[发明专利]一种基于神经网络和运动矢量的目标检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于神经网络和运动矢量的目标检测方法，其特征在于，包括：

接收图像采集设备发送的视频数据码流；

解析所述视频数据码流以提取至少两帧图像，并记录提取的每一帧所述图像所分别对应的顺序号；

针对于每一帧所述图像，根据所述图像所对应的顺序号确定所述图像是否为帧内预测编码帧，若是，则执行A1；否则，执行A2、A3及A4；

A1：通过神经网络模型对所述图像进行识别以检测出所述图像携带的至少一个目标，确定并存储各个所述目标在所述图像中的位置信息，在所述图像中对各个所述目标的位置进行标记处理以形成目标图像；

A2：根据所述图像所对应的顺序号确定所述图像所对应的参考图像，并获取所述图像对应于所述参考图像的运动矢量信息；

A3：根据各个所述目标在所述参考图像中的位置信息以及所述运动矢量信息，确定各个所述目标在所述图像中的当前位置信息；

A4：根据各个所述目标在所述图像中的当前位置信息，在所述图像中对各个所述目标的位置进行标记处理以形成目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述根据所述图像所对应的顺序号确定所述图像是否为帧内预测编码帧，包括：

通过如下公式计算所述图像所对应的评价值：

其中，β表征所述评价系数、α表征所述图像所对应的顺序号、n为大于1的预设常数；

当β为整数时，确定所述图像为帧内预测编码帧，否则，确定所述图像为帧间预测编码帧。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，

所述运动矢量信息，包括：整像素运动矢量及帧内预测编码图像块。

4.一种基于神经网络和运动矢量的目标检测装置，其特征在于，包括：

码流接收模块，用于接收图像采集设备发送的视频数据码流；

码流解析模块，解析所述视频数据码流以提取至少两帧图像，并记录提取的每一帧所述图像所分别对应的顺序号；

图像确定模块，用于针对于每一帧所述图像，根据所述图像所对应的顺序号确定所述图像是否为帧内预测编码帧，若是，则触发神经网络调用模块；否则，触发信息获取模块；

所述神经网络调用模块，用于通过神经网络模型对所述图像进行识别以检测出所述图像携带的至少一个目标，确定并存储各个所述目标在所述图像中的位置信息，在所述图像中对各个所述目标的位置进行标记处理以形成目标图像；

所述信息获取模块，用于根据所述图像所对应的顺序号确定所述图像所对应的参考图像，并获取所述图像对应于所述参考图像的运动矢量信息；

位置确定模块，用于根据各个所述目标在所述参考图像中的位置信息以及所述运动矢量信息，确定各个所述目标在所述图像中的当前位置信息；

标记处理模块，用于根据各个所述目标在所述图像中的当前位置信息，在所述图像中对各个所述目标的位置进行标记处理以形成目标图像。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，

所述图像确定模块，用于执行如下步骤：

通过如下公式计算所述图像所对应的评价值：

其中，β表征所述评价系数、α表征所述图像所对应的顺序号、n为大于1的预设常数；

当β为整数时，确定所述图像为帧内预测编码帧，当β为非整数时，确定所述图像为帧间预测编码帧。

6.根据权利要求4或5所述的装置，其特征在于，

所述运动矢量信息，包括：整像素运动矢量及帧内预测编码图像块。