技术特征：
1.一种vibe算法参数的优化处理方法，其特征在于，包括：将vibe算法选择的邻域进行扩充，得到扩充后的邻域；根据所述扩充后的邻域构建背景模型样本集，根据所述背景模型样本集、当前帧图像信息和应用场景相关预设因子，计算动态背景复杂度参数；根据所述vibe算法的像素自适应阈值和所述动态背景复杂度参数的比较结果，对所述像素自适应阈值进行自适应计算，并将自适应计算得到的像素自适应阈值作为优化得到的vibe算法参数。2.根据权利要求1所述的vibe算法参数的优化处理方法，其特征在于，所述将vibe算法选择的邻域进行扩充，得到扩充后的邻域，包括：将vibe算法选择的邻域扩充至5
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5邻域。3.根据权利要求1所述的vibe算法参数的优化处理方法，其特征在于，所述当前帧图像信息包括当前帧图像像素信息和当前帧图像尺寸信息；相应的，所述根据所述背景模型样本集、当前帧图像信息和应用场景相关预设因子，计算动态背景复杂度参数，包括：根据所述背景模型样本集、所述当前帧图像像素信息和所述当前帧图像尺寸信息和所述应用场景相关预设因子，计算动态背景复杂度参数。4.根据权利要求1至3任一所述的vibe算法参数的优化处理方法，其特征在于，所述根据所述vibe算法的像素自适应阈值和所述动态背景复杂度参数的比较结果，对所述像素自适应阈值进行自适应计算，包括：若确定所述像素自适应阈值大于所述动态背景复杂度参数，则采用如下第一计算公式对所述像素自适应阈值进行自适应计算：其中，r(x)为所述像素自适应阈值、为所述动态背景复杂度参数。5.根据权利要求1至3任一所述的vibe算法参数的优化处理方法，其特征在于，所述根据所述vibe算法的像素自适应阈值和所述动态背景复杂度参数的比较结果，对所述像素自适应阈值进行自适应计算，包括：若确定所述像素自适应阈值小于等于所述动态背景复杂度参数，则采用如下第二计算公式对所述像素自适应阈值进行自适应计算：其中，r(x)为所述像素自适应阈值、为所述动态背景复杂度参数。6.根据权利要求4所述的vibe算法参数的优化处理方法，其特征在于，所述vibe算法参数的优化处理方法还包括：若确定则对r(x)进行自适应调整，以使7.一种基于如权利要求1所述vibe算法参数的优化处理方法的图像检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像；基于预设图像检测模型对所述待检测图像进行图像检测，得到图像检测结果；所述预
设图像检测模型为包含优化得到的vibe算法参数的vibe算法。8.一种vibe算法参数的优化处理装置，其特征在于，包括：扩充单元，用于将vibe算法选择的邻域进行扩充，得到扩充后的邻域；计算单元，用于根据所述扩充后的邻域构建背景模型样本集，根据所述背景模型样本集、当前帧图像信息和应用场景相关预设因子，计算动态背景复杂度参数；优化单元，用于根据所述vibe算法的像素自适应阈值和所述动态背景复杂度参数的比较结果，对所述像素自适应阈值进行自适应计算，并将自适应计算得到的像素自适应阈值作为优化得到的vibe算法参数。9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
技术总结
本发明提供一种ViBe算法参数的优化处理方法及装置，涉及数据优化技术领域，可用于金融领域或其他技术领域。所述方法包括：将ViBe算法选择的邻域进行扩充，得到扩充后的邻域；根据所述扩充后的邻域构建背景模型样本集，根据所述背景模型样本集、当前帧图像信息和应用场景相关预设因子，计算动态背景复杂度参数；根据所述ViBe算法的像素自适应阈值和所述动态背景复杂度参数的比较结果，对所述像素自适应阈值进行自适应计算，并将自适应计算得到的像素自适应阈值作为优化得到的ViBe算法参数。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的ViBe算法参数的优化处理方法及装置，能够提高检测准确性。检测准确性。检测准确性。
技术研发人员：汤晶晶 支一飞
受保护的技术使用者：中国工商银行股份有限公司
技术研发日：2022.04.19
技术公布日：2022/8/1