基于多帧差分增强的深度学习目标检测方法、系统及介质

本发明公开了基于多帧差分增强的深度学习目标检测方法、系统及介质，获取当前待检测的视频时刻对应的当前图像帧，以及与当前待检测的视频时刻相邻的两帧图像，得到三张连续的图像帧；对三张连续的图像帧进行运动区域的差分增强处理和图像拼接，得到增强型输入图像；将增强型输入图像输入到预训练好的目标检测模型中，输出目标检测结果。利用三帧差分对静态背景的有效抑制特性，使得在固定机位摄像头等背景相对稳定的应用场景中，能够更精准、更鲁棒地提取出真正的运动前景，极大地减少了背景噪声对目标检测的干扰。