【技术实现步骤摘要】
一种基于视频图像坐标的移动目标快速定位方法及系统
本专利技术涉及计算机视觉
，具体为一种基于视频图像坐标的移动目标快速定位方法及系统。
技术介绍
随着时代的发展和科技水平的进步，尤其是人工智能技术的不断深入，带动了测量与定位技术从传统的人工测量方式、仪器测量到计算机视觉测量方式的转变。计算机视觉技术以摄像机代替人眼，以电脑代替人脑，提高了效率和自动化程度，同时计算机视觉技术有着速度快、包含信息量大、功能多等特点，使其在检测、测量和控制方面有着广泛的应用。目前，利用视频图像构建的测量目标，都是通过视频坐标系与实际坐标系之间的复杂坐标变换，计算量大。同时，缺乏对动态目标的数据处理能力，不能有效的表达出目标实时位置信息。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于视频图像坐标的移动目标快速定位方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于视频图像坐标的移动目标快速定位方法,包括以下步骤：步骤一：获取接入视频图像的信息，并在视频图...
【技术保护点】
1.一种基于视频图像坐标的移动目标快速定位方法,其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一：获取接入视频图像的信息，并在视频图像上选取2个固定不变的点作为参照点，并在实际空间中找到所对应点的位置；/n步骤二：以其中一个点作为原点，过原点和另一点的直线作为X轴，过原点垂直于X轴的直线作为Y轴，建立视频图像坐标系，同理在实际空间以同样的方法建立实际参考坐标系；/n步骤三：根据步骤一所获取到的视频图像，采用高斯滤波算法对其进行滤波；/n步骤四：采用最小二乘法对选取的点进行拟合，得到非线性回归方程；所述步骤四中拟合的具体过程如下：/nS1、选取图像上的n个已知点，并找到实际参考坐标系中所...
【技术特征摘要】
1.一种基于视频图像坐标的移动目标快速定位方法,其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：获取接入视频图像的信息，并在视频图像上选取2个固定不变的点作为参照点，并在实际空间中找到所对应点的位置；
步骤二：以其中一个点作为原点，过原点和另一点的直线作为X轴，过原点垂直于X轴的直线作为Y轴，建立视频图像坐标系，同理在实际空间以同样的方法建立实际参考坐标系；
步骤三：根据步骤一所获取到的视频图像，采用高斯滤波算法对其进行滤波；
步骤四：采用最小二乘法对选取的点进行拟合，得到非线性回归方程；所述步骤四中拟合的具体过程如下：
S1、选取图像上的n个已知点，并找到实际参考坐标系中所对应点的位置，与两个参考点一起构成样本集；
S2、根据S1得到的样本集中有n+2个样本点，将样本集记为其中(x,y)表示视频图像坐标系中点的坐标，(x*,y*)表示实际坐标系中点的坐标，选取其中的n+1个样本点作为样本集，剩下1个作为测试集，直至选作测试集的样本点遍历上述n+2个样本点；
S3、采用高斯函数作为非线性最小二乘的自变量，记高斯函数为f(x)，则有其中c,σ为常数，σ＞0；
采用最小二乘法构建非线性回归方程的数学模型，数学模型如下所示：
式中，自变量xi,yi为图像参考坐标系中的点，因变量为通过数学模型计算的xi,yi在实际参考坐标系中对应点的估计值，ai,bi为参数；
损失函数如下：
式中，为图像参考坐标系中xi,yi点在实际参考坐标系中所对应的同名点，中i为1,2,…,n之间的整数；
目标函数如下所示：
S4、基于上述n+2个样本点，将样本集作为S3中的非线性回归方程的自变量，进行拟合，得到相应的一个非线性回归方程；
S5、依据S2中的样本集，依次取其中一个作为测试集，剩余的作为样本集，重复步骤S3和步骤S4，获取损失函数值最小的作为目标定位的非线性回归方程；
步骤五：代入视频图像中实时的待测目标点，代入步骤四中得到的非线性回归方程中，得到对应的实际参考坐标系中的位置，即完成待测移动目标的快速定位。
2.根据权利要求1所述的一种基于视频图像坐标的移动目标快速定...
【专利技术属性】
技术研发人员：李宁，王健雄，朱晓春，汪木兰，左健民，王保升，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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