[发明专利]基于光流法的像素变化的动态多帧测速方法在审
申请号: | 201910694954.X | 申请日: | 2019-07-30 |
公开(公告)号: | CN110533699A | 公开(公告)日: | 2019-12-03 |
发明(设计)人: | 张国辉;车宏伟 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06T7/269 | 分类号: | G06T7/269;G06K9/00;G01P3/38 |
代理公司: | 44312 深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) | 代理人: | 李红梅<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
地址: | 518029 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 测速 框体 检测 中心体 计算机可读存储介质 目标检测算法 目标检测 速度计算 有效信息 交集 动态的 光流法 像素点 中心点 最小边 像素 体内 | ||
1.一种基于光流法的目标检测方法,其特征在于,所述基于光流法的目标检测方法包括:
步骤A:通过目标检测算法获取待检测目标的框体坐标;
步骤B:根据所述框体坐标,计算出框体内每个待检测目标对应的像素点的速度;
步骤C:将所述框体的中心点作为测速的中心体的中心,及将所述框体最小边的1/3为半径作为待检测目标的测速中心体;
步骤D:根据所述待检测目标的测速中心体获取当前帧速度;
步骤E:根据当前帧和上一帧待检测目标的测速中心体的交集的像素的速度计算速度平均值,并将所述速度平均值作为待检测目标的速度。
2.如权利要求1所述的基于光流法的目标检测方法,其特征在于,所述步骤A包括:
步骤A1:通过深度学习对待检测目标的图像进行特征提取;
步骤A21:将特征进行分割,针对不同特征进行分类识别;及
步骤A22:当特征分类分数超过阈值时,则判定该特征属于行人特征。
3.如权利要求2所述的基于光流法的目标检测方法,其特征在于,所述步骤A还包括:
步骤A31:将行人特征结合得到行人的特征坐标位置信息;
步骤A32:将行人的特征坐标位置信息结合标注信息进行回归算法;及
步骤A33:获得行人检测的框体坐标。
4.如权利要求1或3所述的基于光流法的目标检测方法,其特征在于,所述步骤B包括:
根据所述框体坐标,计算当前图像帧中每个待检测目标所对应的目标区域;
对每一目标区域内的像素分别进行聚类处理,得到每一待检测目标所对应的第一区域和第二区域;其中,每一待检测目标与其中一像素一一对应;
将第一区域的中心像素作为第一中心,将第二区域的中心像素作为第二中心。
5.如权利要求4所述的基于光流法的目标检测方法,其特征在于,所述步骤B还包括:
计算第一中心到第二中心的距离作为对应待检测目标的运动距离;
根据待检测目标的运动距离与预设时间段计算待检测目标对应的像素点的速度。
6.如权利要求4或5所述的基于光流法的目标检测方法,其特征在于,针对每个目标区域,根据像素值的大小对该目标区域内的像素进行聚类处理,得到两类:其中一类中的像素值较小,另一类中的像素值较大;将像素值较小对应的目标区域作为该待检测目标的第一区域,将像素值较大对应的目标区域作为该待检测目标的第二区域。
7.如权利要求1所述的基于光流法的目标检测方法,其特征在于,通过每一预设时间段采集包括待检测目标的光流图像,每一待检测目标对应光流图像的一像素。
8.如权利要求1所述的基于光流法的目标检测方法,其特征在于,在所述步骤A中,采用矩形框体包围住每个被检测出的目标并返回矩形框体的坐标位置,作为所述待检测目标的位置。
9.一种基于光流法的目标检测装置,其特征在于,所述基于光流法的目标检测装置包括存储器和处理器,所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的基于光流法的目标检测程序,所述基于光流法的目标检测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8任一所述的基于光流法的目标检测方法。
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上存储有基于光流法的目标检测程序,所述基于光流法的目标检测程序可被一个或者多个处理器执行,以实现如权利要求1至8任一项所述的基于光流法的目标检测方法的步骤。
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