[發明專利]一種目標檢測方法、設備及計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 201810355700.0
• 申請日: 2018-04-19
• 公開（公告）號: CN108549874B
• 公開（公告）日: 2021-11-23
• 發明（設計）人: 黃躍珍;梁添才;聶蕓蕓;金曉峰
• 申請（專利權）人: 廣州廣電運通金融電子股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/20;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 張春水;唐京橋

1.一種目標檢測方法，其特征在于，包括：

獲取雙攝像頭拍攝的紅外圖像信息和可見光圖像信息，對所述紅外圖像信息和所述可見光圖像信息分別進行質量評價，融合評價結果滿足預設質量條件的所述紅外圖像信息和所述可見光圖像信息，得到待檢測圖像；

獲取所述待檢測圖像的待檢測物目標集合；

提取所述待檢測物目標集合中每個待檢測物的輪廓信息；

將所述輪廓信息與輪廓模板進行形態匹配，確定滿足匹配相似度條件的所述輪廓信息為目標信息集合；

所述對所述紅外圖像信息和所述可見光圖像信息分別進行質量評價具體包括：

計算所述紅外圖像的整體灰度變化率，和/或基于直方圖修正的亮度評價方法獲取所述可見光圖像的亮度評價指標，其中，所述亮度評價指標為直方圖修正前的所述可見光圖像的第一平均灰度值與直方圖修正后的所述可見光圖像的第二平均灰度值的變化值；

所述融合評價結果滿足預設質量條件的所述紅外圖像信息和所述可見光圖像信息具體包括：

融合整體灰度變化率大于第一預設值的所述紅外圖像信息和亮度評價指標小于第二預設值的所述可見光圖像信息；

計算所述紅外圖像的整體灰度變化率具體包括：

獲取所述紅外圖像中局部像素行、局部像素列或局部像素塊的各像素點灰度值，以及所述局部像素行、所述局部像素列或所述局部像素塊中所述像素點灰度值連續下降間隔最大的起止像素點，計算所述起止像素點之間的局部灰度變化率，根據所述局部灰度變化率計算所述紅外圖像的整體灰度變化率；

所述基于直方圖修正的亮度評價方法獲取所述可見光圖像的亮度評價指標具體包括：

將所述可見光圖像轉化到HIS空間，提取亮度分量得到第一可見光灰度圖，計算所述第一可見光灰度圖的第一平均灰度值，對所述可見光灰度圖進行直方圖修正，得到第二可見光灰度圖，計算所述第二可見光灰度圖的第二平均灰度值，所述第一平均灰度值和所述第二平均灰度值的變化值為所述亮度評價指標。

2.根據權利要求1所述的目標檢測方法，其特征在于，所述目標檢測方法還包括：

根據所述整體灰度變化率和所述整體灰度變化率與質量分數的映射公式確定所述紅外圖像的第一質量分數，根據所述亮度評價指標和所述亮度評價指標與質量分數的映射公式確定所述可見光圖像的第二質量分數；

所述融合評價結果滿足預設質量條件的所述紅外圖像信息和所述可見光圖像信息，得到待檢測圖像具體包括：

將所述紅外圖像和所述可見光圖像進行離散傅立葉小波變換，提取紅外圖像的高頻系數分量、可見光圖像的高頻系數分量、可見光圖像低頻系數分量和紅外圖像低頻系數分量；

將所述第一質量分數和所述第二質量分數分別作為紅外圖像低頻系數分量和所述可見光圖像低頻系數分量的權重進行低頻分量融合，得到融合低頻分量；

確定所述紅外圖像的高頻系數分量和所述可見光圖像的高頻系數分量中較大的高頻系數分量為融合高頻分量；

對所述融合低頻分量和融合高頻分量基于小波逆變換通過低通濾波器和高通濾波器進行信號重構，得到空域圖像，其中，所述空域圖像為所述待檢測圖像。

3.根據權利要求1至2所述的任意一種目標檢測方法，其特征在于，所述獲取到待檢測圖像的待檢測物目標集合之后還包括：

通過混合高斯背景建模方法獲取所述圖像的前景二值圖像，并剔除所述待檢測物目標集合對應的0像素低于第三預設值的所述待檢測物目標。

4.根據權利要求1至2所述的任意一種目標檢測方法，其特征在于，所述將所述輪廓信息與所述輪廓模板進行形態匹配，確定滿足匹配相似度條件的所述輪廓信息為目標信息集合之后還包括：

通過混合高斯背景建模方法獲取所述圖像的前景二值圖像，并剔除所述目標信息集合中對應的0像素低于第三預設值的所述待檢測物目標。

5.一種目標檢測設備，其特征在于，包括：

存儲器；

一個或多個處理器；

所述一個或多個處理器執行如權利要求1至4中任意一項所述的目標檢測方法。

6.一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被處理器執行時實現如權利要求1至4中任意一項所述的目標檢測方法。