[发明专利]一种运动物体的定位方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种运动物体的定位方法，其特征在于，包括：

通过动态视觉传感器获取事件流信息，以及通过目标摄像组件获取图像信息；

根据预设采样周期，对所述事件流信息进行采样，以获取采样事件帧，并根据所述事件流信息，确定所述采样事件帧中运动物体的预测位置区域；

根据所述预测位置区域，在所述图像信息中确定匹配的定位区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述事件流信息，确定所述采样事件帧中运动物体的预测位置区域，包括：

根据所述事件流信息，确定所述采样事件帧中运动物体的轮廓区域，并通过感兴趣区域框标注所述轮廓区域，以获取运动物体的预测位置区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述事件流信息，确定所述采样事件帧中运动物体的轮廓区域，包括：

根据所述事件流信息，对事件出现空矩阵和事件消失空矩阵中的元素进行赋值，以获取事件出现矩阵和事件消失矩阵；其中，所述事件出现空矩阵和所述事件消失空矩阵的元素数量均与所述动态视觉传感器的分辨率相关；

根据所述事件出现矩阵确定运动物体的预测出现区域，根据事件消失空矩阵确定运动物体的预测消失区域；

根据所述预测出现区域和所述预测消失区域，确定运动物体的轮廓区域。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测位置区域，在所述图像信息中确定匹配的定位区域，包括：

获取所述动态视觉传感器和所述目标摄像组件之间分辨率的比例关系，并根据所述分辨率的比例关系和所述预测位置区域，在所述图像信息中确定匹配的定位区域。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述预测位置区域，在所述图像信息中确定匹配的定位区域后，还包括：

根据预训练完成的图像分类模型，对所述定位区域进行识别及分类处理，以确定所述图像信息中是否存在运动物体。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在根据预训练完成的图像分类模型，对所述定位区域进行识别及分类处理前，还包括：

判断所述定位区域中像素点的数量是否大于预设检测阈值；

所述根据预训练完成的图像分类模型，对所述定位区域进行识别及分类处理，包括：

若所述定位区域中像素点的数量大于预设检测阈值，则根据预训练完成的图像分类模型，对所述定位区域进行识别及分类处理。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在根据预训练完成的图像分类模型，对所述定位区域进行识别及分类处理前，还包括：

获取样本图像集合，并通过所述样本图像集合对初始图像分类模型进行图像分类训练，以获取预训练完成的图像分类模型；其中，所述初始图像分类模型基于神经网络构建。

8.一种运动物体的定位装置，其特征在于，包括：

信息获取模块，用于通过动态视觉传感器获取事件流信息，以及通过目标摄像组件获取图像信息；

采样执行模块，用于根据预设采样周期，对所述事件流信息进行采样，以获取采样事件帧，并根据所述事件流信息，确定所述采样事件帧中运动物体的预测位置区域；

分类执行模块，用于根据所述预测位置区域，在所述图像信息中确定匹配的定位区域。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的运动物体的定位方法。

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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的运动物体的定位方法。