[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

说明书

本申请公开了一种运动物体的检测方法、装置、计算设备及存储介质，用于提高运动目标的检测效率。所述方法包括：获取目标视频的至少一组特征序列，至少一组特征序列用于表征目标视频中包括的视频图像的图像特征，目标视频包括的每一帧视频图像包括动态物体的图像，动态物体包括目标检测物体；从至少一组特征序列中确定用于表征第一动态物体的图像特征的第一特征序列，第一动态物体为满足目标检测物体的特征条件的动态物体；对第一特征序列进行还原处理，以获得还原后的特征图，特征图用于表征第一动态物体的图像特征在目标视频中的位置分布；对特征图进行区域检测，在第一动态物体在预设的检测区域内时，确定第一动态物体为目标检测物体。

技术领域

本申请涉及视频目标检测技术领域，尤其涉及一种运动物体的检测方法、装置、计算设备及存储介质。

背景技术

近年来，视频监控技术越来越多地应用在安防领域，摄像设备得到了快速普及。视频目标检测是准确分类视频中出现的目标并精确定位目标位置，这在视频监控领域有着十分重要的作用，因其重要性，视频目标检测一直是计算机视觉领域中的研究重点。

目前，对视频中的运动目标进行检测时，所采取的方法一般是对单帧图像数据进行分析，首先对图像中的目标进行检测和识别，然后使用目标跟踪技术，建立图像与图像之间的映射关系，最后根据实际拌线或区域情况进行研判，以根据研判结果进行上报。然而，如果视频中存在较多的图像数据，通过上述方法进行检测时，运算量就会比较大，从而导致检测效率较低。

综上所述，目前亟需一种运动目标的检测方法，用以提高快速运动目标的检测效率。

发明内容

本申请实施例提供一种运动物体的检测方法、装置、计算设备及存储介质，用于提高运动目标的检测效率。

第一方面，提供一种运动物体的检测方法，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。

本申请实施例中，目标视频中包括多帧视频图像，获取这多帧视频图像的特征序列，就可以获知对应于这多帧视频图像的图像特征。多帧视频图像中包括动态物体的图像，而动态物体包括目标检测物体，因此，可以从获取到的特征序列中确定出满足目标检测物体的特征条件的特征序列，然后对该特征序列进行还原，就可以获得目标检测物体的图像特征在目标视频中的位置分布，对该位置分布进行区域检测，就可以确定出目标检测物体。而在具体的检测过程中，由于是通过将图像数据进行离散化，获得对应的特征序列值，然后再通过序列值进行检测的，相对于直接对视频图像进行检测而言，可以有效减少检测过程中的运算量，从而提高了检测效率。

在一种可能的设计中，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。

本申请实施例中，在获取到原始的图像数据之后，可以对原始数据进行编码处理，获得离散后的序列数据，而序列尖峰携带有时序信息，可以根据该时序信息高效地检测出视频中的运动物体，提高了检测的精度。同时，由于是将图像数据编码为序列值进行检测的，后续处理过程中不需要依赖于原始的视频图像，因此，可以较好地保护原始视频数据的数据安全。而且，通过将数据进行离散化，在有效降低对数据的运算量的同时，也能降低系统带宽的消耗。