技术特征：
1.一种火眼视频自适应检测方法，其特征在于，包括：采集目标区域对应的初始视频，其中，所述目标区域包括火眼的位置；从所述初始视频中截取多张初始图片，并对全部所述初始图片添加饱和度通道，形成rgbs四通道的样本图片；将全部所述样本图片训练原始模型，得到目标模型；将所述初始视频输入所述目标模型，得到所述初始视频中每一帧对应的检测结果，形成初始检测结果集；采用预设算法剔除所述初始检测结果集中的异常的检测结果，得到中间检测结果集；检测所述中间检测结果集中的缺失值，并对全部所述缺失值进行填补，得到目标检测结果集；对所述目标检测结果集进行自适应滤波，得到包含火眼标注框的目标视频。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述初始视频输入所述目标模型，得到所述初始视频中每一帧对应的检测结果，形成初始检测结果集的步骤，包括：所述目标模型对所述初始视频中每一帧进行目标检测，得到每一帧对应的目标物体数量及对应的坐标；根据所述初始视频中的全部帧对应的目标物体数量及对应的坐标，形成所述初始检测结果集。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用预设算法剔除所述初始检测结果集中的异常的检测结果，得到中间检测结果集的步骤之前，所述方法还包括：当检测到所述初始视频中的目标帧包含的目标物体数量不为1时，则判定所述目标帧的检测结果为异常；将所述检测结果为异常的目标帧标识为异常帧。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用预设算法剔除所述初始检测结果集中的异常的检测结果，得到中间检测结果集的步骤，包括：采用dbscan聚类算法剔除全部所述异常帧中所述火眼的坐标异常值；对剔除坐标异常值后的初始检测结果集采用三西格马定律剔除所述异常帧中所述火眼的规格异常值，得到中间检测结果集。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述检测所述中间检测结果集中的缺失值，并对全部所述缺失值进行填补，得到目标检测结果集的步骤，包括：将所述中间检测结果集中的第一帧初始化滑动指数平均算法；根据所述滑动指数平均算法计算所述初始视频中每一帧的历史平均加权值；分别将全部所述缺失值对应帧的上一帧的历史平均加权值作为当前帧的初始预测值，形成所述目标检测结果集。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述目标检测结果集进行自适应滤波，得到包含火眼标注框的目标视频的步骤，包括：将所述目标检测结果集中的第一帧初始化递归最小二乘滤波器；将所述目标检测结果集中的全部帧依次输入所述递归最小二乘滤波器，得到所述目标视频。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将全部所述样本图片训练原始模型，
得到目标模型的步骤之前，所述方法还包括：获取中间模型；将所述中间模型的输入卷积层修改为四通道，得到所述目标模型。8.一种火眼视频自适应检测装置，其特征在于，包括：采集模块，用于采集目标区域对应的初始视频，其中，所述目标区域包括火眼的位置；截取模块，用于从所述初始视频中截取多张初始图片，并对全部所述初始图片添加饱和度通道，形成rgbs四通道的样本图片；训练模块，用于将全部所述样本图片训练原始模型，得到目标模型；输入模块，用于将所述初始视频输入所述目标模型，得到所述初始视频中每一帧对应的检测结果，形成初始检测结果集；剔除模块，用于采用预设算法剔除所述初始检测结果集中的异常的检测结果，得到中间检测结果集；填补模块，用于检测所述中间检测结果集中的缺失值，并对全部所述缺失值进行填补，得到目标检测结果集；滤波模块，用于对所述目标检测结果集进行自适应滤波，得到包含火眼标注框的目标视频。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行前述权利要求1
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7中任一项所述的火眼视频自适应检测方法。10.一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使该计算机执行前述权利要求1
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7中任一项所述的火眼视频自适应检测方法。
技术总结
本公开实施例中提供了一种火眼视频自适应检测方法、装置、设备及介质，属于图像处理技术领域，具体包括：采集目标区域对应的初始视频；从初始视频中截取多张初始图片，并对全部初始图片添加饱和度通道，形成RGBS四通道的样本图片；将全部样本图片训练原始模型，得到目标模型；将初始视频输入目标模型，形成初始检测结果集；采用预设算法剔除初始检测结果集中的异常的检测结果，得到中间检测结果集；检测中间检测结果集中的缺失值，并对全部缺失值进行填补，得到目标检测结果集；对目标检测结果集进行自适应滤波，得到包含火眼标注框的目标视频。通过本公开的方案，提高了火眼视频检测方法的抗干扰性、检测结果稳定性和鲁棒性。检测结果稳定性和鲁棒性。检测结果稳定性和鲁棒性。
技术研发人员：陈晓方 林清扬 谢世文 谢永芳 孙玉波 石珏
受保护的技术使用者：中南大学
技术研发日：2021.07.02
技术公布日：2021/10/8