技術(shù)特征：

1.一種基于超像素分割的滑動窗口快速目標檢測方法，其特征在于步驟如下：

步驟1、圖像超像素分割：采用SLIC算法將圖像分割為互不重合超像素的圖像塊，每個圖像塊有唯一的標記信息i，N表示超像素的總數(shù)目，i＝0,1,2,…N-1；

步驟2、滑動窗口初始化：將滑動窗口的尺度分別設(shè)置為圖像尺寸的1/2，1/3或1/4；每個尺度的滑動窗口的長寬比分別設(shè)置為1:1，2:1，1:2，3:2，2:3，16:9或9:16，得到21組尺寸/長寬比的滑動窗口；

步驟3、滑動窗口超像素激活：將其中一個滑動窗口作為初始窗口，將初始窗口所覆蓋像素點對應(yīng)的超像素集合作為實際的滑動窗口為超像素激活區(qū)域；所述超像素集合中所有像素點橫坐標的最小值作為激活區(qū)域的左邊界，最大值作為激活區(qū)域的右邊界，所有像素點縱坐標的最小值作為激活區(qū)域的上邊界，最大值作為激活區(qū)域的下邊界；

步驟4、激活區(qū)域評價：采用目標評價函數(shù)計算當前的超像素激活區(qū)域包含有目標概率；

步驟5：將滑動窗口滑動至下一個區(qū)域，再重復步驟3～步驟4得到下一個區(qū)域的目標概率；

步驟6、基于超像素激活區(qū)域的滑窗搜索：

對21組尺寸/長寬比的滑動窗口重復步驟3～步驟5，得到每個滑動窗口在不同位置的目標概率；

將得到的21組評價概率由高到低進行排列，取每組內(nèi)排列前三的評價概率的3個滑動窗口作為目標的檢測候選滑動窗口，21種組合共生成63個目標候選區(qū)域；

以0.5作為窗口覆蓋率閾值，采用非極大值抑制算法對63個目標候選區(qū)域篩選出具有全局最大概率的超像素激活區(qū)域，作為最終的目標檢測區(qū)域；

所述窗口覆蓋率γ：

$\mathrm{\γ}=\frac{|p_i\∩p_j|}{|p_i\∪p_j|}$

其中，i≠j且1≤i,j≤63，p_i,p_j分別表示第i,j個超像素激活區(qū)域；|·|表示對應(yīng)區(qū)域的像素個數(shù)。