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[發明專利]一種運動物體的檢測方法、系統及介質有效

專利信息
申請號: 201711328403.9 申請日: 2017-12-13
公開(公告)號: CN108090436B 公開(公告)日: 2021-11-19
發明(設計)人: 田凱;孫立華;高忠 申請(專利權)人: 深圳市航盛電子股份有限公司
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
代理公司: 深圳市科吉華烽知識產權事務所(普通合伙) 44248 代理人: 李利
地址: 518000 廣東省深圳市*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 運動 物體 檢測 方法 系統 介質
【權利要求書】:

1.一種運動物體的檢測方法,其特征在于:該方法包括以下步驟:

A. 在車載攝像頭采集的圖像I1和I2 中,采用的特征點點集S,通過特征點檢測方法確定活動特征點的位置,并對其進行描述,并采用匹配方法獲得特征點的匹配關系;

B. 對輸入圖像I,通過大量數據,訓練隨機森林模型,模型的輸出就是輪廓信息C;

C. 通過已有的匹配關系,將此擴展到像素鄰域上,輸入是圖像I和匹配集M,輸出是更稠密的匹配集F,根據這些已有的匹配關系,設計回歸器擬合數據,最終得到像素點上的匹配關系;

D.輸入兩幀圖像I1,I2以及將所得到的匹配關系w與一系列的約束結合,構造了一個能量函數方程,通過線性松弛優化方法來解此方程,最終得到了所需的更高精度的逐像素點匹配關系,用來描述像素點的運動特征;

E.針對輸入圖像I,通過選取適當的種子點,采用無監督聚類的方法,活動一個個子簇,每個子簇作為一個超像素塊進行運算,得到一個降噪圖像數據;

F.在降噪圖像中,以每個超像素塊為結點,兩個互連的超像素塊作為邊構成的圖,通過圖模型上的置信度傳播來獲得相關性,經過一系列適當的背景位置選取,設計總體差異模型,最終獲得差異性最強的作為檢測結果;

G.采用特征點跟蹤的方式,通過已有的檢測結果,預測該目標最可能出現在下一幀的什么位置,然后通過多幀跟蹤的結果與檢測結果融合,作為當前幀的檢測結果,融合監測結果輸出,得到最終的運動物體檢測結果。

2.根據權利要求1所述的運動物體的檢測方法,其特征在于:所述步驟A還包括以下分步驟:

A1. 首先通過構建高斯金字塔,獲得不同層次的圖像Ili,以及點集{sl},在最頂層的金字塔中,隨機初始化匹配關系;

A2. 在其余每層金字塔上,通過上一層的匹配關系來初始化當前層,然后再進行局部調整,最后獲得最優的匹配關系。

3.根據權利要求2所述的運動物體的檢測方法,其特征在于:所述隨機初始化的方式為

4.根據權利要求1所述的運動物體的檢測方法,其特征在于:所述步驟C還包括以下分步驟:

C1. 首先計算圖像的輪廓C,然后得到在以C為代價下的領域信息L

C2. 構建一副基于像素域的圖,找到每個像素點pm所對應的K近鄰Nk(pm),通過這些已有的匹配關系,設計回歸器來擬合這些數據。

5.根據權利要求1所述的運動物體的檢測方法,其特征在于:所述步驟D中所述一系列的約束包括匹配前后的顏色一致性,梯度一致性,平滑特性。

6.根據權利要求1所述的運動物體的檢測方法,其特征在于:所述步驟G中以檢測為主,跟蹤為輔,并引入時間戳,相隔時間越長,則跟蹤結果的可信度越低,若時間間隔為t,則置信度表示為。

7.一種運動物體的檢測系統,其特征在于:所述運動物體的檢測系統包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器上的計算機程序,所述計算機程序配置為由所述處理器調用時實現權利要求1-6中任一項所述的方法的步驟。

8.一種計算機可讀存儲介質,其特征在于:所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序,所述計算機程序配置為由處理器調用時實現權利要求1-6中任一項所述的方法的步驟。

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