静态目标检测方法

摘要

本发明提出了一种静态目标检测方法，属于计算机视觉领域，本方法有如下步骤：步骤1：由初始化单元对输入视频初始化；步骤2：由特征提取单元提取目标的运动特征；步骤3：由特征提取单元提取目标的统计特征；步骤4：由检测单元使用变步长的模板匹配方法对目标检测；步骤5：由检测单元使用融合运动特征和目标模型统计特征的静态目标检测方法对目标进行检测。本方法采用基于错位相减的帧间差分结果，抑制干扰，实时性良好；依据模板与候选区域的统计特征，检测当前帧是否存在目标，运算简单，采用积分图优化特征提取来满足实时性的要求；采用模板匹配算法来搜索与模板最相似的区域，动态更新模板，保证了检测结果的准确性。

主权项

一种静态目标检测方法，其特征在于，包括：步骤(1)：由初始化单元对输入视频初始化，并建立目标模型；步骤(2)：由特征提取单元采用基于错位相减图像的帧差图像提取目标的运动特征；所述采用基于错位相减图像的帧差图像提取目标的运动特征包括：获得输入视频当前帧灰度值的列间梯度和行间梯度，将列间梯度和行间梯度的最大值作为当前帧灰度值对应的行列错位相减的结果；获得当前帧前一帧灰度值的列间梯度和行间梯度，将列间梯度和行间梯度的最大值作为当前帧前一帧灰度值对应的行列错位相减的结果；通过当前帧和前一帧图像在行列间错位相减的图像差异提取目标的运动特征；步骤(3)：由特征提取单元提取目标的统计特征；步骤(4)：由检测单元使用变步长的模板匹配方法对目标检测；步骤(5)：由检测单元使用融合运动特征和目标模型统计特征的静态目标检测方法对目标进行检测。