【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉，尤其涉及一种运动目标的检测跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、运动目标的检测是从当前图像中分离出运动目标，目前常用的运动目标检测算法有背景减除法、光流法和帧差法。背景减除法是将当前的视频帧与背景帧做差分运算得到动态先验区域，但是易受到噪声和光照变化的影响，需要进一步的形态学处理才能提取到运动目标；传统的光流法计算像素点移动的瞬时速度，通过分析像素点的变化表示图像独特的运动，进而实现目标跟踪。该方法检测精度高，但是光流法的两个前提假设限制了光流法的应用范围，应用性和实时性较差；帧间差分法是对相邻两帧图像做差分运算得到运动目标，有着推理速度快等优点，但是对环境变化敏感，如光照变化、相机自身运动等，阈值较难选择。
2、目标跟踪是在连续的视频图像序列中，获取同一个跟踪目标的位置信息与完整的运动轨迹。跟踪的方法有很多，主要是通过物体间特征和位置的关联关系来进行跟踪。比如meanshift，基于核密度估计的特征匹配算法；卡尔曼滤波(li x,wang k,wang w,et al.amulti...
【技术保护点】
1.一种运动目标的检测跟踪方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的运动目标的检测跟踪方法，其特征在于，所述对视频流中的连续帧进行语义分割，得到动态特征点和非动态特征点包括：
3.如权利要求1所述的运动目标的检测跟踪方法，其特征在于，所述通过连续帧中非动态先验区域的变化，确定无人机位姿变化，并根据所述无人机位姿变化，确定运动补偿信息包括：
4.如权利要求1所述的运动目标的检测跟踪方法，其特征在于，所述采用适应角点循环匹配的方式对所述动态特征点进行全局偏差验证，并剔除掉不符合条件的动态特征点，得到目标特征匹配点包括：
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