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申请/专利权人：航天科工微电子系统研究院有限公司
摘要：本发明公开了一种基于Distance‑IOU最大匹配的移动目标检测方法，其包括：使用目标场景数据集训练基于神经网络的目标分割模型，利用训练好的基于神经网络的目标分割模型分割视频序列中的单帧图像的所有前景目标，得到单帧图像对应的前景候选区域；得到所有连通域的最小外接矩形框并分别为其分配标签，若当前帧和前一帧的最小外接矩形框属于同一个目标，则为其分配相同的标签；利用目标出现的生命时长对视频序列中的有效目标进行筛选判断，当目标出现的生命时长大于预设值时，则认为持续出现有效目标，并输出该目标。本发明能有效降低短时出现的虚假目标的虚警率，提高真实目标的召回率。
主权项：1.一种基于Distance-IOU最大匹配的移动目标检测方法，其特征在于，包括：步骤1：使用目标场景数据集训练基于神经网络的目标分割模型，利用训练好的基于神经网络的目标分割模型分割视频序列中的单帧图像的所有前景目标，得到单帧图像对应的前景候选区域；其中，前景候选区域包括模型预测的激活图以及对应像素点的置信度；步骤2：基于前景候选区域和连通域分析，得到所有连通域的最小外接矩形框并分别为其分配标签，若当前帧和前一帧的最小外接矩形框属于同一个目标，则为其分配相同的标签，否则丢弃历史轨迹或初始化一个新的轨迹并为其分配新的标签；步骤3：随着视频序列中的图像不断输入训练好的基于神经网络的目标分割模型，重复执行步骤1至步骤3，利用目标出现的生命时长对视频序列中的有效目标进行筛选判断，当目标出现的生命时长大于预设值时，则认为持续出现有效目标，并输出该目标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 航天科工微电子系统研究院有限公司 一种基于Distance-IOU最大匹配的移动目标检测方法
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