[发明专利]基于图像特征的T0检测方法、装置和存储介质

权利要求书

1.一种基于图像特征的T0检测方法，其特征在于，所述方法包括：

将实时获取的检测目标的源视频图像与标准时间戳进行合成，得到目标视频图像；

对所述目标视频图像进行特定检测区域裁剪，得到裁剪视频图像；

根据预设规则，对所述裁剪视频图像进行差分处理，得到所述检测目标在T0的目标帧图像；

根据所述目标帧图像上的标准时间戳，获取到所述所述检测目标的T0信息。

2.如权利要求1所述的基于图像特征的T0检测方法，其特征在于，根据预设规则，对所述裁剪视频图像进行差分处理，得到所述检测目标在T0的目标帧图像，还包括：

对所述裁剪视频图像进行差分处理，得到运动目标的差分图像；

对所述运动目标的差分图像进行级联低频滤波，得到滤波图像序列；

对所述滤波图像序列进行连续判决，获取到所述检测目标在T0的目标帧图像。

3.如权利要求2所述的基于图像特征的T0检测方法，其特征在于，对所述滤波图像序列进行连续判决，获取到所述检测目标在T0的目标帧图像，包括：

获取所述滤波图像序列中每帧图像的灰度值；

获取当前帧图像与相邻上一帧图像的灰度值的差值；

当所述差值大于或等于预设阈值时，所述当前帧图像为所述检测目标在T0的目标帧图像。

4.如权利要求3所述的基于图像特征的T0检测方法，其特征在于，获取所述目标图像序列中每帧图像的灰度值之前，所述方法还包括：

根据角点检测算法对所述目标图像序列进行角点检测。

5.如权利要求4所述的基于图像特征的T0检测方法，其特征在于，所述角点检测算法的公式表达式为：

其中，E(u,v)是窗口函数移动(u,v)产生的灰度变化，w(x,y)是窗口函数，I(x,y)是图像灰度，I(x+u,y+v)是平移后的图像灰度。

6.如权利要求4所述的基于图像特征的T0检测方法，其特征在于，在根据预设规则，对所述裁剪视频图像进行差分处理，得到所述检测目标在T0的目标帧图像之前，所述方法还包括：

获取所述检测目标在T0的关键动作，所述关键动作包括点火动作、弹射动作、出筒动作和起飞动作。

7.如权利要求6所述的基于图像特征的T0检测方法，其特征在于，根据预设规则，对所述裁剪视频图像进行差分处理，得到所述检测目标在T0的目标帧图像，包括：

当所述关键动作为所述点火动作时，根据帧间差分算法对所述裁剪视频图像进行差分处理，得到所述检测目标在T0的目标帧图像；

当所述关键动作为所述弹射动作、所述出筒动作或所述起飞动作时，根据累积差分算法对所述裁剪视频图像进行差分处理，得到所述检测目标在T0的目标帧图像。

8.一种基于图像特征的T0检测装置，其特征在于，所述装置包括：

目标视频图像获取模块，用于将实时获取的检测目标的源视频图像与标准时间戳进行合成，得到目标视频图像；

裁剪模块，用于对所述目标视频图像进行特定检测区域裁剪，得到裁剪视频图像；

差分处理模块，用于根据预设规则，对所述裁剪视频图像进行差分处理，得到所述检测目标在T0的目标帧图像；

发射时刻获取模块，用于根据所述目标帧图像上的标准时间戳，获取到所述所述检测目标的T0信息。

9.如权利要求8所述的基于图像特征的T0检测装置，其特征在于，所述差分处理模块还包括：

图像差分处理模块，用于对所述裁剪视频图像进行差分处理，得到运动目标的差分图像；

级联滤波模块，用于对所述运动目标的差分图像进行级联低频滤波，得到滤波图像序列；

连续判决模块，用于对所述滤波图像序列进行连续判决，获取到所述检测目标在T0的目标帧图像。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项方法的步骤。