本發(fā)明涉及視頻變化檢測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及一種低照度條件下大視場(chǎng)視頻圖像變化檢測(cè)方法及裝置。
背景技術(shù)：
1、鷹眼攝像機(jī)是一種廣角視頻采集設(shè)備，能夠覆蓋更寬廣的場(chǎng)景，為人員管理、交通分析和安防等領(lǐng)域提供了全面的視角。然而，鷹眼攝像頭拍攝的視頻圖像，尤其是在低照度環(huán)境下的大視場(chǎng)圖像，面臨諸多難題。這些圖像容易受到復(fù)雜隨機(jī)噪聲的干擾，顯著降低了變化檢測(cè)的可靠性。特別是在低照度條件下，例如：夜間或光線不足的場(chǎng)景，光照強(qiáng)度不足、對(duì)比度降低和信噪比下降等問(wèn)題導(dǎo)致圖像質(zhì)量劣化，進(jìn)一步增加了檢測(cè)小型移動(dòng)目標(biāo)(例如：行人或車輛的微小位移)的難度。
2、現(xiàn)有的變化檢測(cè)算法在低照度大視場(chǎng)場(chǎng)景下往往難以準(zhǔn)確區(qū)分真實(shí)變化與噪聲或光照引起的偽變化，從而導(dǎo)致檢測(cè)性能不佳。因此，研究基于鷹眼攝像頭視頻圖像的低照度大視場(chǎng)環(huán)境下的魯棒變化檢測(cè)方法具有重要的理論意義和實(shí)際價(jià)值。
3、目前，針對(duì)低光大視場(chǎng)場(chǎng)景的研究和技術(shù)表現(xiàn)出明顯的局限性，尤其是在變化檢測(cè)的背景下。現(xiàn)有方法(包括：傳統(tǒng)圖像差分、光流技術(shù)和早期機(jī)器學(xué)習(xí)方法)難以在弱光條件下有效執(zhí)行。主要缺陷在于無(wú)法準(zhǔn)確區(qū)分真正的變化(例如：行人、車輛的移動(dòng)或結(jié)構(gòu)變化)與照明引起的偽變化，偽變化是由不均勻的照明、陰影或噪聲引起的偽影，無(wú)法滿足實(shí)際的生產(chǎn)生活需要。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明提供了一種低照度條件下大視場(chǎng)視頻圖像變化檢測(cè)方法及裝置，本發(fā)明提出了一種新穎的基于深度學(xué)習(xí)的框架，用于低光大視場(chǎng)視頻圖像中的變化檢測(cè)，該框架集成了先進(jìn)的模塊，以克服現(xiàn)有技術(shù)的局限性，在具有挑戰(zhàn)性的環(huán)境中提高視頻圖像檢測(cè)的準(zhǔn)確性、穩(wěn)健性和效率，詳見下文描述：
2、第一方面、一種低照度場(chǎng)景下視頻圖像變化檢測(cè)方法，所述方法包括：
3、利用輸入模塊接收在不同時(shí)刻拍攝的一對(duì)低照度視頻圖像，作為變化檢測(cè)過(guò)程的初始輸入數(shù)據(jù)；
4、特征提取模塊通過(guò)共享的主干網(wǎng)絡(luò)從視頻圖像中提取多尺度特征圖；
5、跨尺度注意力特征融合模塊利用跨尺度注意力機(jī)制對(duì)多尺度特征圖進(jìn)行融合，捕獲融合后的多尺度特征變化信息；
6、融合后的多尺度特征變化信息，差異增強(qiáng)與優(yōu)化模塊通過(guò)頻域分解和邊界感知策略對(duì)多尺度特征變化信息進(jìn)行處理，獲取增強(qiáng)后結(jié)構(gòu)差異特征；
7、偽變化抑制模塊采用偽變化過(guò)濾注意力機(jī)制對(duì)增強(qiáng)后結(jié)構(gòu)差異特征進(jìn)行抑制光照處理，對(duì)抑制結(jié)果進(jìn)行多尺度特征融合，獲取最終的變化圖作為變化檢測(cè)圖輸出。
8、其中，所述跨尺度注意力特征融合模塊包括：
9、特征金字塔網(wǎng)絡(luò)：生成不同尺度的特征層次結(jié)構(gòu)；
10、時(shí)空注意力機(jī)制：聯(lián)合建?？臻g與時(shí)間維度的依賴關(guān)系，提升對(duì)變化區(qū)域的敏感度；
11、簡(jiǎn)化信息調(diào)制與蒸餾塊：通過(guò)信息的蒸餾與調(diào)制來(lái)增強(qiáng)特征表示，由一系列卷積層組成，并輔以一差異增強(qiáng)路徑，對(duì)于輸入特征x，simdb的計(jì)算方式如下：
12、out＝relu(concat(c1,c2,c3,c4)+x+enhanceddiff)
13、其中，ci是來(lái)自連續(xù)卷積層的中間特征，enhanceddiff是通過(guò)帶有殘差塊的差異路徑計(jì)算得到，用于強(qiáng)調(diào)與變化相關(guān)的特征，relu表示激活函數(shù)，out作為輸出，concat表示特征拼接。
14、其中，所述差異增強(qiáng)與優(yōu)化模塊為：
15、特征增強(qiáng)：使用變化檢測(cè)差異增強(qiáng)模塊結(jié)合通道注意力和空間注意力來(lái)增強(qiáng)變化區(qū)域的特征表示；
16、頻率分解：頻率感知變化增強(qiáng)器模塊通過(guò)分離低頻和高頻成分，提升變化檢測(cè)能力。
17、其中，所述差異增強(qiáng)為：
18、通過(guò)一個(gè)卷積塊提取邊緣特征：
19、edgei＝edgedetect(xi)
20、接著使用多擴(kuò)張卷積捕捉多尺度的邊界信息：
21、multiscalefeat＝concat(dilatedconvd(diff))
22、其中，d∈{1,2,5,7}，對(duì)特征施加通道注意力和空間注意力進(jìn)行細(xì)化，最終輸出通過(guò)融合增強(qiáng)后的差異特征與邊緣差異來(lái)獲得。
23、其中，所述偽變化抑制模塊為：
24、偽變化抑制與多尺度融合引入偽變化過(guò)濾注意力機(jī)制；偽變化過(guò)濾注意力機(jī)制通過(guò)區(qū)分光照相關(guān)變化與結(jié)構(gòu)性變化來(lái)抑制偽變化，使用實(shí)例歸一化提取偽變化特征：
25、pseudodiff＝|pseudoextractor(x1)-pseudoextractor(x2)|
26、使用批歸一化提取真實(shí)變化特征：
27、realdiff＝|realextractor(x1)-realextractor(x2)|
28、接著，生成變化注意力掩碼以抑制偽變化：
29、changemask＝sigmoid(conv(concat(realdiff,pseudodiff)))
30、最后將過(guò)濾后的差異特征與真實(shí)差異特征融合，生成最終輸出。
31、第二方面、一種低照度場(chǎng)景下視頻圖像變化檢測(cè)裝置，所述裝置包括：處理器和存儲(chǔ)器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有程序指令，所述處理器調(diào)用存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的程序指令以使裝置執(zhí)行第一方面中的任一項(xiàng)所述的方法。
32、第三方面、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序包括程序指令，所述程序指令被處理器執(zhí)行時(shí)使所述處理器執(zhí)行第一方面中的任一項(xiàng)所述的方法。
33、本發(fā)明提供的技術(shù)方案的有益效果是：
34、1、本發(fā)明采用跨尺度注意力特征融合(caf)模塊，通過(guò)跨尺度注意力機(jī)制融合多尺度特征，能夠有效捕捉不同尺度下的變化信息，顯著提升對(duì)小尺度移動(dòng)目標(biāo)(例如：行人或車輛)的檢測(cè)能力，其性能優(yōu)于傳統(tǒng)單一尺度的特征提取方法；
35、2、本發(fā)明引入差異增強(qiáng)與優(yōu)化(deo)模塊，利用頻率域分解和邊界感知策略增強(qiáng)結(jié)構(gòu)差異并緩解光照變化影響，該模塊在保持圖像結(jié)構(gòu)完整性的同時(shí)有效抑制光照誘導(dǎo)的偽變化，相比現(xiàn)有技術(shù)顯著提高了圖像變化檢測(cè)的魯棒性，滿足實(shí)際的生產(chǎn)生活需要；
36、3、本發(fā)明采用偽變化抑制與多尺度融合(psf)模塊，結(jié)合偽變化過(guò)濾注意力(pfa)機(jī)制抑制光照引起的偽變化，并通過(guò)多尺度特征融合生成精確的變化圖，該方法能夠減少假陽(yáng)性檢測(cè)，相比傳統(tǒng)偽變化處理技術(shù)大幅提升了空間精度。
1.一種低照度場(chǎng)景下視頻圖像變化檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種低照度場(chǎng)景下視頻圖像變化檢測(cè)方法，其特征在于，所述跨尺度注意力特征融合模塊包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種低照度場(chǎng)景下視頻圖像變化檢測(cè)方法，其特征在于，所述差異增強(qiáng)與優(yōu)化模塊為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種低照度場(chǎng)景下視頻圖像變化檢測(cè)方法，其特征在于，所述差異增強(qiáng)為：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種低照度場(chǎng)景下視頻圖像變化檢測(cè)方法，其特征在于，所述偽變化抑制模塊為：
6.一種低照度場(chǎng)景下視頻圖像變化檢測(cè)裝置，其特征在于，所述裝置包括：處理器和存儲(chǔ)器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有程序指令，所述處理器調(diào)用存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的程序指令以使裝置執(zhí)行權(quán)利要求1-5中的任一項(xiàng)所述的方法。
7.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序包括程序指令，所述程序指令被處理器執(zhí)行時(shí)使所述處理器執(zhí)行權(quán)利要求1-5中的任一項(xiàng)所述的方法。