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龍圖騰網(wǎng)獲悉上海富瀚微電子股份有限公司申請的專利基于視頻序列的行人檢測方法及裝置、計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114092968B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202111395417.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/10；該發(fā)明授權(quán)基于視頻序列的行人檢測方法及裝置、計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)是由劉學(xué)彥;尹東;丁美玉;劉文庭;董鵬宇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-11-23向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于視頻序列的行人檢測方法及裝置、計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于視頻序列的行人檢測方法及裝置、計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，包括提取視頻序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域并定義為運(yùn)動(dòng)候選框；將同一目標(biāo)在不同序列中的運(yùn)動(dòng)候選框串聯(lián)起來以建立目標(biāo)ID；對成功建立目標(biāo)ID的運(yùn)動(dòng)候選框輪流進(jìn)行行人檢測，回歸出行人目標(biāo)位置并定義為行人框；將成功檢測到行人的目標(biāo)ID設(shè)置為激活目標(biāo)，對未檢測到行人的目標(biāo)ID設(shè)置為休眠目標(biāo)；利用激活目標(biāo)和被檢測幀行人在運(yùn)動(dòng)候選框中的相對位置推斷出其他幀行人位置。通過視頻序列中的運(yùn)動(dòng)信息和目標(biāo)跟蹤信息分別從空間域和時(shí)間域上篩選出高質(zhì)量的候選區(qū)域，使得以極小的計(jì)算和內(nèi)存代價(jià)來定位行人目標(biāo)，解決了現(xiàn)有行人檢測方法運(yùn)算量大、檢測結(jié)果可靠性差且檢測效率低的問題。

本發(fā)明授權(quán)基于視頻序列的行人檢測方法及裝置、計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于視頻序列的行人檢測方法，其特征在于，所述行人檢測方法包括： S1，提取視頻序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域，并將提取的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域定義為運(yùn)動(dòng)候選框； S2，將同一目標(biāo)在不同序列中的運(yùn)動(dòng)候選框串聯(lián)起來，以建立目標(biāo)ID； S3，以較低幀率對成功建立目標(biāo)ID的運(yùn)動(dòng)候選框輪流進(jìn)行行人檢測，并回歸出行人目標(biāo)位置，并將獲得的行人目標(biāo)位置定義為行人框； S4，將成功檢測到行人的目標(biāo)ID設(shè)置為激活目標(biāo)，對未檢測到行人的目標(biāo)ID設(shè)置為休眠目標(biāo)； S5，利用激活目標(biāo)和被檢測幀行人在運(yùn)動(dòng)候選框中的相對位置推斷出其他幀行人位置，休眠目標(biāo)等待下次檢測； 步驟S1在YUV顏色空間進(jìn)行運(yùn)算，包括：獲取視頻圖像；將視頻圖像下采樣到目標(biāo)尺寸，并轉(zhuǎn)化為YUV顏色空間；利用Sobel算子求取視頻圖像Y分量的橫向梯度Px和縱向梯度Py，并利用橫向梯度Px和縱向梯度Py計(jì)算得到梯度圖像G；滑動(dòng)平均生成GUV格式的運(yùn)動(dòng)背景幀；將第t幀求取差分圖Dt，差分圖Dt的計(jì)算公式為： Dt＝|Gt-Gb,t-1|+|Ut-Ub,t-1|+|Vt-Vb,t-1|； 根據(jù)閾值Tn對差分圖Dt進(jìn)行二值化處理，得到掩模圖Mt，掩模圖Mt中為“1”的點(diǎn)構(gòu)成前景區(qū)域，為“0”的點(diǎn)構(gòu)成背景區(qū)域；對掩模圖Mt進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理和聯(lián)通性分析，以得到運(yùn)動(dòng)候選框； 閾值Tn的獲取方法包括： 對第n個(gè)運(yùn)動(dòng)候選框進(jìn)行行人檢測時(shí)，保存此幀的差分圖Dt； 當(dāng)?shù)趎個(gè)運(yùn)動(dòng)候選框中有行人被檢測到，則計(jì)算當(dāng)前二值化最優(yōu)閾值To,n： 其中，Rm為運(yùn)動(dòng)候選框，Rp為行人框集合； 利用權(quán)重β對二值化閾值進(jìn)行更新，以得到閾值Tn： 步驟S2包括： 過濾視頻序列中不能建立目標(biāo)ID的零散運(yùn)動(dòng)候選框； 若目標(biāo)能夠建立目標(biāo)ID，但連續(xù)3幀內(nèi)被遮擋或遺漏，則對視頻序列進(jìn)行運(yùn)動(dòng)候選框補(bǔ)充； 對能夠建立目標(biāo)ID的目標(biāo)采用跟蹤算法修正后的跟蹤候選框代替運(yùn)動(dòng)候選框。

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