[發明專利]運動物體檢測方法、裝置、介質及計算設備

在審

• 申請號: 201710823288.6
• 申請日: 2017-09-13
• 公開（公告）號: CN107578020A
• 公開（公告）日: 2018-01-12
• 發明（設計）人: 陳海沯;陳從華;任賦;謝超;葉德焰
• 申請（專利權）人: 明見（廈門）技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T7/246;G06K9/62
• 代理公司: 廈門市精誠新創知識產權代理有限公司35218
• 代理人: 何家富

技術領域

本申請涉及圖像處理技術領域，尤其涉及運動物體檢測方法、裝置、介質及計算設備。

背景技術

運動物體檢測的目的在于檢測出在連續幀圖像中位置改變的物體。其是高級輔助駕駛技術和智能車技術的一項核心技術。通過檢測圖像中的運動物體，可以警告提醒駕駛人員危險環境的出現，這可以有效的減少駕駛人員駕車發生碰撞和行人被撞的危險。

現有技術中，大部分解決方案是基于背景建模、減除法和光流法。但是上述方案都存在內存和計算方面負擔過大的缺點，導致上述方案在實際應用中無法達到市場的實際要求。

發明內容

本申請實施例提供運動物體檢測方法、裝置、介質及計算設備，用以解決現有技術中存在內存和計算方面負擔過大的缺點等的問題。

本申請實施例提供的一種運動物體檢測方法，包括：

基于當前幀圖像的上一幀圖像，確定當前幀圖像中的靜止像素和運動像素；

基于靜止像素，對當前幀圖像進行運動補償，獲得補償后的當前幀圖像；

從補償后的當前幀圖像中的運動像素中，選擇一部分像素作為網格點集中的點；

將網格點集中的點的指定特征作為描述子，對網格點集中的點進行聚類得到聚類結果，其中，指定特征至少包括顏色特征和運動特征；

根據聚類結果，提取當前幀圖像中的運動物體。

本申請另一實施例還提供一種運動物體檢測裝置，該裝置包括：

像素處理模塊，用于基于當前幀圖像的上一幀圖像，確定當前幀圖像中的靜止像素和運動像素；

運動補償模塊，用于基于靜止像素，對當前幀圖像進行運動補償，獲得補償后的當前幀圖像；

網格點集確定模塊，用于從補償后的當前幀圖像中的運動像素中，選擇一部分像素作為網格點集中的點；

聚類模塊，用于將網格點集中的點的指定特征作為描述子，對網格點集中的點進行聚類得到聚類結果，其中，指定特征至少包括顏色特征和運動特征；

提取模塊，用于根據聚類結果，提取當前幀圖像中的運動物體。

本申請另一實施例還提供了一種計算設備，其包括存儲器和處理器，其中，所述存儲器用于存儲程序指令，所述處理器用于調用所述存儲器中存儲的程序指令，按照獲得的程序指令執行本申請實施例中的任一運動物體檢測方法。

本申請另一實施例還提供了一種計算機存儲介質，其中，所述計算機存儲介質存儲有計算機可執行指令，所述計算機可執行指令用于使所述計算機執行本申請實施例中的任一運動物體檢測方法。

本申請實施例中，采用網格點集以及網格點集中的點的描述子來進行聚類，網格點集的確定計算量小，方法簡便易行，能夠減少計算負擔。

進一步的，本申請實施例中描述子采用三個維度的特征，即位置特征、顏色特征和運動特征來綜合表示，為后續聚類提供較多的特征信息，能夠得到更好的聚類結果，以便于提取出運動物體。

更進一步的，本申請實施例中采用p值估計方法來確定運動特征是否合法，以便于對網格點集中的點進行優化，減少后續處理的計算負擔。

附圖說明

圖1為本申請實施例一提供的運動物體檢測方法流程示意圖；

圖2為本申請實施例二提供的運動物體檢測裝置的結構示意圖；

圖3為本申請實施例三提供的計算設備的結構示意圖。

具體實施方式

下面結合說明書附圖對本申請實施例作進一步詳細描述。

本申請實施例適用于物體運動復雜，同時伴隨著劇烈振幅，背景突然大幅度改變場景下的運動物體檢測。

實施例一

參照圖1，為本申請實施例一提供的運動物體檢測方法的流程示意圖，該方法包括以下步驟：

步驟101：基于當前幀圖像的上一幀圖像，確定當前幀圖像中的靜止像素和運動像素。

步驟102：基于靜止像素，對當前幀圖像進行運動補償，獲得補償后的當前幀圖像。

其中，在一個實施例中，可以基于M評估法則進行運動補償。具體的，可以假設相機運作引起的運動在圖像中是顯性的并且可以被仿射運動比較好的表示。設為時間t的灰度圖，P是圖像中的像素集合。和連續兩幀間的位移可以表示為如公式(1)所述：