(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210571210.0 (22)申请日 2022.05.24 (71)申请人 深圳市航盛电子股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市宝安区福海街 道展城社区福园一路航盛工业园A1栋 办公楼201 (72)发明人 曾杨　 (74)专利代理 机构 深圳市世纪恒程知识产权代 理事务所 4 4287 专利代理师 胥巧莉 (51)Int.Cl. G06V 20/56(2022.01) G06V 10/46(2022.01) G06V 10/54(2022.01) G06V 10/80(2022.01)G06V 10/75(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06T 7/246(2017.01) G06T 7/269(2017.01) (54)发明名称 运动物体检测方法、 装置、 终端设备以及存 储介质 (57)摘要 本发明公开了一种运动物体检测方法、 装 置、 终端设备以及存储介质， 该方法包括： 获取车 载摄像头采集的视频流； 基于稠密光流法和S URF 方法进行特征点相融合的方式， 对视频流进行相 机运动估计， 得到相机运动估计结果； 基于相机 运动估计结果和所述视频流的光流信息进行背 景建模， 得到背景模型； 基于背景模型进行前景 提取， 得到提取的前景图像； 对所述前景图像进 行后处理， 得到完整的运动物体区域。 本发明能 够更加准确和稳定的估计出摄像机的运动幅度 和方向， 减少由于摄像机的运动而造成的误检情 况； 此外， 结合实际图像光流与相机运动光流间 的运动幅值以及角度差值信息， 减少移动物体误 检的情况， 从而能够达到实时准确的检测出移动 物体的目的。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 114973175 A 2022.08.30 CN 114973175 A 1.一种运动物体 检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取车载摄像头采集的视频流； 基于稠密光流法和SURF方法进行特征点相融合的方式， 对所述视频流进行相机运动估 计， 得到相机运动估计结果； 基于所述相机运动估计结果和所述视频流的光 流信息进行背景建模， 得到背景模型； 基于所述背景模型进行 前景提取， 得到提取的前 景图像； 对所述前 景图像进行后处 理， 得到完整的运动物体区域。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于稠密光流法和SURF方法进行特征 点相融合的方式， 对所述视频流进行相机运动估计， 得到相机运动估计结果的步骤 包括： 从所述视频流中提取第t ‑k帧和第t帧， t为大于1的整数， k 为预设值； 采用稠密光流法对第t ‑k帧与第t帧进行光流估计， 获得第t ‑k帧到第t帧图像之间的光 流图信息； 对第t‑k帧图像采用Har ris角点提取， 获得 所述第t‑k帧图像的若干光 流特征点； 基于所述第t ‑k帧图像的光流特征点， 并结合所述光流 图信息， 计算得到第t帧图像的 光流特征点， 进而得到光 流特征点对； 分别对第t ‑k帧和第t帧图像采用SURF 方法提取SURF 特征点； 采用BruteForce方法对提取的SURF特征点进行一一匹配， 得到匹配好的SURF特征点 对； 对所述光流特征点对和SURF 特征点对进行融合， 得到融合特 征点对； 根据所述融合特 征点对进行相机运动估计， 得到相机运动估计结果。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述相机运动估计结果和所述视 频流的光 流信息进行背景建模， 得到背景模型的步骤 包括： 基于所述相机运动估计结果、 第t ‑k帧到第t帧图像之间的光流图信息， 以及第t帧图像 的坐标点进行背景建模， 得到相机运动光 流图信息的背景模型。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述背景模型进行前景提取， 得 到提取的前 景图像的步骤 包括： 基于所述背景模型， 根据所述第t ‑k帧到第t帧图像之间的光流图信息与相机运动光流 图信息间的运动幅值 提取前景区域； 根据所述第t ‑k帧到第t帧图像之间的光流图信息与相机运动光流图信息之间的角度 差值提取前景区域； 根据提取的前 景区域得到前 景图像。 5.根据权利要求1 ‑4中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述对所述前景图像进行后处 理， 得到完整的运动物体区域的步骤 包括： 采用连通 域分析法对所述前 景图像进行分析， 获得相连通的区域 块； 对所述区域 块进行面积分析； 如果所述区域 块的面积小于预设阈值， 则判断为噪声； 否则， 判断为 候选的移动物体区域 块； 对获得的候选移动物体区域 块进行形态学操作， 获得完整的区域 块； 对所述完整的区域 块进行LBP纹 理信息分析；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114973175 A 2如果LBP值小于预设阈值， 则判断为噪声， 否则判断为移动物体区域 块。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 当检测出移动物体时， 向驾驶员发出提 示信息。 7.根据权利要求1 ‑4中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述k取值[1,5]； 所述相机运 动估计结果 通过单应性矩阵体现。 8.一种运动物体 检测装置， 其特 征在于， 所述 运动物体 检测装置包括： 获取模块， 用于获取 车载摄像头采集的视频流； 运动估计模块， 用于基于稠密光流法和SURF方法进行特征点相融合的方式， 对所述视 频流进行相机运动估计， 得到相机运动估计结果； 背景建模模块， 用于基于所述相机运动估计结果和所述视频流的光流信 息进行背景建 模， 得到背景模型； 前景提取模块， 用于基于所述背景模型进行 前景提取， 得到提取的前 景图像； 后处理模块， 用于对所述前 景图像进行后处 理， 得到完整的运动物体区域。 9.一种终端设备， 其特征在于， 所述终端设备包括： 存储器、 处理器及存储在所述存储 器上并可在所述处理器上运行的运动物体检测程序， 所述运动物体检测程序被所述处理器 执行时实现如权利要求1 ‑7中任一项所述的运动物体 检测方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有运动物 体检测程序， 所述运动物体检测程序被处理器执行时实现如权利要求1 ‑7中任一项所述的 运动物体 检测方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114973175 A 3