[发明专利]目标检测方法、装置、设备、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标图像，采用最大熵与面积结合算法对所述目标图像进行第一目标检测和采用结构元顶帽算法对所述目标图像进行第二目标检测切换处理，以得到所述目标图像中的第一目标或第二目标；

其中，所述结构元顶帽算法中的形态学结构元的确定方式包括：根据所述第一目标和所述第二目标中较小的目标构建所述形态学结构元；

所述采用最大熵与面积结合算法对所述目标图像进行第一目标检测和采用结构元顶帽算法对所述目标图像进行第二目标检测切换处理，以得到所述目标图像中的第一目标或第二目标包括：

若连续至少一帧未检测到所述第一目标，则采用结构元顶帽算法对所述目标图像进行第二目标检测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若连续至少一帧未检测到第一目标，则采用结构元顶帽算法对所述目标图像进行第二目标检测之后包括：

若连续至少一帧未检测到所述第二目标，则返回对所述目标图像进行第一目标检测的步骤。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用最大熵与面积结合算法对所述目标图像进行第一目标检测包括：

获取对所述目标图像进行分割的阈值，并根据所述阈值对所述目标图像进行分割，得到第一图像；

对所述第一图像进行连通域分析，得到第二图像；

对所述第二图像进行对比度分析，得到所述第一目标。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取对所述目标图像进行分割的阈值，并根据所述阈值对所述目标图像进行分割，得到第一图像包括：

获取所述目标图像的灰度阶，并根据所述灰度阶分别计算所述灰度阶对应所述目标图像的灰度熵和所述灰度阶对应所述目标图像的区域面积，其中，所述目标图像的区域面积包括目标区域面积和背景区域面积；

根据所述目标区域面积和背景区域面积，获取所述目标图像的区域面积差；

若所述目标图像的灰度熵与所述目标图像的区域面积差乘积值最大，则获取所述乘积值最大时所述灰度阶对应的阈值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像进行连通域分析，得到第二图像包括：

采用聚类分析，将所述第一图像中的目标区域进行聚合，得到可选目标区域。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述第二图像进行对比度分析，得到所述第一目标包括：

采用对比度分析，去除所述可选目标区域中的非目标区域，得到所述第一目标。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用结构元顶帽算法对所述目标图像进行第二目标检测包括：

根据所述形态学结构元对所述目标图像进行形态学顶帽操作，得到第三图像；

在所述目标图像中减去所述第三图像，得到第四图像；

获取第二阈值，对所述第四图像进行分割，得到第五图像；

对所述第五图像进行连通域分析，得到第六图像；

对所述第六图像进行对比度分析，得到所述第二目标。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取初始图像，并对所述初始图像进行预处理，得到所述目标图像。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述获取初始图像，并对所述初始图像进行预处理，得到目标图像包括：

依次对所述初始图像进行高斯滤波平滑和最大值滤波去噪处理，得到所述目标图像。