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文档简介

摄像机的当前帧图像和当前帧之前的序列帧图算轮廓边缘的最小矩形边界框作为动态区域边目标区域占比过低造成无法进行目标识别的问2读取摄像机的当前帧图像和当前帧之前的序列帧图像，对序列帧采用背景差分法计算新图像与环境背景图像之间的差异，依据自适应计算轮廓边缘的最小矩形边界框作为动态区域边界框，将包含动态区域的图像输入至目标检测模型中得到目标检测结果，将序列帧图像转换为灰度图并进行高斯滤波处理，对滤波处理后的将当前帧图像转换为灰度图并计算灰度均值作为灰度图像，对在动态区域边界框的数量为多个时，分别以各动态区域为中心扩张各动态区域的面在所述目标检测结果为检测到目标时，将目标检测框在所述目标检测结果为未检测到目标时，判断当前帧7.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述目标检测模型的训练过程包3对于均衡状态图像，通过比例调整明度分量模拟不同亮度的图像，并基于模拟的不同亮度的图像与低亮度状态图像及高亮度状态图像构建所述目标数据采用光学模型模拟团雾现象，采用随机中心位置的方式模拟团雾中心将原始图像集中的原始图像转化为灰度图并进行归一化处理，根据对于均衡状态图像，采用高斯噪声生成包含雨滴基础形态的雨滴噪声，对不同形态的雨滴进行运动模仿，以仿真雨滴的运动轨迹，得到具基于所述雨纹图像、所述低亮度状态图像和所述高亮度状态图像构成所述目标数据4[0005]公布号为CN107368784A的专利申请文献中提出了一种基于小波分块的新颖的背[0006]公布号为CN108596912A的专利申请文献中提出了一种基于改进人工雨滴优化法5标检测模型为预先采用考虑气象因素的数据集训练得到。6基于模拟的不同亮度的图像与低亮度状态图像及高亮度状态图像构建所述目标7需要说明的是，本实施例读取摄像机输出的当前帧的前三帧图像作为序列帧图述目标检测模型为预先采用考虑气象因素的数据集训练得89基于模拟的不同亮度的图像与低亮度状态图像及高亮度状态图像构建所述目标[0049]本实施例首先将图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间，利用了HSV色彩空间中[0064]该公式表示对归一化后的雨滴噪声N'(x,y)应用高斯模糊，式中ouu是模糊程度0

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