[发明专利]一种检测异物入侵的方法及装置

权利要求书

1.一种检测异物入侵的方法，其特征在于，包括：

接收采集设备发送的当前帧可见光图像；

通过预先训练的识别模型，在所述当前帧可见光图像中确定异物对应的边界框，其中，在训练所述识别模型时，输入为可见光图像，输出为在所述可见光图像中异物的边界框；

接收所述采集设备发送的红外视频；其中，在所述红外视频中存在当前帧红外图像与所述当前帧可见光图像相对应；

根据在所述当前帧可见光图像中确定出的所述异物的边界框的坐标，确定所述异物在所述当前帧红外图像中的边界框；

根据所述异物在所述当前帧红外图像中的边界框，以及预先构造的滤波器，在所述红外视频中对所述异物进行追踪；

根据在所述当前帧可见光图像中确定出的所述异物的边界框的坐标，确定所述异物在所述当前帧红外图像中的边界框之前，所述方法还包括：

将所述当前帧红外图像与所述当前帧可见光图像进行图像配准；

将所述当前帧红外图像与所述当前帧可见光图像进行图像配准，具体包括：

预先确定红外图像与可见光图像之间的图像偏差值；其中，所述图像偏差值包括图像缩放比例、图像偏移距离和图像精度系数；

根据所述偏差值，将所述当前帧红外图像与所述当前帧可见光图像进行图像配准；

预先确定红外图像与可见光图像之间的图像偏差值，具体包括：

获取可见光图像和红外图像在标定板上对应的图像；

通过公式计算得到图像缩放比例，其中，f₁为图像缩放比例，n为所述标定板上圆点的个数，A_n为红外图像上第一圆心的坐标，A_n-1为红外图像上第二圆心的坐标，B_n为可见光图像上与所述第一圆心对应的圆心的坐标，B_n为可见光图像上与所述第二对应的圆心的坐标；

通过公式计算得到图像偏移距离，其中，x_diff为在x轴上的图像偏移距离，Y_diff为在y轴上的图像偏移距离，为在红外图像上第一像素点的坐标，为在红外图像上第二像素点的坐标，为在可见光图像上与所述第一像素点对应的像素点的坐标，为在可见光图像上与所述第二像素点对应的像素点的坐标；

通过公式计算得到图像精度系数，其中，σ_x为图像精度系数，d_x为基线长度，f₂为采集设备的焦距，l_pix为像素大小，D_optimal为最佳距离，D_target为目标距离。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述异物在所述当前帧红外图像中的边界框，以及预先构造的滤波器，在所述红外视频中对所述异物进行追踪，具体包括：

根据所述异物在当前帧红外图像中边界框的位置，在所述当前帧红外图像上提取2倍大小的位置特征；

通过预先构造的滤波器，计算在下一帧红外图像的所述异物的多个预测位置；

在所述多个预测位置中，计算确定最大的预测位置，作为所述异物在下一帧红外图像中的位置。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述滤波器具体为：

其中，l为特征维度，h^l为在l维度的滤波器，t为从异物提取的t个图像块的向量特征，λ为正项系数，d为特征向量维度，k为从1到d之间的任一维度，F^l、F^k分别为第l维度和第k维度的特征向量f的傅里叶变换，G为滤波器响应值g的离散傅里叶变换，g通过高斯函数得出，分别为G、F^k的复共轭，为第t个l维度的A模型，B_t为第t个B模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，接收所述采集设备发送的红外视频之前，所述方法还包括：

通过所述识别模型，确定所述异物的类别为预存的指定类别中的一种，其中，所述异物的类别为预先划分的；在训练所述识别模型时，输入为所述异物在所述可见光图像中的边界框，输出为所述异物的类别。