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基于視頻的運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)的制作方法

文檔序號(hào):6432606閱讀:314來(lái)源:國(guó)知局
專利名稱:基于視頻的運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及人臉或指紋特征識(shí)別技術(shù)、圖像或信息融合技術(shù)、視頻處理技術(shù)等領(lǐng)域,尤其是基于視頻的運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)。
背景技術(shù)
目前國(guó)外的智能數(shù)字標(biāo)牌識(shí)別技術(shù)大多依賴于臉部識(shí)別,而該技術(shù)在報(bào)告觀眾性別及年齡等信息方面精確度僅約80%,離智能數(shù)字標(biāo)牌的實(shí)際目標(biāo)還存在一定的差距。雖然目前國(guó)際上報(bào)道了一些智能標(biāo)牌識(shí)別技術(shù),但是它們大多處于實(shí)驗(yàn)室研發(fā)階段,大多數(shù)依賴于臉部識(shí)別,而且考慮的人物對(duì)象和環(huán)境也比較單一。然而,事實(shí)上數(shù)字標(biāo)牌的應(yīng)用領(lǐng)域是完全開(kāi)放式的復(fù)雜環(huán)境,服務(wù)對(duì)象及環(huán)境都極不確定進(jìn)入攝像機(jī)視野的人群數(shù)量、性別年齡分布、站立或行走姿勢(shì)等都是無(wú)法約束的,攝像機(jī)前的環(huán)境,如車輛穿行、明暗變化、 天氣影響等也是無(wú)法控制的。這一切都給人體檢測(cè)、追蹤、識(shí)別帶來(lái)困難。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是為了克服上述中存在的問(wèn)題,提供一種能夠?qū)崿F(xiàn)在復(fù)雜環(huán)境下對(duì)人體進(jìn)行有效地檢測(cè)與追蹤的基于視頻的運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)。本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是一種基于視頻的運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng),其特征是包括視頻圖像、背景模式初始化、背景模型、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)、運(yùn)動(dòng)區(qū)域標(biāo)記、運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)、訓(xùn)練集、人體檢測(cè)器和運(yùn)動(dòng)人體實(shí)例,利用視頻圖像將運(yùn)動(dòng)信息通過(guò)背景模式初始化后依次經(jīng)過(guò)更新背景模型和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)后進(jìn)行運(yùn)動(dòng)區(qū)域標(biāo)記,所述的訓(xùn)練集通過(guò)人體檢測(cè)器對(duì)篩選出來(lái)的運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè),從而得到運(yùn)動(dòng)人體實(shí)例,采用動(dòng)態(tài)更新模型是用高斯分布(正態(tài)分布)來(lái)描述背景點(diǎn)顏色的概率分布。新運(yùn)動(dòng)人體的檢測(cè)是根據(jù)當(dāng)前幀圖像與通過(guò)混合高斯模型建立起來(lái)的背景模型進(jìn)行對(duì)比,獲得當(dāng)前幀的前景圖像中的所有運(yùn)動(dòng)人體。其次再與已記錄的運(yùn)動(dòng)人體數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。這樣,就得到許多當(dāng)前幀中帶運(yùn)動(dòng)性質(zhì)的目標(biāo),將較小的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)(可能是由噪聲引起的)與已經(jīng)被跟蹤的人體有重疊的目標(biāo)丟棄,并對(duì)剩余的部分按照大小排序,之后就新加10個(gè)最大的人體來(lái)繼續(xù)追蹤。進(jìn)一步地,所述的視頻圖像分為運(yùn)動(dòng)的人體前景區(qū)域和與攝像頭中不動(dòng)部分的背景區(qū)域。所述的背景模型為靜止背景建立背景模型,通過(guò)將當(dāng)前圖像幀和背景模型進(jìn)行比較,確定出變化較大的區(qū)域即認(rèn)為是前景區(qū)域,這種方法的計(jì)算速度很快,可以獲得關(guān)于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的完整精確的描述,但對(duì)場(chǎng)景中光照條件、大面積運(yùn)動(dòng)和噪聲比較敏感,所以在實(shí)際應(yīng)用中需采用一定的算法進(jìn)行背景模型的動(dòng)態(tài)更新以適應(yīng)環(huán)境的變化。本發(fā)明的基于視頻的運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)的有益效果是采用此系統(tǒng)能夠給運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)和跟蹤帶來(lái)很大的便利,同時(shí)大大降低了檢測(cè)與跟蹤的復(fù)雜度,從而能夠?qū)崿F(xiàn)在復(fù)雜環(huán)境下對(duì)人體進(jìn)行有效的檢測(cè)和追蹤。


下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步說(shuō)明。圖1是本發(fā)明的結(jié)構(gòu)框圖。
具體實(shí)施例方式現(xiàn)在結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。這些附圖均為簡(jiǎn)化的示意圖,僅以示意方式說(shuō)明本發(fā)明的基本結(jié)構(gòu),因此其僅顯示與本發(fā)明有關(guān)的構(gòu)成。如圖1所示的基于視頻的運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng),包括分為運(yùn)動(dòng)的人體前景區(qū)域和與攝像頭中不動(dòng)部分的背景區(qū)域的視頻圖像、背景模式初始化、靜止背景建立背景模型、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)、運(yùn)動(dòng)區(qū)域標(biāo)記、運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)、訓(xùn)練集、人體檢測(cè)器和運(yùn)動(dòng)人體實(shí)例,利用視頻圖像將運(yùn)動(dòng)信息通過(guò)背景模式初始化后依次經(jīng)過(guò)更新背景模型和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)后進(jìn)行運(yùn)動(dòng)區(qū)域標(biāo)記,去除不滿足要求的區(qū)域,訓(xùn)練集通過(guò)人體檢測(cè)器對(duì)篩選出來(lái)的運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè),從而得到運(yùn)動(dòng)人體實(shí)例。以上述依據(jù)本發(fā)明的理想實(shí)施例為啟示,通過(guò)上述的說(shuō)明內(nèi)容,相關(guān)工作人員完全可以在不偏離本項(xiàng)發(fā)明技術(shù)思想的范圍內(nèi),進(jìn)行多樣的變更以及修改。本項(xiàng)發(fā)明的技術(shù)性范圍并不局限于說(shuō)明書(shū)上的內(nèi)容,必須要根據(jù)權(quán)利要求范圍來(lái)確定其技術(shù)性范圍。
權(quán)利要求
1.一種基于視頻的運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng),其特征是包括視頻圖像、背景模式初始化、背景模型、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)、運(yùn)動(dòng)區(qū)域標(biāo)記、運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)、訓(xùn)練集、人體檢測(cè)器和運(yùn)動(dòng)人體實(shí)例,利用視頻圖像將運(yùn)動(dòng)信息通過(guò)背景模式初始化后依次經(jīng)過(guò)更新背景模型和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)后進(jìn)行運(yùn)動(dòng)區(qū)域標(biāo)記,所述的訓(xùn)練集通過(guò)人體檢測(cè)器對(duì)篩選出來(lái)的運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè),從而得到運(yùn)動(dòng)人體實(shí)例。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視頻的運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng),其特征是所述的視頻圖像分為運(yùn)動(dòng)的人體前景區(qū)域和與攝像頭中不動(dòng)部分的背景區(qū)域。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視頻的運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng),其特征是所述的背景模型為靜止背景建立背景模型。
全文摘要
本發(fā)明涉及基于視頻的運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng),包括視頻圖像、背景模式初始化、背景模型、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)、運(yùn)動(dòng)區(qū)域標(biāo)記、運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)、訓(xùn)練集、人體檢測(cè)器和運(yùn)動(dòng)人體實(shí)例,利用視頻圖像將運(yùn)動(dòng)信息通過(guò)背景模式初始化后依次經(jīng)過(guò)更新背景模型和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)后進(jìn)行運(yùn)動(dòng)區(qū)域標(biāo)記,訓(xùn)練集通過(guò)人體檢測(cè)器對(duì)篩選出來(lái)的運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè),從而得到運(yùn)動(dòng)人體實(shí)例。本發(fā)明的基于視頻的運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng),采用此系統(tǒng)能夠給運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)和跟蹤帶來(lái)很大的便利,同時(shí)大大降低了檢測(cè)與跟蹤的復(fù)雜度,從而能夠?qū)崿F(xiàn)在復(fù)雜環(huán)境下對(duì)人體進(jìn)行有效的檢測(cè)和追蹤。
文檔編號(hào)G06K9/62GK102368301SQ20111026400
公開(kāi)日2012年3月7日 申請(qǐng)日期2011年9月7日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月7日
發(fā)明者余人強(qiáng), 劉華平, 吳軍, 吳智君 申請(qǐng)人:常州藍(lán)城信息科技有限公司
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