[发明专利]针对运动物体漏检的后处理方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种针对运动物体漏检的后处理方法，其特征在于，包括：

利用当前帧的背景模型，获取当前帧图像中的至少一个运动前景；

获取目标检测模型针对所述当前帧图像的目标物体检测结果，其中，所述检测结果至少包括目标物体的检测框的位置和置信度；

结合所述检测结果，依次判断每一个运动前景是否存在置信度达到预设阈值的检测框，并根据判断结果确定各个运动前景是否存在运动物体漏检；

其中，所述检测结果还包括检测框的类别；所述根据判断结果确定各个运动前景是否存在运动物体漏检，包括：

如果任一目标运动前景存在检测框，并且该检测框的置信度未达到预设阈值，则依据该检测框的类别判断该检测框的属性是否为可运动物体；如果判断为可运动物体，则确定所述目标运动前景被漏检，并输出所述目标运动前景的检测框；

如果任一目标运动前景存在检测框，该检测框的置信度未达到预设阈值，并且该检测框的属性为非可运动物体，则从所述目标检测模型中获取所述目标运动前景的检测框对应的第一目标特征图；

将所述第一目标特征图输入预先训练的分类模型，其中，所述分类模型用于依据特征图判断检测框的属性是否为可运动物体，并确定检测框的类别；

如果所述分类模型的输出结果为可运动物体，则确定所述目标运动前景被漏检，并输出所述目标运动前景的检测框及其类别；如果所述分类模型的输出结果为非可运动物体，则确定所述目标运动前景未被漏检。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述检测结果，依次判断每一个运动前景是否存在置信度达到预设阈值的检测框，包括：

根据所述目标物体的检测框的位置，以及所述运动前景在所述当前帧图像中的位置，依次判断每一个运动前景是否存在检测框；

对于存在检测框的运动前景，判断其检测框的置信度是否达到预设阈值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据判断结果确定各个运动前景是否存在运动物体漏检，包括：

如果每一个运动前景均存在所述置信度达到预设阈值的检测框，则确定在所述当前帧不存在运动物体漏检。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据该检测框的类别判断该检测框的属性是否为可运动物体，包括：

依据该检测框的类别，以及预先配置的类别与可运动物体的对应关系，判断该检测框的属性是否为可运动物体。

5.一种针对运动物体漏检的后处理方法，其特征在于，包括：

利用当前帧的背景模型，获取当前帧图像中的至少一个运动前景；

获取目标检测模型针对所述当前帧图像的目标物体检测结果，其中，所述检测结果至少包括目标物体的检测框的位置和置信度；

结合所述检测结果，依次判断每一个运动前景是否存在置信度达到预设阈值的检测框，并根据判断结果确定各个运动前景是否存在运动物体漏检；

其中，所述根据判断结果确定各个运动前景是否存在运动物体漏检，包括：

如果任一目标运动前景不存在检测框，则通过所述背景模型生成所述目标运动前景的目标最小包围框，并提取所述目标最小包围框的第二目标特征图；

将所述第二目标特征图输入预先训练的分类模型，其中，所述分类模型用于依据特征图判断最小包围框的属性是否为可运动物体，并确定最小包围框的类别；

如果所述分类模型的输出结果为可运动物体，则确定所述目标运动前景被漏检，并输出所述目标运动前景的目标最小包围框及其类别；

如果所述分类模型的输出结果为非可运动物体，则确定所述目标运动前景未被漏检。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述结合所述检测结果，依次判断每一个运动前景是否存在置信度达到预设阈值的检测框，包括：

根据所述目标物体的检测框的位置，以及所述运动前景在所述当前帧图像中的位置，依次判断每一个运动前景是否存在检测框；

对于存在检测框的运动前景，判断其检测框的置信度是否达到预设阈值。