本发明专利技术公开一种移动物体的快速识别方法，在不同的时间段获取对应的参考图片，根据所要识别的移动物体的大小，确定图片的扫描线条数，确定扫描网格的大小，对参考图片进行网格划分；实时采集对应场景的数据图像，根据扫描网格的大小对数据图像进行划分，再根据噪声的形状确定已被噪声覆盖的网格并屏蔽；将噪声屏蔽后的实时数据图像与对应时间段的参考图片进行分析比较，确定变化的线段，根据变化的线段确定变化的网格，根据变化的网格确定空间的连续性，根据空间的连续性提取出移动物体的轨迹。本发明专利技术通过对图片先进行网格分割，既能根据实际的噪声形状确定屏蔽区域，又能大大减小动体识别中的计算量，从而可及时准确地提供移动体的运动轨迹信息。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及移动物体识别领域，更具体地，涉及。
技术介绍
在视频水文监测系统中，摄像机除了可以用来采集提取水位信息所需的图片数据 以外，还可以用来识别出现在摄像机视角范围内的移动物体，使得对河流湖泊等一些禁止 捕鱼区域的实时监控成为可能。为了能对特定的视角范围进行24小时不断的监控，所使用 的摄像机能在星光（几乎完全黑暗）条件下仍具有很好的成像效果。 传统的移动物体扫描方法是以一张成像清晰的图片为模版，然后对采集到的数据 图片整幅进行扫描。毫无疑问，对整幅图片进行扫描，计算量将会十分大，不能很快地识别 移动的物体，而对于快速移动的物体，还有可能出现捕捉不到的情况，不能及时解析移移动 物体的运动轨迹。这对于一些禁止捕鱼的河流湖泊是很不利的，此外，传统的扫描方法还有 一个致命的缺陷就是不能对数据图像中的干扰噪声进行很好的处理，容易把一些类似于移 动物体的噪声识别成移动物体，出现误判。 已知对于视角固定的摄像机而言，噪声干扰一般会出现在特定的区域。现有的干 扰噪声处理方法是直接屏蔽图像中某个规则的区域。采用这种方式存在两个问题，当屏蔽 的区域太小，则有些噪声仍会留下，仍有可能出现误判的情况；当屏蔽的区域太大，则有可 能将移动物体的信息也屏蔽了。
技术实现思路
为了克服传统移动物体识别方法存在的不足，本专利技术提出一种移动物体的快速识 别方法，该方法是基于网格扫描的移动物体快速识别方法，不仅能很好的克服各种噪声所 引起的误判，而且对于快速移动的物体，能及时准确地确定移移动物体的运动轨迹。 为了实现上述目的，本专利技术的技术方案为： -种移动物体的快速识别方法，包括以下步骤： 构建参考图片库：在不同的时间段获取对应的参考图片，并根据所要识别的移动 物体的大小，确定图片的扫描线条数，并确定扫描网格的大小，对参考图片进行网格划分； 移动物体的识别：实时采集对应场景的数据图像，根据扫描网格的大小对数据图 像进行划分，再根据噪声的形状确定已被噪声覆盖的网格并屏蔽； 将噪声屏蔽后的实时数据图像与对应时间段的参考图片进行分析比较，确定变化 的线段，根据变化的线段确定变化的网格，再根据变化的网格确定空间的连续性，最后根据 空间的连续性提取出移动物体的轨迹。 本专利技术根据所要识别的移动物体的大小，确定图片的扫描线条数，以此确定扫描 网格的大小，继而再根据噪声的形状确定已被噪声覆盖的网格并屏蔽。本专利技术通过网格将 图片细化的方式，能很好地根据噪声的形状确定合适的屏蔽区域。其次本专利技术在计算过程 中，只对线段的像素进行计算，此时CPU的计算量是非常小的，使高速的处理分析成为可 能。提取与变化线段接触的网格对象，比较分析数据图像和参考图像共同网格的亮度变化， 以确定在单元格中的图像变化。因为计算对象被限制在与变化线接触的网格，CPU的计算 量可以被有效地降低，从而大大提高动体识别的速度。 优选的，所述将噪声屏蔽的实时数据图像与对应时间段的参考图片进行分析比 较，确定变化的线段的具体方式为：分析比较实时数据图像与对应参考图像，检测共同线段 部分，分别获取待分析的实时数据图像的标准偏差和对应参考图像的标准偏差，获取标准 偏差比，当标准偏差比大于所设定的偏差比阈值时，则对应的线段为变换线段；其中标准偏 差比=实时数据图像的标准偏差/对应参考图像的标准偏差。 其中标准偏差为通常意义上的标准差【主权项】1. ，其特征在于，包括以下步骤： 构建参考图片库：在不同的时间段获取对应的参考图片，并根据所要识别的移动物体 的大小，确定图片的扫描线条数，并确定扫描网格的大小，对参考图片进行网格划分； 移动物体的识别：实时采集对应场景的数据图像，根据扫描网格的大小对数据图像进 行划分，再根据噪声的形状确定已被噪声覆盖的网格并屏蔽； 将噪声屏蔽后的实时数据图像与对应时间段的参考图片进行分析比较，确定变化的线 段，根据变化的线段确定变化的网格，再根据变化的网格确定空间的连续性，最后根据空间 的连续性提取出移动物体的轨迹。2. 根据权利要求1所述的移动物体的快速识别方法，其特征在于，所述将噪声屏蔽的 实时数据图像与对应时间段的参考图片进行分析比较，确定变化的线段的具体方式为：分 析比较实时数据图像与对应参考图像，检测共同线段部分，分别获取待分析的实时数据图 像的标准偏差和对应参考图像的标准偏差，获取标准偏差比，当标准偏差比大于所设定的 偏差比阈值时，则对应的线段为变换线段；其中标准偏差比=实时数据图像的标准偏差/ 对应参考图像的标准偏差。3. 根据权利要求2所述的移动物体的快速识别方法，其特征在于，所述标准偏差比阈 值的大小要保证其应用到整个图像范围时，在亮度变化小时也能对所提取的运动物体进行 判断。4. 根据权利要求2或3所述的移动物体的快速识别方法，其特征在于，所述变化网格是 由与变化的线段相接的网格内的相关系数及平均亮度之差确定的：当待分析的实时数据图 像和对应参考图像的公共网格灰度的相关系数小于或等于设定的相关系数阈值时，则对应 的网格为变化网格； 当不能通过相关系数确定变换网格时，则利用公共网格的平均亮度进行分析时，待分 析的实时数据图像的平均亮度与对应参考图像的平均亮度之差小于设定的阈值。5. 根据权利要求4所述的移动物体的快速识别方法，其特征在于，所述根据变化的网 格确定空间的连续性的具体方式为：分析变化的网格，参照预定的目标移动物体的阈值大 小来确定空间的连续性。【专利摘要】本专利技术公开，在不同的时间段获取对应的参考图片，根据所要识别的移动物体的大小，确定图片的扫描线条数，确定扫描网格的大小，对参考图片进行网格划分；实时采集对应场景的数据图像，根据扫描网格的大小对数据图像进行划分，再根据噪声的形状确定已被噪声覆盖的网格并屏蔽；将噪声屏蔽后的实时数据图像与对应时间段的参考图片进行分析比较，确定变化的线段，根据变化的线段确定变化的网格，根据变化的网格确定空间的连续性，根据空间的连续性提取出移动物体的轨迹。本专利技术通过对图片先进行网格分割，既能根据实际的噪声形状确定屏蔽区域，又能大大减小动体识别中的计算量，从而可及时准确地提供移动体的运动轨迹信息。【IPC分类】G06T7-20, G06K9-00【公开号】CN104820818【申请号】CN201410836491【专利技术人】范海生 【申请人】广东中科遥感技术有限公司, 天津中科遥感信息技术有限公司【公开日】2015年8月5日【申请日】2014年12月26日本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种移动物体的快速识别方法，其特征在于，包括以下步骤：构建参考图片库：在不同的时间段获取对应的参考图片，并根据所要识别的移动物体的大小，确定图片的扫描线条数，并确定扫描网格的大小，对参考图片进行网格划分；移动物体的识别：实时采集对应场景的数据图像，根据扫描网格的大小对数据图像进行划分，再根据噪声的形状确定已被噪声覆盖的网格并屏蔽；将噪声屏蔽后的实时数据图像与对应时间段的参考图片进行分析比较，确定变化的线段，根据变化的线段确定变化的网格，再根据变化的网格确定空间的连续性，最后根据空间的连续性提取出移动物体的轨迹。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：范海生，
申请(专利权)人：广东中科遥感技术有限公司，天津中科遥感信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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