一种复杂背景下基于多维卷积的视频目标检测系统技术方案

本发明专利技术提供了一种复杂背景下基于多维卷积的视频目标检测系统，视频目标采集模块与多维卷积模块进行数据连接，通过视频目标采集模块进行视频采集并通过多维卷积模块建立卷积神经网络，多维卷积模块与视频分析模块数据连接，视频分析模块与视频人脸识别模块数据连接，视频目标动态追踪模块与视频目标锁定模块数据连接，通过视频目标锁定模块对视频中的特定目标进行目标锁定，视频目标锁定模块与视频目标检测模块数据连接，视频目标检测模块与视频目标反馈模块数据连接，视频目标反馈模块与视频目标检测显示模块数据连接，当视频目标反馈模块反馈结果正确时通过视频目标检测显示模块显示视频目标检测结果。模块显示视频目标检测结果。模块显示视频目标检测结果。

【技术实现步骤摘要】
一种复杂背景下基于多维卷积的视频目标检测系统


[0001]本专利技术涉及多维卷积的视频目标领域，具体而言，涉及一种复杂背景下基于多维卷积的视频目标检测系统。

技术介绍

[0002]视频目标检测应用广泛，但是现有的视频目标检测在使用的过程中存在一些不足之处需要进行改进，不足之处如下：首先就是现有的视频目标检测对目标的检测的准确度比较低，因此我们对此做出改进，提出一种复杂背景下基于多维卷积的视频目标检测系统，通过建立多维卷积神经网络对视频进行精准的目标检测。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于：针对目前存在的
技术介绍
提出的问题，为了实现上述专利技术目的，本专利技术提供了以下技术方案：一种复杂背景下基于多维卷积的视频目标检测系统，以改善上述问题，本申请具体是这样的：包括视频目标采集模块，所述视频目标采集模块与多维卷积模块进行数据连接，通过所述视频目标采集模块进行视频采集并通过多维卷积模块建立卷积神经网络，所述多维卷积模块与视频分析模块数据连接，通过视频分析模块进行对视频中所有的目标进行检测，所述视频分析模块与视频人脸识别模块数据连接，通过所述视频人脸识别模块对视频中人物中的人脸进行扫描识别，通过所述视频人脸识别模块进行人脸识别之后通过视频目标动态追踪模块对特定的目标进行动态的追踪，所述视频目标动态追踪模块与视频目标锁定模块数据连接，通过视频目标锁定模块对视频中的特定目标进行目标锁定，所述视频目标锁定模块与视频目标检测模块数据连接，所述视频目标检测模块与视频目标反馈模块数据连接，所述视频目标反馈模块与视频目标检测显示模块数据连接，通过所述视频目标反馈模块反馈正确时通过所述视频目标检测显示模块进行显示。
[0004]作为本申请优选的技术方案，所述视频目标采集模块包括视频数据采集单元和视频数据分类单元，所述视频数据采集单元和视频数据分类单元与所述多维卷积模块数据连接。
[0005]作为本申请优选的技术方案，所述多维卷积模块包括卷积神经网络单元和视频分析神经网络单元，所述卷积神经网络单元和所述视频分析神经网络单元对所述视频目标采集模块采集的视频信息进行建立视频神经网络。
[0006]作为本申请优选的技术方案，所述视频分析模块包括视频图像分析单元和视频人物分析单元以及视频动态物体分析单元，所述视频图像分析单元和所述视频动态物体分析单元与所述视频目标动态追踪模块数据连接，所述视频人物分析单元与所述视频人脸识别模块数据连接。
[0007]作为本申请优选的技术方案，所述视频人脸识别模块包括视频人脸特征提取单元和人脸特征分析单元，所述视频人脸特征提取单元和所述人脸特征分析单元与所述视频目标动态追踪模块数据连接。
[0008]作为本申请优选的技术方案，所述视频目标动态追踪模块包括视频人物目标追踪单元和视频物体目标追踪单元，所述视频人物目标追踪单元和所述视频物体目标追踪单元数据连接。
[0009]作为本申请优选的技术方案，所述视频目标锁定模块包括人物目标锁定单元和物体目标锁定单元，所述人物目标锁定单元和所述物体目标锁定单元数据连接。
[0010]作为本申请优选的技术方案，所述视频目标检测模块包括视频目标准确度检测单元和视频目标特征检测单元，所述目标准确度检测单元和所述视频目标特征检测单元互通连接。
[0011]作为本申请优选的技术方案，所述视频目标反馈模块包括人物目标反馈单元和物体目标反馈单元，通过所述人物目标反馈单元对人物目标锁定结果进行反馈，通过所述物体目标反馈单元物体目标锁定结果进行反馈。
[0012]作为本申请优选的技术方案，所述视频目标检测显示模块对所述人物目标反馈单元进行人物目标锁定反馈正确的结果和所述物体目标反馈单元物体目标锁定反馈正确的结果进行显示。
[0013]与现有技术相比，本专利技术的有益效果：
[0014]在本申请的方案中：
[0015]1.通过所述视频目标采集模块与多维卷积模块进行数据连接，通过所述视频目标采集模块进行视频采集并通过多维卷积模块建立卷积神经网络，所述多维卷积模块与视频分析模块数据连接，通过视频分析模块进行对视频中所有的目标进行检测，所述视频分析模块与视频人脸识别模块数据连接，通过所述视频人脸识别模块对视频中人物中的人脸进行扫描识别；
[0016]2.通过所述视频人脸识别模块进行人脸识别之后通过视频目标动态追踪模块对特定的目标进行动态的追踪，所述视频目标动态追踪模块与视频目标锁定模块数据连接，通过视频目标锁定模块对视频中的特定目标进行目标锁定；
[0017]3.通过所述视频目标锁定模块与视频目标检测模块数据连接，所述视频目标检测模块与视频目标反馈模块数据连接，所述视频目标反馈模块与视频目标检测显示模块数据连接，通过所述视频目标反馈模块反馈正确时通过所述视频目标检测显示模块进行显示。
附图说明：
[0018]图1为本申请提供的流程图；
[0019]图2为本申请提供视频分析模块关系图。
具体实施方式
[0020]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例是本专利技术的一种具体实施方式，不限于全部的实施例。
[0021]因此，以下对本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的部分实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围，需要说明
的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征和技术方案可以相互组合，应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
[0022]实施方式1，如图1
‑
2，一种复杂背景下基于多维卷积的视频目标检测系统，包括视频目标采集模块，视频目标采集模块与多维卷积模块进行数据连接，通过视频目标采集模块进行视频采集并通过多维卷积模块建立卷积神经网络，多维卷积模块与视频分析模块数据连接，通过视频分析模块进行对视频中所有的目标进行检测，视频分析模块与视频人脸识别模块数据连接，通过视频人脸识别模块对视频中人物中的人脸进行扫描识别，通过视频人脸识别模块进行人脸识别之后通过视频目标动态追踪模块对特定的目标进行动态的追踪，视频目标动态追踪模块与视频目标锁定模块数据连接，通过视频目标锁定模块对视频中的特定目标进行目标锁定，视频目标锁定模块与视频目标检测模块数据连接，视频目标检测模块与视频目标反馈模块数据连接，视频目标反馈模块与视频目标检测显示模块数据连接，当视频目标反馈模块反馈结果正确时通过视频目标检测显示模块显示视频目标检测结果，视频目标采集模块包括视频数据采集单元和视频数据分类单元，视频数据采集单元和视频数据分类单元与多维卷积模块数据连接，多维卷积模块包括卷积神经网络单元和视频分析神经网络单元，卷积神经网络单元和视频分析神经网络单元对视频目标采集模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种复杂背景下基于多维卷积的视频目标检测系统，其特征在于，包括视频目标采集模块，所述视频目标采集模块与多维卷积模块进行数据连接，通过所述视频目标采集模块进行视频采集并通过多维卷积模块建立卷积神经网络，所述多维卷积模块与视频分析模块数据连接，通过视频分析模块进行对视频中所有的目标进行检测，所述视频分析模块与视频人脸识别模块数据连接，通过所述视频人脸识别模块对视频中人物中的人脸进行扫描识别，通过所述视频人脸识别模块进行人脸识别之后通过视频目标动态追踪模块对特定的目标进行动态的追踪，所述视频目标动态追踪模块与视频目标锁定模块数据连接，通过视频目标锁定模块对视频中的特定目标进行目标锁定，所述视频目标锁定模块与视频目标检测模块数据连接，所述视频目标检测模块与视频目标反馈模块数据连接，所述视频目标反馈模块与视频目标检测显示模块数据连接，通过所述视频目标反馈模块反馈正确时通过所述视频目标检测显示模块进行显示。2.根据权利要求1所述的一种复杂背景下基于多维卷积的视频目标检测系统，其特征在于，所述视频目标采集模块包括视频数据采集单元和视频数据分类单元，所述视频数据采集单元和视频数据分类单元与所述多维卷积模块数据连接。3.根据权利要求2所述的一种复杂背景下基于多维卷积的视频目标检测系统，其特征在于，所述多维卷积模块包括卷积神经网络单元和视频分析神经网络单元，所述卷积神经网络单元和所述视频分析神经网络单元对所述视频目标采集模块采集的视频信息进行建立视频神经网络。4.根据权利要求1所述的一种复杂背景下基于多维卷积的视频目标检测系统，其特征在于，所述视频分析模块包括视频图像分析单元和视频人物分析单元以及视频动态物体分析单元，所述视频图像分析单元和...

【专利技术属性】
技术研发人员：蓝敏，李鹏，闵慧，
申请(专利权)人：湖南信息职业技术学院，
类型：发明
国别省市：