像获取目标宠物的第一身体比对信息；基于第一鼻部图像获取目标宠物的第一鼻纹信息；根据第一身体比对信息与第一鼻纹信息判断数据库中是否存在与目标宠物相同的第一宠物，若存在，则确定目标宠物在参赛名单内。本申请实施例中通过从原始视频中获取的目标宠物的多张目标图像来获取目标宠物的第一身体比对信息与第一鼻纹信息，提高判断结果的准确性，根据鼻纹信息与身体比对信息来确定宠物身份，提高识别的效率与准确性。效率与准确性。效率与准确性。
技术研发人员：彭永鹤
受保护的技术使用者：新瑞鹏宠物医疗集团有限公司
技术研发日：2022.06.09
技术公布日：2022/11/1
