[發明專利]一種運動目標圖像提取方法、裝置、設備及存儲介質有效
| 申請號: | 202011213219.1 | 申請日: | 2020-11-03 |
| 公開(公告)號: | CN112347899B | 公開(公告)日: | 2023-09-19 |
| 發明(設計)人: | 林凡;張秋鎮;黃富鏗;周芳華 | 申請(專利權)人: | 廣州杰賽科技股份有限公司 |
| 主分類號: | G06V20/40 | 分類號: | G06V20/40;G06V10/26;G06N3/088 |
| 代理公司: | 廣州三環專利商標代理有限公司 44202 | 代理人: | 麥小嬋;郝傳鑫 |
| 地址: | 510310 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 運動 目標 圖像 提取 方法 裝置 設備 存儲 介質 | ||
本發明涉及圖像數據處理技術領域,公開了一種運動目標圖像提取方法、裝置、設備及存儲介質,所述方法包括:獲取視頻圖像當前幀的前景像素點;使用無監督學習算法將運動目標圖像提取出來。本發明實施例提供的一種運動目標圖像提取方法、裝置、設備及存儲介質,能夠精確提取得到運動目標圖像,解決了對形狀復雜的目標建模困難而不易提取的難題。
技術領域
本發明涉及圖像數據處理技術領域,特別是涉及一種運動目標圖像提取方法、裝置、設備及存儲介質。
背景技術
在工廠日常工作畫面中,運動物體的出現常常伴隨著陰影的出現,而我國還有很大一部分工廠使用的還是采用灰度分辨率的普通彩色攝像機,在進行運動目標圖像提取的時候,待篩除部分陰影常常阻礙了真實運動目標形狀及大小的檢測,這給真實運動目標的識別工作帶來了困難。
目前,主流的運動目標提取方法都是基于模型的判斷方法。基于模型的算法假定運動目標的形狀和光源都是已知的,在建模時待篩除部分的形狀和位置可以通過精確計算得到。這種算法有兩個主要的缺陷:1)對形狀復雜的運動目標建模很困難;2)在動態場景中不易獲取運動目標真實形狀。
發明內容
本發明實施例所要解決的技術問題是:提供一種運動目標圖像提取方法、裝置、設備及存儲介質,先對視頻圖像進行前景提取,再對前景圖像進行圖像分割,精確提取得到運動目標圖像。
為了解決上述技術問題,第一方面,本發明實施例提供一種運動目標圖像提取方法,所述方法包括:
步驟S11:獲取視頻圖像當前幀的前景像素點;
步驟S12:將所述前景像素點與背景圖像相應位置的像素點的灰度值進行求比例運算,得到比例值;
步驟S13:隨機生成第一簇中心以及第二簇中心;
步驟S14:分別計算出所述比例值與所述第一簇中心的第一距離以及所述比例值與所述第二簇中心的第二距離,當所述第一距離不大于所述第二距離時,對所述比例值打上第一標簽,否則,打上第二標簽;
步驟S15:將打上第一標簽的比例值相加并求第一均值,將所述第一均值賦值給所述第一簇中心,將打上第二標簽的比例值相加并求第二均值,將所述第二均值賦值給所述第二簇中心;
步驟S16:重復步驟S14、步驟S15,直至所述第一簇中心以及所述第二簇中心的值不變;
步驟S17:分別計算出所述比例值與更新后的第一簇中心的第三距離以及所述比例值與更新后的第二簇中心的第四距離,當所述第三距離不大于所述第四距離時,對所述比例值打上第三標簽,否則,打上第四標簽;
步驟S18:提取出打上第三標簽的像素點,得到運動目標圖像。
作為一個優選方案,所述步驟S11具體包括:
步驟S111:定義如下公式:
|It,xy-μi,t-1,xy|≤λσi,t-1,xy??(1)
ωi,t,xy=(1-α)ωi,t-1,xy+α??(2)
μi,t,xy=(1-β)μi,t-1,xy+βiIt,xy??(3)
σ2i,t,xy=(1-βi)σ2i,t-1,xy+βi(It,xy-μi,t,xy)??(4)
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