[发明专利]目标检测方法、装置、电子设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：

从监控视频中获取第一图像；

通过滤波算法对所述第一图像进行预处理得到第二图像，所述第二图像的图像特征强度大于所述第一图像的图像特征强度；

从所述监控视频对应的参考图像序列确定目标参考图像；

根据所述目标参考图像及所述第二图像，判断所述第二图像中是否包括存在运动目标的图区；

当所述第二图像中包括存在所述运动目标的图区时，将所述第二图像中存在所述运动目标的图区输入经过预训练的深度学习模型，得到所述深度学习模型检测所述第二图像的检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过滤波算法对所述第一图像进行预处理得到第二图像，包括：

通过光滑滤波算法及锐化滤波算法对经过灰度处理后的所述第一图像处理得到所述第二图像，其中，所述光滑滤波算法包括：

所述锐化滤波算法包括：

式中，x₁为所述第一图像中的像素点的特征值，y₁为所述像素点光滑处理后的特征值，x₂为光滑处理后的像素点的特征值，y₂为所述光滑处理后的像素点经过锐化处理后的特征值，k为光滑化参数，N为大于或等于1的整数；l为锐化参数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述第二图像中存在所述运动目标的图区输入经过预训练的深度学习模型之前，所述方法还包括：

获取训练图像集，所述训练图像集包括多个存在指定目标的图像及多个未存在所述指定目标的图像；

通过所述训练图像集训练深度学习模型，得到用于识别图像中是否存在指定目标的深度学习模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述第一图像或第二图像作为所述训练图像集中的图像，并训练所述深度学习模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标参考图像及所述第二图像，判断所述第二图像中是否存在运动目标的图区，包括：

计算所述目标参考图像与所述第二图像中位置相对应的像素点的特征值的差值；

确定所述第二图像中所述差值大于或等于预设阈值的像素点为目标像素点；

基于所述目标像素点的位置计算相连通的多个所述目标像素点形成的像素面积；

当所述像素面积大于或等于预设面积时，确定多个所述目标像素点所在的区域为所述第二图像中存在所述运动目标的图区。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述检测结果表征所述第一图像或所述第二图像中存在未佩戴安全帽的人员图像时，发出报警提示。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述监控视频对应的参考图像序列确定目标参考图像，包括：

基于获取的当前环境光照强度、环境光照强度与所述参考图像序列中的参考图像的关联关系，从所述参考图像序列中选择与所述当前环境光照强度对应的参考图像为所述目标参考图像。

8.一种目标检测装置，其特征在于，应用于电子设备，所述装置包括：

图像获取单元，用于从监控视频中获取第一图像；

预处理单元，用于通过滤波算法对所述第一图像进行预处理得到第二图像，所述第二图像的图像特征强度大于所述第一图像的图像特征强度；

确定单元，用于从所述监控视频对应的参考图像序列确定目标参考图像；

判断单元，用于根据所述目标参考图像及所述第二图像，判断所述第二图像中是否包括存在运动目标的图区；

检测单元，用于当所述第二图像中包括存在所述运动目标的图区时，将所述第二图像中存在所述运动目标的图区输入经过预训练的深度学习模型，得到所述深度学习模型检测所述第二图像的检测结果。