[发明专利]黑体位置检测方法、电子装置以及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种黑体位置检测方法，其特征在于，所述方法包括：

从热成像图像获取装置中获取图像帧序列，所述图像帧序列由包括黑体影像的若干图像帧组成；

采用时域统计方法统计所述图像帧序列中的前面部分图像帧，以得到所述黑体在所述图像帧中的时域位置信息；

将所述图像帧序列中剩余至少一张所述图像帧的所述黑体在所述图像帧中的第一检测位置信息和所述时域位置信息进行比较，若比较结果处于预设范围内，则所述第一检测位置信息为所述黑体的实际位置信息。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述采用时域统计方法统计所述图像帧序列中的前面部分图像帧，以得到所述黑体在所述图像帧中的时域位置信息包括：

依序获得所述图像帧序列中前面部分所述图像帧每帧的第二检测位置信息；

将当前帧所述第二检测位置信息结合前一帧的所述时域位置信息计算得到所述黑体在当前帧的所述时域位置信息，其中，所述图像帧序列的第一帧的时域位置信息为所述第一帧对应的所述第二检测位置。

3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述将当前帧所述第二检测位置信息结合前一帧的所述时域位置信息计算得到所述黑体在当前帧的所述时域位置信息包括：

利用加权平均法通过所述当前帧的所述第二检测位置信息与前一帧的所述时域位置信息计算得到所述黑体在当前帧的所述时域位置信息。

4.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述第一检测位置信息及所述第二检测位置信息的获取方法包括：

从每一所述图像帧序列中获取预定尺寸的输入图像，所述输入图像包括所述黑体影像；

利用卷积神经网络对所述输入图像进行处理，以得到所述图像帧序列中前面部分所述图像帧的所述黑体在所述图像帧中的第一中心点的坐标、所述图像帧序列中剩余至少一张所述图像帧的所述黑体在所述图像帧中的第二中心点的坐标以及所述黑体的尺寸；

根据所述第一中心点的坐标以及所述黑体的尺寸计算得到所述第二检测位置信息；以及根据所述第二中心点的坐标以及所述黑体的尺寸计算得到所述第一检测位置信息；

其中，所述第一检测位置信息以及所述第二检测位置信息为所述黑体的至少一条对角线的端点坐标。

5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述利用卷积神经网络对所述输入图像进行处理包括：

利用所述卷积神经网络的卷积层、池化层对所述输入图像进行处理，以得到第一处理结果；

利用双线性插值的方法对所述第一处理结果进行上采样处理，以得到第二处理结果；

将所述第二处理结果与所述卷积层中的处理结果进行通道拼接，得到第三处理结果；

利用卷积层对所述第三处理结果进行卷积处理，进而输出第四处理结果；

利用非极大值抑制算法根据所述第四处理结果计算得到所述第一中心点的坐标、所述第二中心点的坐标以及所述黑体的尺寸。

6.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述将所述图像帧序列中剩余至少一张所述图像帧的所述黑体在所述图像帧中的第一检测位置信息和所述时域位置信息进行比较，若比较结果处于预设范围内，则所述第一检测位置信息为所述黑体的实际位置信息还包括：

若比较结果处于预设范围外，则所述时域位置信息为所述黑体的实际位置信息。

7.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述第一检测位置信息还包括所述黑体的实际偏移角度；

所述方法还包括：

利用所述黑体的至少一条对角线的端点坐标计算所述黑体的实际中心点坐标；

利用所述实际中心点坐标、所述黑体的至少一条对角线的端点坐标以及所述实际偏移角度计算得到所述黑体的四个角点的预测角点坐标；

根据所述四个角点的预测角点坐标计算所述黑体在水平方向及垂直方向的梯度值；

计算所述黑体在水平方向的梯度值以及垂直方向的梯度值的乘积，根据计算结果得到所述黑体的实际轮廓，所述实际轮廓的四个角点的坐标作为所述黑体的实际位置信息。