一种视频中非机动车的检索方法技术

本发明专利技术公开了一种视频中非机动车的检索方法，包括如下步骤：步骤一：获取图像库中含有非机动车和驾驶员的图像，将每张图像中的非机动车和驾驶员作为一个目标，对每个目标计算和提取非结构化特征，将所有目标的非结构化特征插入检索库；步骤二：对于一个待检索图像，计算和提取该待检索图像中目标的非结构化特征；步骤三：计算和比较待检索图像中目标和检索库中所有目标的非结构化特征的相似度，得到相似度排序，将相似度排序作为检索结果。本发明专利技术可以有效提高对非机动车的跟踪和排查效率；提高了检索准确率；充分利用治安相机收集的数据，提高监控数据的使用效率，本发明专利技术降低了使用成本、实施和执行非常方便。

【技术实现步骤摘要】
一种视频中非机动车的检索方法
本专利技术涉及一种视频图像检索方法，具体涉及一种视频中非机动车的检索方法。属于智能交通、刑事侦查领域。
技术介绍
目前道路交通卡口、电子警察、一般的治安摄像头等监控设备在国内已经大量的安装和使用，在已有设备采集到的视频数据上进行数据挖掘、目标内容分析和后期的目标检索已经成为科研和工业界的一个研究热点。非机动车是人们使用非常广泛的一类交通工具，与机动车相比，非机动车没有规范的管理规章和有效的执行单位，无法有效的管理，也无法有效的关联车主身份和信息，很多违法犯罪活动中的都是非机动车，因为非机动车更容易隐匿一些违法犯罪的事实，逃避其所造成的严重后果的惩罚，对人民生命财产和公共安全造成了极大的威胁。因此在海量的治安监控视频中分析、查找和定位非机动车及其驾驶员，对公安交警侦查和分析非法犯罪活动具有重要意义。申请本专利时尚未检索到公开的通过治安监控视频查找非机动车及其驾驶员的方法，相关的管理和查找非机动车的方法《非机动车管理方法、装置及系统》106447009A中，主要是预先录入非机动车上绑定的RFID标签所携带的标识信息，收集监测点的RFID检测结果数据和环境视频本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视频中非机动车的检索方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：获取图像库中含有非机动车和驾驶员的图像，将每张图像中的非机动车和驾驶员作为一个目标，对每个目标计算和提取非结构化特征，将所有目标的非结构化特征插入检索库；步骤二：对于一个待检索图像，计算和提取该待检索图像中目标的非结构化特征；步骤三：计算和比较待检索图像中目标和检索库中所有目标的非结构化特征的相似度，得到相似度排序，将相似度排序作为检索结果。

【技术特征摘要】
1.一种视频中非机动车的检索方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：获取图像库中含有非机动车和驾驶员的图像，将每张图像中的非机动车和驾驶员作为一个目标，对每个目标计算和提取非结构化特征，将所有目标的非结构化特征插入检索库；步骤二：对于一个待检索图像，计算和提取该待检索图像中目标的非结构化特征；步骤三：计算和比较待检索图像中目标和检索库中所有目标的非结构化特征的相似度，得到相似度排序，将相似度排序作为检索结果。2.根据权利要求1所述的视频中非机动车的检索方法，其特征在于，计算和提取非结构化特征包括如下步骤：自动检测和定位图像中的非机动车和驾驶员；定位和分割出非机动车区域和驾驶员区域；分别计算非机动车部分和驾驶员部分的非结构化特征，合并得到一个目标的非结构化特征。3.根据权利要求2所述的视频中非机动车的检索方法，其特征在于，根据训练得到的神经网络模型自动检测和定位图像中的非机动车和驾驶员；根据训练得到的神经网络模型定位和分割出非机动车区域和驾驶员区域；根据训练得到的神经网络模型分别计算非机动车部分和驾驶员部分的非结构化特征。4.根据权利要求3所述的视频中非机动车的检索方法，其特征在于，训练神经网络模型包括如下步骤：收集具有目标的多个图像，构成图像样本集；标注图像样本集中非机动车和驾驶员位置，并将其分割成非机动车区域和驾驶员区域；标注不...

【专利技术属性】
技术研发人员：尚凌辉，郑永宏，王弘玥，张兆生，
申请(专利权)人：浙江捷尚视觉科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33