运动目标检测方法和运动目标检测装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及运动目标检测方法和运动目标检 测装置。
【背景技术】
[0002] 运动目标检测和跟踪是监控摄像系统智能应用中一个重要的基础部分。根据系统 架构，该功能可W既可W被实施在前端设备上也可W被实施在后的应用上。当实施在前端 设备上时，需增加额外的硬件资源（例如专用芯片或处理器）来完成该功能；当在后端服务 上嵌入软件解决方案时，可能面临一些技术问题例如传输延迟和信道噪声，甚至，对于超大 监控系统，对后端服务和网络容量都可能带来繁重的负担。
[0003] 因此，需要一种新的运动目标检测技术，W至少解决目前的检测方法所存在的实 施在前端设备需增加额外硬件资源或实施在后端服务所带来的传输延迟的问题。
【发明内容】
[0004] 有鉴于此，本发明提出了一种新的运动目标检测技术，W至少解决现有的目标检 测技术的检测精度低的问题W至少解决目前的检测方法所存在的实施在前端设备需增加 额外硬件资源或实施在后端服务所带来的传输延迟的问题。
[0005] 根据本发明的一个方面，提出了一种运动目标检测方法，包括：获取当前编码顿的 运动矢量数据；将所述当前编码顿进行区域划分，每一区域对应N个运动矢量，形成一个运 动矢量组；根据每一运动矢量组计算出一个局部相似值，W得到所述当前编码顿的局部相 似值图，其中，N是大于3小于等于9的整数；对所述局部相似值图进行二值化，在经过二值 化的局部相似值图中分割出多个独立的连通域，将每一所述独立的连通域作为一个运动目 标，完成所述运动目标的检测。
[0006] 根据本发明的另一方面，还提供了一种运动目标检测装置，包括：获取单元，获取 当前编码顿的运动矢量数据；运动矢量组形成单元，将所述当前编码顿进行区域划分，每一 区域对应N个运动矢量，形成一个运动矢量组；局部相似值计算单元，根据每一运动矢量组 计算出一个局部相似值，W得到所述当前编码顿的局部相似值图，其中，N是大于3小于等 于9的整数；检测单元，对所述局部相似值图进行二值化，在经过二值化的局部相似值图中 分割出多个独立的连通域，将每一所述独立的连通域作为一个运动目标，完成所述运动目 标的检测。
[0007] 根据本发明的再一个方面，还提供了一种电子设备，该电子设备包括如上所述的 运动目标检测装置。
[0008] 根据本发明的又一个方面，还提供了一种存储有机器可读取的指令代码的程序产 品，上述程序产品在执行时能够使上述机器执行如上所述的运动目标检测方法。
[0009] 此外，根据本发明的其他方面，还提供了 一种计算机可读存储介质，其上存储有如 上所述的程序产品。
[0010] 上述根据本发明实施例的运动目标检测装置、运动目标检测方法W及电子设备， 利用运动矢量组计算局部相似值，根据局部相似值图检测运动目标，能够至少实现W下有 益效果之一；在前端设备中无需增加额外的硬件资源；在编码的同时输出检测结果，实时 性高；利用运动矢量组的局部相似值，提高运动目标的检测精度；去除突发成组噪声，进一 步提高检测精度。
[0011] 通过W下结合附图对本发明的最佳实施例的详细说明，本发明的送些W及其他优 点将更加明显。
【附图说明】
[0012] 本发明可W通过参考下文中结合附图所给出的描述而得到更好的理解，其中在所 有附图中使用了相同或相似的附图标记来表示相同或者相似的部件。所述附图连同下面的 详细说明一起包含在本说明书中并且形成本说明书的一部分，而且用来进一步举例说明本 发明的优选实施例和解释本发明的原理和优点。在附图中：
[0013] 图1示出了根据本发明的一个实施例的运动目标检测方法的流程示意图；
[0014] 图2示出了根据本发明的另一个实施例的噪声过滤处理流程示意图；
[0015] 图3示出了根据本发明的一个实施例的局部相似值计算流程图；
[0016] 图4TK出了根据本发明的一个实施例的任一运动矢量及其相邻运动矢量W意图；
[0017] 图5示出了根据本发明的一个实施例的运动矢量组的示意图；
[0018] 图6示出了根据本发明的一个实施例的计算匹配率进行运动目标跟踪的示意图；
[0019] 图7示出了根据本发明的一个实施例的视频编解码系统的框图；
[0020] 图8示出了根据本发明的一个实施例的运动目标检测系统的框架示意图；
[0021] 图9示出了根据本发明的又一实施例的运动目标检测装置的框图。
【具体实施方式】
[0022] 为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实 施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施 例及实施例中的特征可W相互组合。
[0023] 在下面的描述中阐述了很多具体细节W便于充分理解本发明，但是，本发明还可 W采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明并不限于下面公开的具体实 施例的限制。
[0024] W下实施例所描述的运动目标检测方法获取从编码器中输出的运动矢量数据，并 使用编码器内置的处理器来完成根据运动矢量数据来检测出运动目标的计算过程，在一顿 图像被编码时，相应的检测结果即被输出。在检测运动的过程中，使用局部相似值计算方法 来提局运动目标的检测精度。
[00巧]本发明的实施例提供了一种运动目标检测方法，包括：获取当前编码顿的运动矢 量数据；将当前编码顿进行区域划分，每一区域对应N个运动矢量，形成一个运动矢量组； 根据每一运动矢量组计算出一个局部相似值，W得到当前编码顿的局部相似值图，其中，N 是大于3小于等于9的整数；对局部相似值图进行二值化，在经过二值化的局部相似值图中 分割出多个独立的连通域，将每一独立的连通域作为一个运动目标，完成运动目标的检测。
[0026] 下面结合图I来详细描述根据本发明的实施例的运动目标检测方法的一个示例。
[0027] 如图1所示，步骤102,初始化。在本步骤中，根据实际应用来定制生成运动矢量数 据的宏块的大小。宏块越小（例如8X8的宏块），基于该宏块的运动矢量数据所得到的检 测结果越精确，但相比于大尺寸的宏块（例如16X16的宏块），其所占用的计算资源相对较 多。
[0028] 假设在下文中所提到的运动矢量数据均是16X16宏块的运动矢量数据。另外，在 本步骤中，还会定义在下面的计算过程中所需要的一些参数值。
[0029] 步骤104,将获取的编码顿的运动矢量数据从直角坐标转换为极坐标。
[0030] 步骤106,对具有极坐标的运动矢量数据进行噪声过滤。
[0031] 步骤108,将运动矢量数据划分为多个运动矢量组，为每一运动矢量组计算出一个 局部相似值，从而得到局部相似值图。
[0032] 步骤110,对该局部相似值图进行二值化处理，并对运动目标进行分割，检测出运 动目标。
[0033] 步骤112,根据前一编码顿的目标对象在当前编码顿中确定相应的跟踪目标。
[0034] 步骤114,存储运动目标的运动轨迹，W及存储一些重要的参数值。
[0035] 下面结合图2详细说明图1中的步骤106的具体处理过程的一个示例。
[0036] 如图2所示，步骤202,在将当前编码顿的运动矢量数据的直角坐标转换成极坐标 之后，根据运动矢量数据的直角坐标建立第一直方图，根据运动矢量数据的极坐标建立第 二直方图。
[0037] 步骤204,在检测是否存在突发承租噪声之前，需要获取一些参数值，用于后续的 检测判断。例如，根据第一直方图获取直角坐标系中出现频率最高的运动矢量数占总运动 矢量数的分量百分比和出现频率最高的直角坐标系值，W及根据第二直方图获取极坐标系 中出现频率最高的运动矢量数占总运动矢量数的极坐标百分比和出现频率最高的极坐标 值。
[0038] 步骤206,在非零运动矢量数据中，若直角坐标百分比W及所述极坐标百分比均大 于设定百分比，且出现频率最高的直角坐标值小于坐标值阔值（该阔值可W