一种数据流图像帧的分割识别方法及其装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种数据流图像帧的分割识别方法及其装置，其包括：首先、对当前接收到的数据包进行预处理，将预处理获取的该数据包所对应的图像数据以及该图像数据的标示存入缓存累积；然后、当累积达到一预设程度时，判断所述缓存中累积的图像数据是否已构成初始图像识别区域；若是，则对此初始图像识别区域内的图像数据进行模式识别。本发明专利技术避免了对接收来的数据进行一帧图像的重组，节约了数据的处理时间，并且省去了不需要的图像数据的模式识别过程，保证了识别速度，在处理高像素图像时，能确保在图像识别质量的基础上，提高识别率，避免因数据积累而流失数据。

【技术实现步骤摘要】

.本专利技术涉及视频模式识别算法领域，尤其涉及的是， 一种数据流图像 帧的分割识别方法及其装置。
技术介绍
通常视频模式识别算法的基本流程是在一帧图像中寻找定位区域、 分割图片、提取特征、模式比对、结果输出。具体来说，就是首先，在一 帧图像中定位识别的区域，然后将区域内的图形对象进行分割，提取图形 对象的特征，再用比对的方法确认。可见，这种算法对原始图像的要求高， 算法复杂，并且识别算法至少要对一帧图像做重复分析运算、定位对象， 然后再进行识别。通常，按照人眼的视觉要求，视频监控系统的成像部分每秒钟至少要 釆集和处理25帧图像数据，才能避免图像实时显示时的视觉闪烁感。例如， 对于320 x 240的点阵图〗象，A/D为14位，则每帧采集数据为320 x 240 x 14位-lMB，也就是说一帧图像的数据大小是1MB, 1MB的图像数据经 过压缩形成由多个数据包构成的数据流，然后按照时间顺序将含有图像数 据的各个数据包发送到进行视频模式识别算法的终端上进行处理，图1示 出了现有的视频模式识别算法系统的实现结构图，其包括用于接收含有 图像数据的数据包的接收模块，用于存储数据的緩存单元，用于将多个数 据包重建成一帧图像数据的帧图像重建单元，用于定位查找一帧图像中所 需要的识别区域的定位区域查找单元，用于对图像识别区域内的图形对象 进行分割、及获得图形分割区域的图形分割单元，用于提取所述图形分割区域内图形对象特征的特征提取单元，以及用于对所述图形对象特征进行 比对、及结果输出的模式比对单元。可见，依据上述视频模式识别算法的基本流程，现有技术中的识别分割算法需要基于一帧图像进行处理，对于一帧高像素的图像中(如1920x 168 0的点阵图像)，由于数据量巨大，其采用现有技术的方法则显得很复 杂，并且运算量大，占用系统资源也很多，这样就很难实现对高速运动的 视频流(数据流)做到逐帧识别，因此，会失去和错过许多有用的数据， 从而导致识别率较低。所以，现有技术中存在一定的问题，有待进一步地研究。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种数据流图像帧的分割识别方法及其装置， 其提高了高像素图像的模式识别率，并且不需要进行逐帧识别，运算量小， 占用系统资源也少。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案本专利技术提供的数据流图像帧的实时分割识别方法，包括以下步骤A、 对当前接收到的数据包进行预处理，将预处理获取的该数据包所对 应的图像数据以及该图像数据的标示存入緩存累积；B、 当累积达到一预设程度时，判断所述緩存中累积的图像数据是否已 构成初始图像识别区域；若是，则对此初始图像识别区域内的图像数据进 行模式识别。所述方法中，所述标示包括每个数据包所对应的图像数据在一帧图 像中的位置标示，以及该图像数据的亮度标示。所述方法中，所述标示还包括每个数据包所对应的图像数据在一帧 图像中的色彩标示。所迷方法中，所述步骤B中，初始图像识别区域的判定过程包括以下步骤Bl、根据所迷亮度标示，判断所述图像数据中是否已经存在满足所 述初始图像识别区域边界条件的数据集，若是，则判定该数据集已构成初 始图像识别区域'所述方法中，在步骤B1之前增加以下步骤B0、根据所述位置标示， 判断所述图像数据中是否已经存在构成同一邻域的数据集，若是，则对该 数据集内的图像数据执行步骤B1 。所述方法中，所述累积达到一预设程度通过判断所述緩存中的图像数 据是否累积达到一预设长度，或者通过判断是否累积达到一预设时间周期 来实现。所述方法中，所述步骤B中，初始图像识别区域的判定过程包括根 据所述色彩标示，判断累积的图像数据是否已经存在满足所述初始图像识 别区域边界条件的数据集，来判定是否已有初始图像识别区域的步骤。本专利技术还提供了 一种数据流图像帧的实时分割识别装置，所述装置包 括用于对图像识别区域内的图形对象进行分割、及获得图形分割区域的 图形分割单元，用于提取所述图形分割区域内图形对象特征的特征提取单 元，用于对所述图形对象特征进行比对、及结果输出的模式比对单元，用 于接收含有图像数据的数据包的接收模块、以及用于存储数据的緩存单元； 所述装置还包括预处理单元，用于获取所述接收模块当前接收的数据包， 解析该数据包对应的图像数据，添加该图像数据的标示，并将该图像数据 及标示存入所述緩^单元累积；判断单元，用于判断所述緩存单元中累积 的图像数据是否已构成初始图像识别区域，并在判定已构成初始图像识别 区域时，将所述初始图像识别区域内的图像数据送至所述图形分割单元。所述装置中，所述预处理单元包括解析单元，用于解析所述数据包^ 所对应的图像数据；标示单元，用于根据所述解析单元的结果，生成该图 像数据的标示，此标示包括该图像数据在一帧图像中的位置标示，以及 该图像数据的亮度标示。所述装置中，所述装置还包括 一用于记录一预设时间周期的定时单 元，当达到所述预设时间周期时，所述定时单元向所述判断单元发出启动 信号。采用上述方案，本专利技术通过实时处理接收来的含有图像数据的数据包， 当接收的图像数据足以构成所需要的初始图像识别区域时，即可进行之后 的模式识别过程，实现帧图像边重建边识别的过程，从而避免了对接收来 的数据进行一帧图像的重组，节约了数据的处理时间，并且省去了不需要 的图像数据的模式识别过程，保证了识别速度，在处理高像素图像时，能 确保在图像识别质量的基础上，提高识别率，避免因数据积累而流失数据。 本专利技术的方法及其装置，可以在数据流(视频流)的重建过程中识别视频 模式和定位，不必等到一帧图像完全建立才进行识别，而采用的是边重建 边识别的过程。附图说明图1为现有技术的数据流图像帧的实时分割识别装置的结构示意图2是本专利技术装置的结构示意图； 图3是本专利技术一种实现方法的流程图； 图4是本专利技术的行、列分割算法的流程图。具体实施例方式基于上述帧图像边重建边识别的思想，本专利技术提供一种数据流图像帧 的实时分割识别方法，该方法是首先，对当前接收到的数据包进行预处 理，将预处理获取的该数据包所对应的图像数据以及该图像数据的标示存 入緩存累积，即边接收数据源送入的数据包，边对其进行预处理；然后， 当累积达到一预设程度时，判断所述緩存中累积的图像数据是否已构成初 始图像识别区域；若是，则对此初始图像识别区域内的图像数据按照现有技术中的常规方法进行模式识别，即将此初始图像识别区域内的图像数据 依次经过分割图片、特征提取、模式比对后，输出结果。这里所说的标示 是指每个数据包所对应的图像数据在一帧图像中的位置标示，以及该图像数据的亮度标示，其还可以包括每个数据包所对应的图像数据在一帧图 像中的色彩标示。另外，这里所提到的初始图像识别区域是指一帧图像中 的一部份，可以由用户所感兴趣的图像中的一部份来决定的，也就是说， 应该属于用于所关心的部分，比如，文字、人物、车、或者车牌等等物体 的识别区域，这样的话，等于整个视频图像的帧本身缩小了，此时不需要 重建无用的视频图像，加上本专利技术的分割方法，识别可以集中到更小的区 域，算法复杂度降至更低。上述判断所述緩存中累积的图像数据是否已构 成初始图像识别区域的步骤中，可能获得的不只 一个满足条件的图像数据 集，则可以采用平4亍处理(并行计算)的方式对多个初始图像识别区域本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数据流图像帧的实时分割识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：Ａ、对当前接收到的数据包进行预处理，将预处理获取的该数据包所对应的图像数据以及该图像数据的标示存入缓存累积；Ｂ、当累积达到一预设程度时，判断所述缓存中累积的图像数据是否已构成初始图像识别区域；若是，则对此初始图像识别区域内的图像数据进行模式识别。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘显福，
申请(专利权)人：刘显福，
类型：发明
国别省市：94[中国|深圳]