【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的图像处理式运动监测系统
[0001]本专利技术属于运动监测
,尤其涉及一种基于机器视觉的图像处理式运动监测系统。
技术介绍
[0002]随着科技的发展,在生产生活中,运动图像的视觉识别过程中对运动图像的运动监测的处理需要使用到图像处理系统来进行预处理,随着多媒体技术的迅猛发展与计算机性能的不断提高,动态图像处理技术日益受到人们的青睐,并且取得了丰硕的成果,广泛应用于交通管理、军事目标跟踪、生物医学等领域;中国专利文献公开号CN106331723B公开了一种基于运动区域分割的视频帧率上变换方法及系统,所述方法步骤为:提取视频图像的特征点;在图像之间进行特征点匹配,获取特征点的运动矢量;对特征点运动矢量聚类处理,提取运动区域信息;将运动区域的运动信息,从特征点出发,传播到图像中的其它每一个像素点,获得逐像素的运动区域分割结果和初始的逐像素运动矢量场;根据运动区域分割结果,对运动矢量场进行平滑滤波,获得优化的运动矢量场;根据运动矢量场进行补偿插值,获得内插帧图像,完成帧率的上变换。该专利技术能够准确地得到视 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的图像处理式运动监测系统,包括运动图像获取模块(1),其特征在于,所述运动图像获取模块(1)用于获取运动图像,所述运动图像获取模块(1)输入端与动态跟踪模块(3)的输出端电性连接,所述动态跟踪模块(3)用于动态控制采集模块跟随待采集图像进行共同运动,所述运动图像获取模块(1)输入端与图像预处理单元(2)输出端电性连接,所述图像预处理单元(2)用于对图像进行降噪预处理,所述运动图像获取模块(1)输出端与运动帧间均值区分模块(4)输入端电性连接,所述运动帧间均值区分模块(4)用于对采集到的运动图像进行均值帧区分,所述运动帧间均值区分模块(4)的输出端与边缘优化单元(5)输入端电性连接,所述边缘优化单元(5)用于对运动帧边缘进行优化处理,所述运动帧间均值区分模块(4)输出端与特征对比模块(6)输入端电性连接,所述特征对比模块(6)用于对比运动特征,所述特征对比模块(6)输入端与深度学习单元(7)输出端电性连接,所述深度学习单元(7)用于学习运动图像特征辅助对比识别。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的图像处理式运动监测系统,其特征在于,所述运动帧间均值区分模块(4)的输入端与运动向量分区模块(9)输出端电性连接,所述运动向量分区模块(9)用于对运动帧的帧间向量进行划分,通过对运动帧间隔进行划分。3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的图像处理式运动监测系统,其特征在于,所述特征对比模块(6)输入端与差分图像识别模块(8)输出端电性连接,所述差分图像识别模块(8)用于识别不同帧之间的图像差分区别。4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的图像处理式运动监测系统,其特征在于,所述图像预处理单元(2)包括噪声消除模块(201),所述噪声消除模块(201)用于消除图像传输噪声,所述噪声消除模块(201)输出端与滤波处理模块(202)输入端电性连接,所述滤波处理模块(202)用于通过滤波函数进行图像降噪预处理,所述滤波处理模块(202)输出端与卷积模糊修正模块(20...
【专利技术属性】
技术研发人员:李海龙,王艳强,钟石明,蔡步远,潘庆玉,焦国年,
申请(专利权)人:深圳市巨力方视觉技术有限公司,
类型:发明
国别省市:
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