[发明专利]一种运动物体的检测方法、装置、计算设备及存储介质

权利要求书

1.一种运动物体的检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标视频的至少一组特征序列，所述至少一组特征序列用于表征所述目标视频中包括的视频图像的图像特征，所述目标视频包括至少一帧视频图像，所述至少一帧视频图像中的每一帧视频图像包括动态物体的图像，所述动态物体包括目标检测物体；

从所述至少一组特征序列中确定第一特征序列，所述第一特征序列用于表征第一动态物体的图像特征，所述第一动态物体为满足所述目标检测物体的特征条件的动态物体；

对所述第一特征序列进行还原处理，以获得还原后的特征图，所述特征图用于表征所述第一动态物体的图像特征在所述目标视频中的位置分布；

对所述特征图进行区域检测，在确定所述第一动态物体在预设的检测区域内时，确定所述第一动态物体为所述目标检测物体。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一组特征序列是通过对所述至少一帧视频图像进行编码处理得到的。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述至少一组特征序列中确定第一特征序列，包括：

根据所述至少一组特征序列，获得第二特征序列，所述第二特征序列是通过将所述至少一组特征序列进行叠加转换后得到的，所述第二特征序列为电流脉冲序列；

将所述第二特征序列转换为第三特征序列，所述第三特征序列为与所述第二特征序列对应的电压脉冲序列；

对所述第三特征序列进行卷积处理，并将卷积后的特征序列确定为所述第一特征序列。

4.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述特征图是通过使用神经网络对所述第一特征序列进行还原处理得到的，所述神经网络包括至少一个神经元，每个神经元携带有第一信息和第二信息，所述第一信息用于表征所述每个神经元处理的特征序列所对应的物体类别，所述第二信息用于表征所述每个神经元处理的特征序列在所述目标视频的位置信息。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述第一特征序列进行还原处理，以获得还原后的特征图，包括：

根据所述至少一个神经元的第一信息，对所述第一特征序列进行分类处理，以获得至少一组分类后的特征序列；

根据所述至少一个神经元的第二信息，对每组分类后的特征序列进行特征还原，以获得与所述至少一组分类后的特征序列对应的至少一张特征图。

6.如权利要求1或5所述的方法，其特征在于，所述特征图由若干个特征点组成，对所述特征图进行区域检测，在确定所述第一动态物体在预设的检测区域内时，确定所述第一动态物体为所述目标检测物体，包括：

对每张特征图中脉冲数量大于第一阈值的特征点进行标记；

将标记后的特征点进行区域联通，以获得所述每张特征图的联通区域；

从所述至少一张特征图中确定第一特征图，所述第一特征图的联通区域在所述预设的检测区域内；

确定所述第一特征图中所包括的第一动态物体在所述预设的检测区域内，并确定所述第一动态物体为所述目标检测物体。

7.一种运动物体的检测装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标视频的至少一组特征序列，所述至少一组特征序列用于表征所述目标视频中包括的视频图像的图像特征，所述目标视频包括至少一帧视频图像，所述至少一帧视频图像中的每一帧视频图像包括动态物体的图像，所述动态物体包括目标检测物体；

确定模块，用于从所述至少一组特征序列中确定第一特征序列，所述第一特征序列用于表征第一动态物体的图像特征，所述第一动态物体为满足所述目标检测物体的特征条件的动态物体；

还原模块，用于对所述第一特征序列进行还原处理，以获得还原后的特征图，所述特征图用于表征所述第一动态物体的图像特征在所述目标视频中的位置分布；

检测模块，用于对所述特征图进行区域检测，在确定所述第一动态物体在预设的检测区域内时，确定所述第一动态物体为所述目标检测物体。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述至少一组特征序列是通过对所述至少一帧视频图像进行编码处理得到的。