[发明专利]视频流中目标的检测方法、装置、设备和介质

说明书

本发明公开了一种视频流中目标的检测方法、装置、设备和介质。该方法包括：从获取的待检测视频流中选取待检测的当前帧，并获取当前帧的上一帧中目标的检测结果；若当前帧的上一帧中包含目标，则利用当前帧的上一帧的检测结果和目标检测分类器，对当前帧的多个候选窗口进行帧间加权滤波，并根据预设阈值，确定当前帧中目标的检测结果，目标检测分类器是基于预设样本图像的像素点对特征训练得到的分类器；若当前帧的上一帧不包含目标，或当前帧为视频流的第一帧图像，则利用目标检测分类器，确定当前帧中目标的检测结果。根据本发明实施例提供的视频流中目标的检测方法、装置、设备和介质，提高了对视频流中的目标的实时检测的准确性和稳定性。

技术领域

本发明涉及数据业务领域，尤其涉及一种视频流中目标的检测方法、装置、设备和计算机存储介质。

背景技术

在智能应用、人机交互或视频监控等场景中，对视频流中指定目标的实时检测具有很高的应用价值。例如，人手可以作为一种人机交互的工具，在很多应用场景下需要对视频流中的人手进行准确的实时检测。

现有技术中具有基于统计的肤色检测方法、基于HOG特征和SVM的机器学习等方法，可以进行人手的检测。但是对于基于统计的肤色检测方法，由于人手容易受到光照的影响，所以人手的识别效率低、误检率高。对于基于HOG特征和SVM的机器学习方法，检测比较耗时，无法达到实时检测的目的。因此，提高视频流中目标的实时检测的准确性是急需解决的问题。

发明内容

本发明实施例一种视频流中目标的检测方法、装置、设备和计算机存储介质，提高了对视频流中目标的实时检测的准确性。

根据本发明实施例的一方面，提供一种视频流中目标的检测方法，该方法包括：

获取待检测视频流，从待检测视频流中选取当前待检测的当前帧，并获取当前帧的上一帧中目标的检测结果；

若当前帧的上一帧中包含目标，则利用当前帧的上一帧的检测结果中目标的位置区域、目标的置信度和目标检测分类器，对当前帧的多个候选窗口进行帧间加权滤波，并根据多个候选窗口的帧间加权滤波的结果和预设阈值，确定当前帧中目标的检测结果，目标检测分类器是基于预设样本图像的像素点对特征训练得到的分类器；

若当前帧的上一帧不包含目标，或当前帧为视频流的第一帧图像，则利用目标检测分类器，确定当前帧中目标的检测结果。

在一个实施例中，在利用当前帧的上一帧的检测结果中目标的位置区域、目标的置信度和目标检测分类器，对当前帧的多个候选窗口进行帧间加权滤波之前，方法还包括：

从预设样本图像中提取像素点对特征，并利用像素点对特征训练得到由多棵二叉决策树构成、并具有级联结构的目标检测分类器。

在一个实施例中，在确定当前帧中目标的检测结果之后，方法还包括：

将当前帧的下一帧更新为当前帧，执行获取当前帧的上一帧中目标的检测结果，直至遍历视频流中的所有图像，以实现对待检测视频流中目标的跟踪。

在一个实施例中，利用下面的表达式计算像素点对特征bintest：

其中，l₁和l₂为图像I中的任意两点，I(l₁)为l₁点处的像素强度，I(l₂)为l₂点处的像素强度，bintest(I；l₁,l₂)为图像I在任意两个点l₁和l₂处的像素点对特征。

在一个实施例中，利用当前帧的上一帧的检测结果中目标的位置区域、目标的置信度和目标检测分类器，对当前帧的多个候选窗口进行帧间加权滤波，包括：