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公开(公告)号:CN117809210A
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202310422125.2
申请日:2023-04-19
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/54 , G06V10/82 , G06V10/62 , G06T7/254 , G06V10/74 , G06V10/25 , G06T5/50 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/34 , G06V10/36 , G06V10/30
Abstract: 本发明属于图像处理领域,具体涉及一种基于帧差法和孪生网络的运动目标检测方法及其应用。该方法如下:S1:利用DCGAN对初始样本图像进行数据扩充构成特征库。S2:采集视频流数据并进行分帧处理得到连续的序列图像。S3:采用三帧图像差分法对序列图像进行处理,获取运动目标的位置信息。S4:对当前帧图像进行图像分割得到目标图像。S5:构建用于对目标图像和样本图像进行相似度分析的孪生神经网络。S6:将目标图像与特征库中的样本进行相似度分析,并输出相似度值最大的类别信息。S7:在视频流数据中标注识别出的类别信息和相似度值。本发明解决现有的基于深度神经网络的图像目标检测方法在实时性、精度和硬件开销上无法兼顾的问题。