一种目标检测方法、目标跟踪方法、装置及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种目标检测方法、目标跟踪方法、装置及可读存储介质。目标检测方法包括：生成被监测区域的第一脉冲阵列，将第一脉冲阵列送入输入层，输出层的每个神经元接受输入层的多个神经元的输入，当收到的脉冲累积达到预设条件时产生输出脉冲，以生成第二脉冲阵列，利用第二脉冲阵列进行目标检测；目标跟踪方法包括确定在不同时刻的同一运动目标的步骤；目标检测装置包括脉冲阵列生成模块、脉冲阵列输入模块、脉冲阵列输出模块及目标信息检测模块；目标跟踪装置包括目标检测装置和目标跟踪模块；可读存储介质在被处理器执行时用于实现上述的方法或装置。本发明专利技术能够实现对高速目标的检测与跟踪，实时性好且成本低。

【技术实现步骤摘要】
一种目标检测方法、目标跟踪方法、装置及可读存储介质
本专利技术涉及目标检测与跟踪
，更为具体来说，本专利技术为一种目标检测方法、目标跟踪方法、装置及可读存储介质。
技术介绍
传统的目标检测跟踪方法一般使用以帧为单位的视频。但是这种基于各帧视频的方案丢失了帧间精细的时域信息，效果往往不好。如果为提高检测跟踪效果而简单地提高帧率，则会导致数据量和计算量的线性增长，导致难以实现高速目标的检测与跟踪等目的，而且还存在实时性差、硬件成本高等问题。因此，如何能够有效地实现对高速目标的检测、跟踪，成为了本领域技术人员亟待解决的技术问题和始终研究的重点。
技术实现思路
为解决现有目标检测跟踪方法难以实现对高速目标进行检测与跟踪等问题，本专利技术创新地提供了一种目标检测方法、目标跟踪方法、装置及可读存储介质，能够基于时空脉冲阵列信号对高速运动物体进行有效检测与跟踪，而且能够达到检测与跟踪速度较快、实时性较好、有效降低硬件成本等目的。为实现上述的技术目的，本专利技术公开了一种目标检测方法，该检测方法包括：生成被监测区域的第一脉冲阵列；将所述第一脉冲阵列送入脉冲神经网络中的输入层，所述脉冲神经网络包括相连接的输入层和输出层，所述输入层的每个神经元分别与输出层中对应位置及其周边设定邻域范围内的神经元相连接；输出层的每个神经元接受输入层的多个神经元的输入，当收到的脉冲累积达到预设条件时产生输出脉冲，以生成第二脉冲阵列；利用所述第二脉冲阵列进行目标检测。进一步地，所述输入层的神经元和所述输出层的神经元均为脉冲神经元。进一步地，所述当收到的脉冲累积达到预设条件时产生输出脉冲、以生成第二脉冲阵列步骤包括：在输出层中对与所述第一脉冲阵列中的各电位对应的输出层的神经元的电位进行衰减处理；对与所述第一脉冲阵列中的兴奋型动作电位对应的输出层的神经元的电位进行增加处理；当输出层的神经元的电位达到预设电位值时产生输出脉冲，以生成第二脉冲阵列。进一步地，在对输出层神经元的电位进行衰减处理后，还包括：在当前所述电位小于或等于下限值时，将当前所述电位设置为下限值。进一步地，生成被监测区域的第一脉冲阵列的步骤包括：采集被监测区域内的各个局部空间位置的光信号，按照时间顺序分别对各个局部空间位置的光信号强度进行累积，以得到各个局部空间位置的信号累积强度值；在任一局部空间位置的信号累积强度值达到阈值时，输出该局部空间位置的一个脉冲信号；然后将各个局部空间位置对应的脉冲信号按照时间顺序排列成二值序列；利用所有局部空间位置对应的二值序列按照空间位置相互关系形成所述原始脉冲阵列；去除所述原始脉冲阵列中的噪声，以生成所述第一脉冲阵列。进一步地，生成被监测区域的第一脉冲阵列的步骤包括：通过动态视觉传感器获取所述被监测区域的地址事件表示信号，然后将所述地址事件表示信号转化为所述第一脉冲阵列。为实现上述技术目的，本专利技术公开了一种目标跟踪方法，该跟踪方法包括本专利技术任一实施例所述的目标检测方法；该跟踪方法还包括：在检测出目标后，将当前时刻检测出的所有目标与上一时刻检测出的所有目标进行二分匹配，以将匹配度最高且处于不同时刻的两个目标作为被跟踪的同一运动目标。为实现上述技术目的，本专利技术公开了一种目标检测装置，该检测装置包括：脉冲阵列生成模块，用于生成被监测区域的第一脉冲阵列；脉冲阵列输入模块，用于将所述第一脉冲阵列送入脉冲神经网络中的输入层，所述脉冲神经网络包括相连接的输入层和输出层，所述输入层的每个神经元分别与输出层中对应位置及其周边设定邻域范围内的神经元相连接；脉冲阵列输出模块，用于在输出层的每个神经元接受输入层的多个神经元的输入后、当收到的脉冲累积达到预设条件时产生输出脉冲，以生成第二脉冲阵列；目标信息检测模块，用于利用所述第二脉冲阵列进行目标检测。为实现上述技术目的，本专利技术公开了一种目标跟踪装置，该跟踪装置包括本专利技术任一实施例所述的目标检测装置；该目标跟踪装置还包括运动目标跟踪模块。运动目标跟踪模块，用于在检测出目标后将当前时刻检测出的所有目标与上一时刻检测出的所有目标进行二分匹配，以及用于将匹配度最高且处于不同时刻的两个目标作为被跟踪的同一运动目标。为实现上述技术目的，本专利技术公开了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行，以实现本专利技术任一实施例所述的目标检测方法，或实现本专利技术任一实施例所述的目标跟踪方法，或实现本专利技术任一实施例所述的目标检测装置，或实现本专利技术任一实施例所述的目标跟踪装置。本专利技术的有益效果为：与现有目标检测追踪方法相比，本专利技术创新地以能够表征物体时空信息的脉冲阵列作为目标检测基础，从而能够准确、快速地实现对高速目标进行检测与跟踪，有效地提升了检测与跟踪的实时性、极大地降低了硬件投入成本，所以本专利技术能够彻底解决现有技术存在的至少一个问题。本专利技术能够基于脉冲神经网络精细地刻画高速运动物体的脉冲阵列详细的变化过程，提供了一种兼具时间信息和空间信息的高速运动目标的在线检测与跟踪方法，所以本专利技术具有准确性高、适用范围广等突出优点。附图说明图1为本专利技术实施例的目标检测方法的工作原理示意图。图2为本专利技术实施例的目标检测与跟踪装置的组成示意图。图3为本专利技术实施例的输入层与输出层的局部连接示意图。具体实施方式下面结合说明书附图对本专利技术各实施例所提供的一种目标检测方法、目标跟踪方法、装置及可读存储介质进行详细的解释和说明。实施例一：如图1所示，本实施例提供了一种目标检测方法，该方法是一种高速视觉对象检测方法，可对高速运动目标进行有效地检测。该检测方法包括但不限于下述的步骤。首先，本实施例创新地通过脉冲阵列表示视觉可见图像，实现方式为生成被监测区域的第一脉冲阵列。本实施例至少可以采用下述两种方式中的一种得到第一脉冲阵列。方式一：可以通过仿视网膜芯片产生多个原始脉冲阵列，利用具有仿视网膜芯片的高频率视网膜相机获得具有时空特性的原始脉冲阵列。生成被监测区域的原始脉冲阵列的步骤包括但不限于如下的步骤：采集被监测区域内的各个局部空间位置的光信号，光信号用于表示被监测区域的时空信息，按照时间顺序分别对各个局部空间位置的光信号强度进行累积，以得到各个局部空间位置的信号累积强度值；并在任一局部空间位置的信号累积强度值达到设定阈值时，输出该局部空间位置的一个脉冲信号，然后重新进行光信号强度累积；本实施例具体应用时可通过滤波器对信号累积强度值进行变换，并判断变换后的结果是否达到其对应的设定阈值，一旦某个局部空间位置的信号累积强度值达到或超过预设的发放阈值时输出一个脉冲信号；然后可将各个局部空间位置对应的脉冲信号按照时间顺序排列成二值序列，得到表达局部空间位置信号及其变化过程的脉冲序列，使本专利技术能够最大程度地利用时序信息；再利用所有局部空间位置对应的二值序列按照空间位置相互关系形成原始脉冲阵列，从而使本专利技术还能够利用空间信息，即本专利技术实现了将所有局部空间位置的脉冲序列按照空间位置相互关系排列成三维时空脉本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标检测方法，其特征在于，该检测方法包括：/n生成被监测区域的第一脉冲阵列；/n将所述第一脉冲阵列送入脉冲神经网络中的输入层，所述脉冲神经网络包括相连接的输入层和输出层，所述输入层的每个神经元分别与输出层中对应位置及其周边设定邻域范围内的神经元相连接；/n输出层的每个神经元接受输入层的多个神经元的输入，当收到的脉冲累积达到预设条件时产生输出脉冲，以生成第二脉冲阵列；/n利用所述第二脉冲阵列进行目标检测。/n

【技术特征摘要】
20191028 CN 20191102830331.一种目标检测方法，其特征在于，该检测方法包括：
生成被监测区域的第一脉冲阵列；
将所述第一脉冲阵列送入脉冲神经网络中的输入层，所述脉冲神经网络包括相连接的输入层和输出层，所述输入层的每个神经元分别与输出层中对应位置及其周边设定邻域范围内的神经元相连接；
输出层的每个神经元接受输入层的多个神经元的输入，当收到的脉冲累积达到预设条件时产生输出脉冲，以生成第二脉冲阵列；
利用所述第二脉冲阵列进行目标检测。


2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述输入层的神经元和所述输出层的神经元均为脉冲神经元。


3.根据权利要求1或2所述的目标检测方法，其特征在于，所述当收到的脉冲累积达到预设条件时产生输出脉冲、以生成第二脉冲阵列步骤包括：
在输出层中对与所述第一脉冲阵列中的各电位对应的输出层的神经元的电位进行衰减处理；
对与所述第一脉冲阵列中的兴奋型动作电位对应的输出层的神经元的电位进行增加处理；
当输出层的神经元的电位达到预设电位值时产生输出脉冲，以生成第二脉冲阵列。


4.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，在对输出层神经元的电位进行衰减处理后，还包括：
在当前所述电位小于或等于下限值时，将当前所述电位设置为下限值。


5.根据权利要求1或2所述的目标检测方法，其特征在于，生成被监测区域的第一脉冲阵列的步骤包括：
采集被监测区域内的各个局部空间位置的光信号，按照时间顺序分别对各个局部空间位置的光信号强度进行累积，以得到各个局部空间位置的信号累积强度值；
在任一局部空间位置的信号累积强度值达到阈值时，输出该局部空间位置的一个脉冲信号；
然后将各个局部空间位置对应的脉冲信号按照时间顺序排列成二值序列；利用所有局部空间位置对应的二值序列按照空间位置相互关系...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄铁军，郑雅菁，余肇飞，田永鸿，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：北京;11