一种基于深度帧差卷积神经网络的运动目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度帧差卷积神经网络的运动目标检测方法，属于计算机视觉领域，一种基于深度帧差卷积神经网络的运动目标检测方法，本发明的DifferenceNet具有孪生Encoder‑Decoder结构，通过输入两帧图像与对应的监督标签，可以学习两帧图像之间的时序信息与差异特征；AppearanceNet具有Encoder‑Decoder结构，通过主干提取t帧图像的表观信息，然后通过时‑空信息融合，对t+1帧图像中的运动目标进行预测；AppearanceNet还通过多尺度特征图融合和逐步上采样来保留多尺度空间信息，并且本方法在定性和定量方面均显着优于最新算法，并适用于存在动态背景，光照变化和阴影的复杂场景。