[發(fā)明專(zhuān)利]檢測(cè)視頻圖像中的目標(biāo)的方法和裝置

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 200910161669.8
• 申請(qǐng)日: 2009-07-28
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN101968884A
• 公開(kāi)（公告）日: 2011-02-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 梅樹(shù)起;吳偉國(guó)
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 索尼株式會(huì)社
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/00
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 康建峰;郎曉虹

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)，具體地，涉及一種檢測(cè)視頻圖像中的目標(biāo)的方法和裝置。

背景技術(shù)

圖像中的物體檢測(cè)技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)重要分支。同一類(lèi)物體之間存在或多或少的外形上的差異，在成像時(shí)受到光照、視角、姿態(tài)等多重因素的影響在圖像中可能產(chǎn)生出截然不同的狀態(tài)，這給圖像中的物體檢測(cè)技術(shù)帶來(lái)很大困難。

視頻圖像中的物體檢測(cè)技術(shù)又有其自身的特點(diǎn)，一般來(lái)說(shuō)視頻圖像的圖像質(zhì)量要差許多，分辨率低、存在運(yùn)動(dòng)模糊、噪點(diǎn)顯著等，給目標(biāo)檢測(cè)帶來(lái)了新的困難。當(dāng)目標(biāo)的檢測(cè)和分類(lèi)在視頻圖像中進(jìn)行時(shí)，由于圖像質(zhì)量的下降和運(yùn)動(dòng)模糊等噪聲的存在，處理性能會(huì)有較大下降。

發(fā)明內(nèi)容

在下文中給出關(guān)于本發(fā)明的簡(jiǎn)要概述，以便提供關(guān)于本發(fā)明的某些方面的基本理解。應(yīng)當(dāng)理解，這個(gè)概述并不是關(guān)于本發(fā)明的窮舉性概述。它并不是意圖確定本發(fā)明的關(guān)鍵或重要部分，也不是意圖限定本發(fā)明的范圍。其目的僅僅是以簡(jiǎn)化的形式給出某些概念，以此作為稍后論述的更詳細(xì)描述的前序。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種檢測(cè)視頻圖像中的目標(biāo)的方法，所述方法包括：幀檢測(cè)步驟：對(duì)包含目標(biāo)幀的多幀圖像分別進(jìn)行檢測(cè)，以得到一個(gè)或多個(gè)第一候選目標(biāo)及其置信度；及合并步驟：對(duì)所述多幀圖像中的第一候選目標(biāo)及其置信度進(jìn)行合并，得到目標(biāo)幀中的一個(gè)或多個(gè)第二候選目標(biāo)。

根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種檢測(cè)視頻圖像中的目標(biāo)的裝置，該裝置包括：目標(biāo)檢測(cè)與分類(lèi)器，用于對(duì)視頻序列中包括目標(biāo)幀的多幀圖像進(jìn)行檢測(cè)，以得到一個(gè)或多個(gè)第一候選目標(biāo)及其置信度；以及合并模塊，用于對(duì)所述多幀圖像中的第一候選目標(biāo)的置信度進(jìn)行合并，以得到目標(biāo)幀中的一個(gè)或多個(gè)第二候選目標(biāo)。

另外，本發(fā)明的實(shí)施例還提供了用于實(shí)現(xiàn)上述檢測(cè)視頻圖像中的目標(biāo)的方法的計(jì)算機(jī)程序。

此外，本發(fā)明的實(shí)施例還提供了至少計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)形式的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其上記錄有用于實(shí)現(xiàn)上述檢測(cè)視頻圖像中的目標(biāo)的方法的計(jì)算機(jī)程序代碼。

附圖說(shuō)明

參照下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的說(shuō)明，會(huì)更加容易地理解本發(fā)明的以上和其它目的、特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)。附圖中的部件只是為了示出本發(fā)明的原理。在附圖中，相同的或類(lèi)似的技術(shù)特征或部件將采用相同或類(lèi)似的附圖標(biāo)記來(lái)表示。

圖1-6分別是示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的檢測(cè)視頻圖像中的目標(biāo)的方法的示意性流程圖；

圖7和圖8是示出了檢測(cè)視頻圖像中的目標(biāo)的方法的一個(gè)應(yīng)用示例的流程圖；

圖9-13分別是示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的檢測(cè)視頻圖像中的目標(biāo)的裝置的示意性框圖；

圖14是示出了根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的目標(biāo)檢測(cè)與分類(lèi)器的結(jié)構(gòu)的示意性框圖；

圖15是示出了目標(biāo)檢測(cè)與分類(lèi)器的一個(gè)應(yīng)用示例的示意性框圖；及

圖16是示出用于實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的計(jì)算機(jī)的結(jié)構(gòu)的示例性框圖。

具體實(shí)施方式

下面參照附圖來(lái)說(shuō)明本發(fā)明的實(shí)施例。在本發(fā)明的一個(gè)附圖或一種實(shí)施方式中描述的元素和特征可以與一個(gè)或更多個(gè)其它附圖或?qū)嵤┓绞街惺境龅脑睾吞卣飨嘟Y(jié)合。應(yīng)當(dāng)注意，為了清楚的目的，附圖和說(shuō)明中省略了與本發(fā)明無(wú)關(guān)的、本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的部件和處理的表示和描述。

圖1是示出了根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的檢測(cè)視頻圖像中的目標(biāo)的方法的示意流程圖。

如圖1所示，該方法可包括下文所述的步驟S101和S103。

步驟S101用于對(duì)多幀圖像進(jìn)行檢測(cè)，也稱(chēng)為幀檢測(cè)步驟。具體而言，在該步驟中，在獲取要檢測(cè)的視頻圖像序列中的包括目標(biāo)幀的多幀圖像后，對(duì)多幀圖像分別進(jìn)行檢測(cè)，得到一個(gè)或多個(gè)候選目標(biāo)(為了敘述方便，下文中稱(chēng)為第一候選目標(biāo))及其置信度。

在步驟S103中，將在步驟S101中檢測(cè)到的所述多幀圖像中的第一候選目標(biāo)及其置信度進(jìn)行合并，從而得到目標(biāo)幀中的一個(gè)或多個(gè)候選目標(biāo)(為了敘述方便，下文中稱(chēng)為第二候選目標(biāo))。步驟S103也稱(chēng)為合并步驟。