【技术实现步骤摘要】
一种基于自动学习分析的监控视频人物比例矫正方法
本专利技术涉及一种基于自动学习分析的监控视频人物比例矫正方法，属于监控视频像素比例矫正
技术介绍
目前，在很多行人动作识别的应用场景中，需要对行人动作的识别结果进行矫正。前景中的行人在完成一个动作时，由于其在视频中成像较大，所以该动作会造成大量的像素点位移，相应在用数字信号表示视频的情况下，数字信号也会有明显的变化，目前前景行人动作的评估已经相当准确，然而后景中的人物成像太小，在完成相同的动作时，其数据特征的变化更为模糊，从而无法对后景人物的行为做出准确的判断。市场上对于行人动作的矫正主要有两个方向：其一为通过改进行为识别模型的构架和模型的参数，不断提升动作识别的效果，使得输出的结果相较修正之前更为准确。其二为通过对既定的识别结果，参考人物或者环境的固有属性对结果进行修正。此外现有矫正应用中，系统复杂臃肿，为了矫正某一动作需要对行人提取更多的数据，建立更多的动作分类器，不仅需要耗费更多的时间和存储空间，而且在应用的时候也需要进行重新部署，对旧数据的兼容...
【技术保护点】
1.一种基于自动学习分析的监控视频人物比例矫正方法，其特征在于：用于矫正固定角度监控视频中前后景区域内人体动作的识别，包括固定角度监控视频人物比例矫正方法，其中，针对固定角度监控视频图像构建纵向、横向、景深的三维坐标系，作为图像三维坐标系，并执行如下步骤：/n步骤A.获取预设数据量的监控视频流，并进入步骤B；/n步骤B.针对监控视频流中的人物进行识别，提取监控视频流中各个包含人物的图像帧，作为各个待处理图像帧，并进入步骤C；/n步骤C.分别针对各待处理图像帧，获得待处理图像帧中各人物分别在图像三维坐标系中的位置坐标、以及像素身高，进而获得监控视频流中各人物的位置坐标和像素身...
【技术特征摘要】
1.一种基于自动学习分析的监控视频人物比例矫正方法，其特征在于：用于矫正固定角度监控视频中前后景区域内人体动作的识别，包括固定角度监控视频人物比例矫正方法，其中，针对固定角度监控视频图像构建纵向、横向、景深的三维坐标系，作为图像三维坐标系，并执行如下步骤：
步骤A.获取预设数据量的监控视频流，并进入步骤B；
步骤B.针对监控视频流中的人物进行识别，提取监控视频流中各个包含人物的图像帧，作为各个待处理图像帧，并进入步骤C；
步骤C.分别针对各待处理图像帧，获得待处理图像帧中各人物分别在图像三维坐标系中的位置坐标、以及像素身高，进而获得监控视频流中各人物的位置坐标和像素身高，然后进入步骤D；
步骤D.基于默认所有人物实际身高彼此均相同，针对监控视频流中各人物的位置坐标和像素身高进行拟合，获得固定角度拟合曲线，然后进入步骤E；
步骤E.获得实际监控视频流，针对监控视频流中人物进行识别，获得其中各人物分别在图像三维坐标系中的实时位置坐标、以及实时像素身高，根据固定角度拟合曲线，针对各人物的轨迹像素进行实时矫正，获得各人物基于统一像素尺寸标准下的轨迹像素，实现人体动作的识别。
2.根据权利要求1所述一种基于自动学习分析的监控视频人物比例矫正方法，其特征在于：还包括变化角度监控视频人物比例矫正方法，其中，分别针对各角度监控视频图像构建纵向、横向、景深的三维坐标系，作为图像三维坐标系，并针对各角度监控视频图像，分别执行步骤A至步骤C，然后进入步骤I；
步骤I.基于默认所有人物实际身高彼此均相同，针对各角度监控视频图像、以及监控视频流中各人物的位置坐标、像素身高进行拟合，获得多角度拟合曲线，然后进入步骤II；
步骤II.获得实际监控视频流，针对监控视频流中人物进行识别，获得其中各人物分别在图像三维坐标系中的实时位置坐标、以及实时像素身高，根据多角度拟合曲线，针对各人物的轨迹像素进行实时矫正，获得各人物基于统一像素尺寸标准下的轨迹像素，实现人体动作的识别。
3.根据权利要求1或2所述一种基于自动学习分析的监控视频人物比例矫正方法，其特征在于：所述步骤C中...
【专利技术属性】
技术研发人员：王康，汪洋，崔弘，
申请(专利权)人：南京烽火天地通信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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