[发明专利]一种运动目标检测方法、装置、存储介质及终端设备

说明书

本发明公开了一种运动目标检测方法、装置、存储介质及终端设备，包括：获取待检测的第t+1帧图像；根据预设的高斯混合模型判断所述第t+1帧图像上的每个像素点是否满足第一匹配条件和第二匹配条件；第一匹配条件用于判断每个像素点的像素值与对应的任一背景成分的均值的偏差是否小于第一偏差阈值；第二匹配条件用于判断每个像素点的邻域像素集合中，像素值与对应的任一背景成分的均值的偏差小于第二偏差阈值的邻域像素点的个数是否大于数量阈值；若不满足第一匹配条件和第二匹配条件，则判定对应的像素点为前景；根据判定为前景的所有像素点获取第t+1帧图像上的运动目标区域。本发明能够结合像素点的领域像素信息，提高运动目标检测的检测效果。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种运动目标检测方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备。

背景技术

目前，在大量摄像头被使用的情况下，人脸检测、行人检测等功能被广泛的应用在了移动端的摄像头上，并且这些检测方法往往以运动检测为基础，能够提升检测速度以及检测准确率。然而在实际应用中，运动检测往往会检测到树木，或者摄像头的小幅抖动、流动的水面等干扰，导致检测到大量零散的运动区域，对后续检测运动目标造成了干扰。

现有常见的运动目标检测方法有帧间差分法、高斯混合模型方法、ViBe方法等，相对来说，高斯混合模型方法和ViBe方法性能接近，且性能优于帧间差分法，可以有效减少零散的检测点。但是，相对于ViBe方法，高斯混合模型方法也有不足之处，高斯混合模型由相应像素点的时序变化所决定，没有使用到相应像素点的邻域像素信息，导致运动目标检测的效果不佳。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种运动目标检测方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备，能够结合像素点的领域像素信息，提高运动目标检测的检测效果。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种运动目标检测方法，包括：

获取待检测的第t+1帧图像；其中，t0；

根据预设的高斯混合模型判断所述第t+1帧图像上的每个像素点是否满足预设的第一匹配条件和第二匹配条件；其中，每个像素点对应的高斯混合模型均包括根据第t帧图像进行更新后的K个高斯成分，K1；所述第一匹配条件用于判断每个像素点的像素值与对应的K个高斯成分中的任意一个背景成分的均值的偏差是否小于预设的第一偏差阈值；所述第二匹配条件用于判断在每个像素点的邻域像素集合中，像素值与对应的K个高斯成分中的任意一个背景成分的均值的偏差小于预设的第二偏差阈值的邻域像素点的个数是否大于预设的数量阈值；

若不满足所述第一匹配条件和所述第二匹配条件，则判定对应的像素点为前景；否则，判定对应的像素点为背景；

根据判定为前景的所有像素点获取所述第t+1帧图像上的运动目标区域。

进一步地，所述第一匹配条件为|X_p,t+1-μ_p,i,t|δ₁*σ_p,i,t；其中，X_p,t+1表示所述第t+1帧图像上的任一像素点p的像素值，μ_p,i,t和σ_p,i,t分别表示像素点p对应的根据第t帧图像更新后的第i个高斯成分的均值和标准差，δ₁0，0i≤B_pK，B_p表示像素点p对应的K个高斯成分中的背景成分的个数，将像素点p对应的K个高斯成分按照w_p,i,t/σ_p,i,t的值从大到小的顺序进行排序后的前B_p个高斯成分作为背景成分，w_p,i,t表示像素点p对应的根据第t帧图像更新后的第i个高斯成分的权重，