运动对象的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种运动对象的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质，其中，所述方法包括：获取动态视觉传感器DVS事件流；根据所述DVS事件流，进行感兴趣目标检测；在检测到所述感兴趣目标的情况下，获取目标图像帧集合；所述目标图像帧集合包括目标时间段内的图像帧，所述目标时间段为所述感兴趣目标出现的时间段；根据所述目标图像帧集合，识别运动对象。可以节约计算资源，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】
运动对象的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质


[0001]本申请涉及图像检测
，具体涉及一种运动对象的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前，出于安防管理的需要，监控设备布满了街道、社区、楼宇等各种公共场合。当监控设备采集的视频中出现运动对象的时间相对稀疏时，在对监控设备采集的视频进行分析时，通常包括大量无实际内容的图像帧，从而需要耗费大量不必要的计算资源，计算效率也较低。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种运动对象的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质，以解决现有技术中占用计算资源较大，计算效率较低的问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本申请是这样实现的：
[0005]第一方面，提供了一种运动对象的识别方法，包括：
[0006]获取动态视觉传感器DVS事件流；
[0007]根据所述DVS事件流，进行感兴趣目标检测；
[0008]在检测到所述感兴趣目标的情况下，获取目标图像帧集合；其中，所述目标图像帧集合包括目标时间段内的图像帧本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种运动对象的识别方法，其特征在于，包括：获取动态视觉传感器DVS事件流；根据所述DVS事件流，进行感兴趣目标检测；在检测到所述感兴趣目标的情况下，获取目标图像帧集合；其中，所述目标图像帧集合包括目标时间段内的图像帧，所述目标时间段为所述感兴趣目标出现的时间段；根据所述目标图像帧集合，识别运动对象。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述DVS事件流，进行感兴趣目标检测，包括：将所述DVS事件流或者所述DVS事件流对应的脉冲序列输入预训练的神经网络中，通过所述预训练的神经网络进行感兴趣目标检测；其中，所述DVS事件流对应的脉冲序列基于对所述DVS事件流编码得到。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预训练的神经网络包括以下任意一项：脉冲神经网络；脉冲神经网络和人工神经网络融合的神经网络。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像帧由色彩模式RGB图像采集装置采集，所述DVS事件流由动态视觉传感器DVS采集。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标图像帧集合包括第一图像帧集合，所述获取目标图像帧集合，包括：在第一时刻向所述RGB图像采集装置发送第一指令，所述第一时刻为所述目标时间段的起始时刻，所述第一指令用于指示所述RGB图像采集装置采集并返回实时图像帧；接收所述RGB图像采集装置发送的实时图像帧；在第二时刻向所述RGB图像采集装置发送第二指令，所述第二时刻为所述目标时间段的终止时刻，所述第二指令用于指示所述RGB图像采集装置停止...

【专利技术属性】
技术研发人员：何伟，马欣，吴臻志，
申请(专利权)人：北京灵汐科技有限公司，
类型：发明
国别省市：