【技术实现步骤摘要】
一种运动物体检测方法及系统
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种运动物体检测方案。
技术介绍
基于传统图像传感器的物体检测方法，通常需要对整幅图像进行遍历搜索，这些检测方法包括传统的机器学习算法，如Adaboost、RandomForest等；以及当前被广泛研究的深度学习算法，如YOLO、FasterRCNN、SSD等。然而，通常目标物体在图像中所占的大小比例会比较小，这就会导致大量冗余的算力消耗在目标物体以外的区域，因而对算法的实时性是一个很大的挑战。并且，当物体运动速度过快时，传统图像通常都会产生运动模糊，这样，运动物体在图像中的特征不明显或者发生变化，进而导致传统物体检测和识别算法失败。鉴于此，需要一种新的运动物体检测方案。
技术实现思路
本专利技术提供了一种运动物体检测方法及系统，以力图解决或者至少缓解上面存在的至少一个问题。根据本专利技术的一个方面，提供了一种运动物体检测方法，包括步骤：将预设图像模板分成多个尺寸相同的图像块；统计各图像块中包含的预定时长内的事件数据的数量...
【技术保护点】
1.一种运动物体检测方法，包括步骤：/n将预设图像模板分成多个尺寸相同的图像块；/n统计所述各图像块中包含的预定时长内的事件数据的数量，所述事件数据来自动态视觉传感器，由视场中物体和动态视觉传感器的相对运动触发；/n根据各图像块对应的事件数据的数量，确定出包含运动物体的至少一个图像块；/n基于所确定的图像块，生成物体候选框，所述物体候选框指向检测出的运动物体。/n
【技术特征摘要】
1.一种运动物体检测方法，包括步骤：
将预设图像模板分成多个尺寸相同的图像块；
统计所述各图像块中包含的预定时长内的事件数据的数量，所述事件数据来自动态视觉传感器，由视场中物体和动态视觉传感器的相对运动触发；
根据各图像块对应的事件数据的数量，确定出包含运动物体的至少一个图像块；
基于所确定的图像块，生成物体候选框，所述物体候选框指向检测出的运动物体。
2.如权利要求1所述的方法，还包括步骤：
将所述预定时长内的事件数据映射到所述预设图像模板，生成所述预定时长段对应的时间平面图像，
其中，所述事件数据中包含被触发事件的坐标位置及时间戳。
3.如权利要求2所述的方法，其中，在基于所确定的图像块，生成物体候选框的步骤之后，还包括步骤：
利用图像分类算法，从所述时间平面图像中识别出所述物体候选框所指向的运动物体的类别。
4.如权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述统计各图像块中包含的预定时长内的事件数据的数量的步骤包括：
利用以下公式来统计各图像块中包含的事件数据：
其中，bij表示第i行第j个图像块(i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n)，H(bij)为bij所包含的预定时长内的事件数据的数量，(xk,yk)表示第k个事件数据的坐标位置，N为该预定时长内接收到的事件数据的总个数，δ(·)表示狄拉克δ函数，[·]表示取整函数。
5.如权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，所述根据各图像块对应的事件数据的数量，确定出包含运动物体的至少一个图像块的步骤包括：
筛选出所包含事件数据的数量大于第一预设值的图像块，作为包含运动物体的图像块。
6.如权利要求1-5中任一项所述的方法，其中，所述基于所确定的图像块，生成物体候选框的步骤包括：
从所确定的图像块中，查找具有共享边的连续的多个图像块；
基于所查找的连续的图像块，生成至少一个最小外接矩形，作为物体候选框。
7.如权利要求1-6中任一项所述的方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：牟晓正，
申请(专利权)人：豪威芯仑传感器上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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