[发明专利]一种基于计算机视觉的前景物体检测解决方法

说明书

本发明公开了一种基于计算机视觉的前景物体检测解决方法，包含以下步骤：A、获得近红外摄像图像；B、初始化算法；C、每新到的一帧都进行算法处理；D、处理结束后反馈回上级进行其他处理。本发明的有益效果是：1、相对于现有背景检测算法将整幅图像的所有像素点进行检测计算，本方案通过自动寻找稳定点进行标定，将计算量下降至少3个数量级；2、现有方案只能对前景和背景进行分割，前景事物的出现和消失认为是一致的不能区分，检测算法在事物消失时也将会运行，本算法能做到对前景的运动进行出现和消失的标记，从而使检测算法的计算次数为现有算法的一半，在降低误报率的同时显著降低了功耗。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体是一种基于计算机视觉的前景物体检测解决方法。

背景技术

当前物联网技术日趋发达，人工智能技术迅速发展，基于计算机视觉技术的具有事物检测功能的智能摄像头迅速普及。

事物检测功能均具有较高的时空复杂度。使用近红外光源的智能摄像头，车载摄像头和安防摄像头，其硬件资源有限，无法承载时空复杂度较大的算法执行，或其功耗较大，长久则影响设备稳定与寿命，无形中增加了服务使用的成本。

同时，不考虑设备平台的解决方案是通过添加背景检测，使事物检测算法只在有事物出现时执行。现有的背景检测算法有帧间差分法、高斯背景差分法、ViBe背景提取算法以及它的改进算法ViBe+，还有针对运动摄像机的光流法等。这些算法要么不能区分前景事物的出现与消失，例如帧间差分法，因为这样会增加一倍的事物检测运算量；要么总的计算量较大，例如ViBe算法，ViBe+算法，光流法。

虽然相对时空复杂度较检测算法低，但是通常情况下背景检测对DSP等同等运算平台是属于很高的运算量的算法，在实际使用中意义不大。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于计算机视觉的前景物体检测解决方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于计算机视觉的前景物体检测解决方法，包含以下步骤：

A、获得近红外摄像图像；

B、初始化算法；

C、每新到的一帧都进行算法处理；

D、处理结束后反馈回上级进行其他处理。

作为本发明的进一步技术方案：所述步骤A中的红外摄像图像通过红外感受器获得。

作为本发明的进一步技术方案：在进行步骤B时要选定需要检测的区域，在选定后程序会在该区域中根据一定的原则选定一些锚点进行锚定，并将这些位置设置为状态一。

作为本发明的进一步技术方案：步骤C存在以下5中情况：1、如果当前锚点状态是状态一，则进行初次累加，并设置为状态二；2、如果当前锚点状态是状态二，则判断新一帧的值与前一帧的值之间的差值是否大于阈值，大于则将该锚点状态置为状态四，否则判断累加次数是否超过累加次数阈值，没有超过则进行累加，状态不变，超过则将该点状态置为状态三；3、如果当前锚点状态是状态三，则判断新一帧的值与前一帧的值之间的差值是否大于阈值，大于则将该锚点状态置为状态四，否则继续运算；4、如果当前锚点的状态是状态四，则不予处理，跳过；5、如果当前锚点的状态是状态五，则判断新一帧的值与前一帧的值之间的差值是否大于阈值。

作为本发明的进一步技术方案：检查状态四的锚点的数目是否大于坏点数量阈值，若达到，则重置当前所有锚点位置。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：1、相对于现有背景检测算法将整幅图像的所有像素点进行检测计算，本方案通过自动寻找稳定点进行标定，将计算量下降至少3个数量级；