[发明专利]运动目标检测方法、可读存储介质和电子设备

说明书

本发明实施例提出运动目标检测方法、可读存储介质和电子设备。方法包括：从视频流中获取一帧采集图像；检测所述采集图像中的各运动区域；从所述采集图像中提取包含检测到的所有运动区域的待检测图像；将所述待检测图像输入预先创建的神经网络模型，其中，所述神经网络模型用于从所述待检测图像中检测目标；获取所述神经网络模型对所述目标的检测结果；将所述检测结果中包含的目标映射在所述采集图像上。本发明实施例提高了运动目标检测的精确度。

技术领域

本发明涉及目标检测技术领域，尤其涉及运动目标检测方法、可读存储介质和电子设备。

背景技术

在目前的移动区域跟踪算法中，先使用背景差分法获得移动区域，再根据移动区域的颜色直方图进行卡尔曼滤波以实现移动区域的跟踪。

该方法的缺点如下：

一、通过背景差分法获得的移动区域精确度较差，对光照和外界无关事件的干扰较为敏感。

二、使用颜色直方图来对人体建模，这种方法的精确度很低，只通过颜色直方图无法特别精确地确定该部分是人体，且时间稳定性差。

现有的目标检测技术主要有两类，一类是研究型，其主要目的在于追求极致的检测精度，而不会过多的关注检测时间、资源消耗问题，所以模型一般较大；另一类是落地型，主要目的是平衡检测精度和检测时间和资源消耗，但其应用平台算力大多也不会太差，模型为中型。

而当应用平台的算力比较低时，模型为小型，输入帧的分辨率也较低，此时目标检测的检测效果往往会出现检测距离近、误检较多等问题。

发明内容

本发明实施例提出运动目标检测方法、可读存储介质和电子设备，以提高运动目标检测的精确度。

本发明实施例的技术方案是这样实现的：

一种运动目标检测方法，该运动目标检测方法包括：

从视频流中获取一帧采集图像；

检测所述采集图像中的各运动区域；

从所述采集图像中提取包含检测到的所有运动区域的待检测图像；

将所述待检测图像输入预先创建的神经网络模型，其中，所述神经网络模型用于从所述待检测图像中检测目标；

获取所述神经网络模型对所述目标的检测结果；

将所述检测结果中包含的目标映射在所述采集图像上。

所述检测所述采集图像中的各运动区域，包括：

利用移动侦测算法检测所述采集图像中的各运动区域。

所述从所述采集图像中提取包含检测到的所有运动区域的待检测图像，包括：

利用预先设定的剪裁窗口，从所述采集图像中裁剪出包含检测到的所有运动区域的待检测图像。

所述从所述采集图像中提取包含检测到的所有运动区域的待检测图像，包括：

从所述采集图像中裁剪出包含检测到的所有运动区域的最小矩形，将该最小矩形包含的图像作为所述待检测图像。

所述利用移动侦测算法检测所述采集图像中的各运动区域，包括：

利用预设的掩码块的形状和大小，将所述采集图像划分成多个互不重叠的相交掩码块；

利用所述移动侦测算法对每个所述掩码块执行移动侦测；

将侦测到移动现象的每个掩码块分别作为一个运动区域。

所述利用所述移动侦测算法对每个所述掩码块执行移动侦测，进一步包括：