[发明专利]一种运动物体的检测方法、系统及介质

权利要求书

1.一种运动物体的检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

A. 在车载摄像头采集的图像I₁和I₂ 中，采用的特征点点集S，通过特征点检测方法确定活动特征点的位置，并对其进行描述，并采用匹配方法获得特征点的匹配关系;

B. 对输入图像I，通过大量数据，训练随机森林模型，模型的输出就是轮廓信息C；

C. 通过已有的匹配关系，将此扩展到像素邻域上，输入是图像I和匹配集M，输出是更稠密的匹配集F，根据这些已有的匹配关系，设计回归器拟合数据,最终得到像素点上的匹配关系；

D.输入两帧图像I₁，I₂以及将所得到的匹配关系w与一系列的约束结合，构造了一个能量函数方程，通过线性松弛优化方法来解此方程，最终得到了所需的更高精度的逐像素点匹配关系，用来描述像素点的运动特征；

E.针对输入图像I，通过选取适当的种子点，采用无监督聚类的方法，活动一个个子簇，每个子簇作为一个超像素块进行运算，得到一个降噪图像数据；

F.在降噪图像中，以每个超像素块为结点，两个互连的超像素块作为边构成的图，通过图模型上的置信度传播来获得相关性，经过一系列适当的背景位置选取，设计总体差异模型，最终获得差异性最强的作为检测结果；

G.采用特征点跟踪的方式，通过已有的检测结果，预测该目标最可能出现在下一帧的什么位置，然后通过多帧跟踪的结果与检测结果融合，作为当前帧的检测结果，融合监测结果输出，得到最终的运动物体检测结果。

2.根据权利要求1所述的运动物体的检测方法，其特征在于：所述步骤A还包括以下分步骤：

A1. 首先通过构建高斯金字塔，获得不同层次的图像I^l_i，以及点集{s^l}，在最顶层的金字塔中，随机初始化匹配关系；

A2. 在其余每层金字塔上，通过上一层的匹配关系来初始化当前层，然后再进行局部调整，最后获得最优的匹配关系。

3.根据权利要求2所述的运动物体的检测方法，其特征在于：所述随机初始化的方式为

。

4.根据权利要求1所述的运动物体的检测方法，其特征在于：所述步骤C还包括以下分步骤：

C1. 首先计算图像的轮廓C，然后得到在以C为代价下的领域信息L

C2. 构建一副基于像素域的图，找到每个像素点p_m所对应的K近邻N_k(p_m)，通过这些已有的匹配关系，设计回归器来拟合这些数据。

5.根据权利要求1所述的运动物体的检测方法，其特征在于：所述步骤D中所述一系列的约束包括匹配前后的颜色一致性，梯度一致性，平滑特性。

6.根据权利要求1所述的运动物体的检测方法，其特征在于：所述步骤G中以检测为主，跟踪为辅，并引入时间戳，相隔时间越长，则跟踪结果的可信度越低，若时间间隔为t，则置信度表示为。

7.一种运动物体的检测系统，其特征在于:所述运动物体的检测系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序配置为由所述处理器调用时实现权利要求1-6中任一项所述的方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于:所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序配置为由处理器调用时实现权利要求1-6中任一项所述的方法的步骤。