运动物体的检测方法、装置、可读存储介质及电子设备制造方法及图纸

本公开提供了一种运动物体的检测方法，包括：基于当前帧图像与前一帧图像，确定所述当前帧图像与所述前一帧图像的帧间差分信息；基于所述当前帧图像以及当前帧图像之前预定数量的历史帧图像，确定多帧图像集合；基于所述多帧图像集合中各帧图像的所述帧间差分信息，在所述当前帧图像中确定第一运动区域；基于所述第一运动区域，确定至少一个预定尺度的被检测区域；基于所述当前帧图像中的所述被检测区域，确定所述被检测区域中的运动目标物。本公开提供的技术方案针对第一运动区域进行图像缩放处理和运动目标物检测，能够减少运动物体检测过程中的计算量，提高计算效率。提高计算效率。提高计算效率。

【技术实现步骤摘要】
运动物体的检测方法、装置、可读存储介质及电子设备


[0001]本公开涉及图像处理领域，尤其涉及一种运动物体的检测方法、装置、可读存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]传统的图像金字塔算法对输入图像做降采样处理，然后基于降采样的结果进行图像识别。由于对运动目标物进行检测的模块(例如能够执行神经网络运算的SOC芯片)所支持的尺度是固定的，但是片上系统(SOC)芯片事先并不知道目标物体的尺度，因此会将每一层的金字塔结果通过片上系统中用于对运动目标物进行检测的硬件模块来检测，由对运动目标物进行检测的模块依据所支持的尺度确定其中的一帧进行运动目标物的检测。在大图像尺度的场景下，这种方法存在的问题就是计算量较大，需要对输入的每一帧图像做多层金字塔处理，同时要达到每秒30帧图像或60帧图像甚至更高的处理帧图像率，对片上系统(SOC)芯片的算力和带宽都提出了较高的要求。在实际应用中，尤其在安防监控等领域，多帧图像连续图像的背景是基本相同的，在某种程度上，可以认为只有小部分区域的图像是变化的，如果每一帧图像都进行重复处理，会造成带宽和算力的大量浪费。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种运动物体的检测方法，包括：基于当前帧图像与所述当前帧图像的前一帧图像，确定所述当前帧图像与所述前一帧图像的帧间差分信息；基于所述当前帧图像以及当前帧图像之前预定数量的历史帧图像，确定多帧图像集合；基于所述多帧图像集合中各帧图像的所述帧间差分信息，在所述当前帧图像中确定第一运动区域；基于所述第一运动区域，确定至少一个预定尺度的被检测区域；基于所述当前帧图像中的所述被检测区域，确定所述被检测区域中的运动目标物。2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于当前帧图像与前一帧图像，确定所述当前帧图像与所述前一帧图像的帧间差分信息包括：基于所述当前帧图像与所述前一帧图像对应的像素值，确定预定颜色空间中预定颜色通道的对应的像素差分值；基于所述像素差分值和预定的权重值，确定所述帧间差分信息。3.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述多帧图像集合中各帧图像的帧间差分信息，在所述当前帧图像中确定第一运动区域包括：将多帧图像集合中各帧图像的帧间差分信息进行累加，确定多帧图像集合的累加差分信息；基于所述累加差分信息与预定阈值比较结果，确定所述当前帧图像中的运动像素点；基于所述当前帧图像中的所述运动像素点，确定所述当前帧图像的第一运动区域。4.根据权利要求3所述的方法，其中，基于所述当前帧图像中的所述运动像素点，确定所述当前帧图像的第一运动区域包括：基于所述运动像素点和预定距离，确定与所述运动像素点的距离在所述预定距离范围内的像素点集合；基于所述像素点集合，确定所述第一运动区域。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述像素点集合，确定所述第一运动区域包括：基于所述像素点集合，确定第二运动区域；基于两个以上的所述第二运动区域所具有的重合的像素点，将...

【专利技术属性】
技术研发人员：王洪东，谭洪贺，孟南，白鹏飞，
申请(专利权)人：地平线上海人工智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：