一种基于自监督生成对抗学习背景建模的目标检测方法

摘要

大多数前景目标检测的场景中，背景都有相对固定的模式。亮度的变化、背景的动态化、摄像机的移动等都给目标检测算法带来了不少困难。基于此，本发明提出一种基于自监督生成对抗学习进行背景建模的目标检测方法，能够有效地克服上述困难应用于真实环境中。首先，该方法采用图像自动补全的自监督方法形成训练数据，使用生成对抗神经网络进行自监督对抗学习，构建一个背景重建模型。其次，通过训练一个卷积神网络，利用原始图像与经过背景模型重建图像的差异进行前景目标的检测。本发明提出的方法可以应用于静止摄像头和移动摄像头拍摄的内容，具有广泛的使用场景和实际应用价值。