申请/专利权人：清华大学

申请日：2023-09-12

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN117670926A

主分类号：G06T7/246

分类号：G06T7/246;G06T5/70;G06T5/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明公开了一种高空俯视场景下运动小目标检测方法及装置，包括以下步骤：A：构建待识别图像序列集合；B：构建视觉感知模块，构建平滑特征图序列；C：构建变化感知模块，得到平滑特征图序列中的中间帧对应的第一时空动态特征图；D：构建运动信息计算模块，经运动能量计算、感受野增大、运动目标尺度筛选和背景抑制后得到优化后的第二时空动态特征图；E：构建感受野增大模块，得到第三时空动态特征图；F：分别得到对应的第三时空动态特征图，并将第三时空动态特征图中像素点值取最大值时所在的位置作为运动小目标的位置。本发明能够有效区分图像中的背景环境和小目标，检测出背景环境中的运动小目标的位置，提高运动小目标检测效率。

主权项：1.一种高空俯视场景下运动小目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤：A：获取高空俯视场景下的连续图像，并依次将连续图像中的每一帧图像分别作为中间帧，将中间帧及中间帧前后各T帧图像组成一个待识别图像序列ai，最终得到待识别图像序列集合A，A＝{a1,a2,…,aN}，i＝1,2,…N，N为连续图像的总帧数；B：构建视觉感知模块，并利用视觉感知模块对待识别图像序列ai中每帧图像上每个像素点的像素值进行高斯平滑，得到每帧图像对应的带有精确位置信息的平滑特征图，并根据待识别图像序列ai中每帧图像对应的平滑特征图构成平滑特征图序列Ap；C：构建变化感知模块，对平滑特征图序列Ap中的平滑特征图进行空间特征和时间特征提取，得到平滑特征图序列Ap中的中间帧Np对应的第一时空动态特征图；D：构建运动信息计算模块，并利用运动信息计算模块对步骤C中得到的第一时空动态特征图，依次进行运动能量计算、感受野增大、运动目标尺度筛选和背景抑制，得到优化后的第二时空动态特征图；E：构建感受野增大模块，并利用感受野增大模块对步骤D中得到的第二时空动态特征图进行感受野二次增大，最终得到第三时空动态特征图；F：按照步骤B至E中的方法，依次将待识别图像序列集合A中的每一个待识别图像序列ai进行处理，分别得到对应的第三时空动态特征图，并将第三时空动态特征图中像素点值取最大值时所在的位置作为运动小目标的位置。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 清华大学 一种高空俯视场景下运动小目标检测方法及装置

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