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一种基于深度光流和形态学方法的运动目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度光流和形态学方法的运动目标检测方法,包括以下步骤:(1)收集视频数据,标注样本视频,并随机分成训练集和测试集,对已经处理好的训练集和测试集在做均值计算,形成训练集均值文件和测试集均值文件,完成对训练集和测试集的预处理;(2)构建全卷积神经网络架构,由编码和解码两部分构成,利用训练集和测试集,通过自适应学习率调整算法进行训练,得到训练好的模型参数;(3)将需要进行检测的图像数据输入到训练好的全卷积神经网络中,得到对应的深度光流图;(4)运用大津阈值自适应阈值分割方法处理得到的深度光流图;(5)对阈值分割后的数据进行形态学处理,去除孤立点和缝隙,最终得到检测到的运动目标区域。

著录项

  • 公开/公告号CN107967695B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-11-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京航空航天大学;

    申请/专利号CN201711422448.2

  • 发明设计人 张弘;张磊;李军伟;杨一帆;

    申请日2017-12-25

  • 分类号G06T7/246(20170101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构11251 北京科迪生专利代理有限责任公司;

  • 代理人安丽

  • 地址 100191 北京市海淀区学院路37号

  • 入库时间 2022-08-23 10:20:50

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-11-13

    授权

    授权

  • 2018-05-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/246 申请日:20171225

    实质审查的生效

  • 2018-05-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 7/246 申请日:20171225

    实质审查的生效

  • 2018-04-27

    公开

    公开

  • 2018-04-27

    公开

    公开

  • 2018-04-27

    公开

    公开

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