【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及目标检测，尤其涉及一种基于帧差法的移动目标检测方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、近年来，不同的检测模型层出不穷，尤其是基于深度学习的目标检测算法，但是不管是一阶段还是二阶段的目标检测模型都强依赖于数据集的规模以及数据的多样性。但是无论多丰富的数据集都不会包含所有场景的数据，并且当环境较为复杂的时候，目标和其他物体较难区分，导致误检率较高，此种问题在小目标上尤为严重。
2、业内的可以商用的目标检测模型一般是基于深度学习的方法实现的。对于移动目标来说，基本都是采用独立图片的数据集进行训练，并对图片数据集进行复杂的预处理，包括旋转、裁剪、归一化、放缩等，再采用训练技巧进行训练，这种方式通过长时间的循环可以让模型在本质上有效地区分背景与目标，但是其忽略了移动目标的显著特征，导致误检率极高。
3、因此，亟需一种新的移动目标检测方法，以提高目标检测准确率。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于帧差法的移动目标检测方法、系统、设备及介质，用以解决现有技术对检测移动目标的准确率低的缺陷。
2、本专利技术提供一种基于帧差法的移动目标检测方法，包括：
3、获取含有移动目标的待检测目标图片；
4、根据待检测目标图片，得到与待检测目标图片相邻帧的相邻图片；
5、根据待检测目标图片和相邻图片，通过帧差法，得到目标可疑区域；
6、对待检测目标图片的目标可疑区域进行色彩增强处理；
7、根据色彩
8、其中，移动目标检测模型基于帧差样本数据以及移动目标标签数据训练得到。
9、根据本专利技术提供的一种基于帧差法的移动目标检测方法，从需要检测移动目标的位置处的摄像头所拍摄的动态视频或连续的静态图片中，获得含有移动目标的待检测目标图片和与待检测目标图片相邻帧的相邻图片。
10、根据本专利技术提供的一种基于帧差法的移动目标检测方法，得到帧差样本数据的步骤包括：
11、得到样本图片，样本图片上具有移动目标；
12、将样本图片上的移动目标进行坐标平移，得到样本图片副本；
13、将样本图片和样本图片副本对应位置的像素值相减并取绝对值，得到帧差样本数据。
14、根据本专利技术提供的一种基于帧差法的移动目标检测方法，所述根据待检测目标图片和相邻图片，通过帧差法，得到目标可疑区域，包括：
15、将待检测目标图片和相邻图片的对应位置的像素值相减并取绝对值，得到待检测目标图片和相邻图片的帧差；
16、根据待检测目标图片和相邻图片的帧差以及预设帧差阈值，得到疑似运动目标的坐标；
17、将疑似运动目标的坐标围成的区域，作为目标可疑区域。
18、根据本专利技术提供的一种基于帧差法的移动目标检测方法，所述根据待检测目标图片和相邻图片的帧差以及预设帧差阈值，得到疑似运动目标的坐标，包括：
19、当待检测目标图片和相邻图片的帧差大于或等于预设帧差阈值时，将待检测目标图片对应位置的像素值设置为第一值；
20、当待检测目标图片和相邻图片的帧差小于预设帧差阈值时，将待检测目标图片对应位置的像素值设置为第二值；
21、其中，第一值大于第二值。
22、根据本专利技术提供的一种基于帧差法的移动目标检测方法，预设帧差阈值为50，第一值为255，第二值为0。
23、根据本专利技术提供的一种基于帧差法的移动目标检测方法，色彩增强处理包括以下任一种或其任意组合：增加对比度处理、增加色彩丰富度处理、去雾处理、锐化处理。
24、根据本专利技术提供的一种基于帧差法的移动目标检测方法，所述根据色彩增强处理后的待检测目标图片，通过移动目标检测模型，得到移动目标检测结果，包括：
25、根据色彩增强处理后的待检测目标图片，通过移动目标检测模型，得到待检测目标图片中目标可疑区域的可疑移动目标和/或其它区域的可疑移动目标；
26、利用预设过滤像素值，对待检测目标图片中目标可疑区域的可疑移动目标和/或其它区域的可疑移动目标进行过滤，得到最终移动目标。
27、根据本专利技术提供的一种基于帧差法的移动目标检测方法，所述利用预设过滤像素值，对待检测目标图片中目标可疑区域的可疑移动目标和/或其它区域的可疑移动目标进行过滤，得到最终移动目标，包括：
28、利用第一预设过滤像素值，对待检测目标图片中目标可疑区域的可疑移动目标进行过滤，得到待检测目标图片中目标可疑区域的移动目标；
29、利用第二预设过滤像素值，对待检测目标图片中其它区域的可疑移动目标进行过滤，得到待检测目标图片中其它区域的移动目标；
30、结合待检测目标图片中目标可疑区域和其它区域的移动目标，得到最终移动目标及其坐标和类别；
31、其中，第一预设过滤像素值和第二预设过滤像素值不相同。
32、本专利技术还提供一种基于帧差法的移动目标检测系统，包括：
33、获取模块，用于：获取含有移动目标的待检测目标图片；
34、复制模块，用于：根据待检测目标图片，得到与待检测目标图片相邻帧的相邻图片；
35、帧差处理模块，用于：根据待检测目标图片和相邻图片，通过帧差法，得到目标可疑区域；
36、色彩增强处理模块，用于：对待检测目标图片的目标可疑区域进行色彩增强处理；
37、移动目标检测模块，用于：根据色彩增强处理后的待检测目标图片，通过移动目标检测模型，得到移动目标检测结果；
38、其中，移动目标检测模型基于帧差样本数据以及移动目标标签数据训练得到。
39、本专利技术还提供一种电子设备，包括处理器和存储有计算机程序的存储器，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一种所述的基于帧差法的移动目标检测方法。
40、本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一种所述的基于帧差法的移动目标检测方法。
41、本专利技术还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述任一种所述的基于帧差法的移动目标检测方法。
42、本专利技术提供的一种基于帧差法的移动目标检测方法、系统、设备及介质，考虑到待检测目标的移动特征，利用帧差法，得到待检测目标图片和相邻图片之间的帧差异，通过移动目标检测模型根据色彩增强处理后的待检测目标图片进行移动目标检测，能够快速、准确地得到移动目标检测结果。相比于现有的基于单张原始图片的复杂检测方法，本专利技术提供的一种基于帧差法的移动目标检测方法、系统、设备及介质，能够快速检测出小目标以及背景高度相似的目标，有效降低误检率，提高适用性和实用性。
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1.一种基于帧差法的移动目标检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于帧差法的移动目标检测方法，其特征在于，得到帧差样本数据的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于帧差法的移动目标检测方法，其特征在于，所述根据待检测目标图片和相邻图片，通过帧差法，得到目标可疑区域，包括：
4.根据权利要求3所述的基于帧差法的移动目标检测方法，其特征在于，所述根据待检测目标图片和相邻图片的帧差以及预设帧差阈值，得到疑似运动目标的坐标，包括：
5.根据权利要求1-4中任一项所述的基于帧差法的移动目标检测方法，其特征在于，色彩增强处理包括以下任一种或其任意组合：增加对比度处理、增加色彩丰富度处理、去雾处理、锐化处理。
6.根据权利要求1-4中任一项所述的基于帧差法的移动目标检测方法，其特征在于，所述根据色彩增强处理后的待检测目标图片，通过移动目标检测模型，得到移动目标检测结果，包括：
7.根据权利要求6所述的基于帧差法的移动目标检测方法，其特征在于，所述利用预设过滤像素值，对待检测目标图片中目标可疑区域的可疑移动
8.一种基于帧差法的移动目标检测系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于帧差法的移动目标检测方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于帧差法的移动目标检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于帧差法的移动目标检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于帧差法的移动目标检测方法，其特征在于，得到帧差样本数据的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于帧差法的移动目标检测方法，其特征在于，所述根据待检测目标图片和相邻图片，通过帧差法，得到目标可疑区域，包括：
4.根据权利要求3所述的基于帧差法的移动目标检测方法，其特征在于，所述根据待检测目标图片和相邻图片的帧差以及预设帧差阈值，得到疑似运动目标的坐标，包括：
5.根据权利要求1-4中任一项所述的基于帧差法的移动目标检测方法，其特征在于，色彩增强处理包括以下任一种或其任意组合：增加对比度处理、增加色彩丰富度处理、去雾处理、锐化处理。
6.根据权利要求1-4中任一项所述的基于帧差法的移动目标检测方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗静，王晓，郭宇鹏，毛少将，雷庆庆，李沛然，刘刚，任峰，陈树骏，
申请(专利权)人：通号通信信息集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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