[发明专利]动态目标检测方法、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种动态目标检测方法，其特征在于，包括：

获取当前视频帧；

获取所述当前视频帧的预设数量个预测信息，其中，所述当前视频帧的预设数量个预测信息，分别是利用神经网络基于所述当前视频帧的预设数量个在先视频帧的信息预测得到的，所述神经网络是利用训练视频帧训练得到的，所述训练视频帧中不存在所述动态目标；

基于所述当前视频帧的信息与预测信息之间的差异，确定所述当前视频帧中是否存在所述动态目标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前视频帧的信息包括亮度信息和照度信息，所述当前视频帧的预测信息包括预测亮度信息和预测照度信息，所述训练视频帧中不存在异常照度信息，所述获取所述当前视频帧的预设数量个预测信息，包括：

获取所述当前视频帧的预设数量个预测亮度信息和预设数量个预测照度信息，其中，所述当前视频帧的预设数量个预测亮度信息，分别是利用所述神经网络基于所述当前视频帧的预设数量个所述在先视频帧的亮度信息预测得到的，所述当前视频帧的预设数量个预测照度信息，分别是利用所述神经网络基于所述当前视频帧的预设数量个所述在先视频帧的照度信息预测得到的；

所述基于所述当前视频帧的信息与预测信息之间的差异，确定所述当前视频帧中是否存在所述动态目标，包括：

基于所述当前视频帧的亮度信息与预测亮度信息之间的差异、所述当前视频帧的照度信息与预测照度信息之间的差异，确定所述当前视频帧中是否存在所述动态目标。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前视频帧的亮度信息与预测亮度信息之间的差异、所述当前视频帧的照度信息与预测照度信息之间的差异，确定所述当前视频帧中是否存在所述动态目标，包括：

获取所述当前视频帧的亮度信息与预测亮度信息之间的预设数量个第一预测误差值，获取所述当前视频帧的照度信息与预测照度信息之间的预设数量个第二预测误差值；

基于所述第一预测误差值的分布情况和所述第二预测误差值的分布情况，确定所述当前视频帧中是否存在所述动态目标。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一预测误差值的分布情况和所述第二预测误差值的分布情况，确定所述所述当前视频帧中是否存在所述动态目标，包括：

将所述第一预测误差值的分布情况与第一基准分布情况进行比较，得到第一差异分数，将所述第二预测误差值的分布情况与第二基准分布情况进行比较，得到第二差异分数；

基于所述第一差异分数与所述第二差异分数之间的差异，确定所述当前视频帧中是否存在所述动态目标。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一差异分数与所述第二差异分数之间的差异，确定所述当前视频帧中是否存在所述动态目标，包括：

获取所述第一差异分数与所述第二差异分数的差值；

将所述差值与预设阈值进行比较，得到比较结果；

基于所述比较结果确定所述当前视频帧中是否存在所述动态目标。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述第一预测误差值的分布情况与第一基准分布情况进行比较，得到第一差异分数，将所述第二预测误差值的分布情况与第二基准分布情况进行比较，得到第二差异分数：包括：

利用第一差异算法将所述第一预测误差值的分布情况与所述第一基准分布情况进行比较，得到所述第一差异分数，利用所第一差异算法将所述第二预测误差值的分布情况与所述第二基准分布情况进行比较，得到所述第二差异分数；

和/或，

利用第二差异算法将所述第一预测误差值的分布情况与所述第一基准分布情况进行比较，得到所述第一差异分数，利用所述第二差异算法将所述第二预测误差值的分布情况与所述第二基准分布情况进行比较，得到所述第二差异分数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一差异算法的精度高于所述第二差异算法的精度；

和/或，所述第一差异算法为广义对数似然比检验和累积算法，所述第二差异算法为相对熵检验。