一种基于视频图像的智能分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于视频图像的智能分析方法，涉及视频图像分析技术领域，通过在锁定目标对象之后，对实景视频进行动态摘取，根据实景视频中上一张图像和下一张图像之间的区别，确定所有的移动标的；之后对目标对象和移动标的进行特征选取，根据目标对象与所有的移动标的之间的不同之处，确定所有的截断对象；再确定所有截取对象的获选值H i；最后根据标记分析，依据截断对象的面积和获选值H i确定所有截断对象的终选值Zi，根据终选值确定三个锁定对象，通过本发明专利技术提供的技术方案，能够通过小部分面积，快速对目标对象进行跟踪锁定，优化实景视频的目标对象跟踪；本发明专利技术简单有效，且易于实用。且易于实用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频图像的智能分析方法


[0001]本专利技术属于视频图像分析
，具体是一种基于视频图像的智能分析方法。

技术介绍

[0002]公开号为CN109413168A公开了一种基于云平台的视频图像检测与智能分析系统。该系统包括视频图像智能监控生产车间计数系统模块、图像智能质量检测系统模块、视频图像智能自助门岗系统模块和数据驾驶舱，基于对视频图像的处理手段，对生产现场，包括原料、工件、人员等进行信息采集，并通过云端的信息处理模块，实现对生产过程的智能监控、反馈与控制。该专利技术可针对不同场景下的不同需求进行定制服务，进行模块化安装和组合运用，通过强大的计算能力对视频图像进行分析，以实现工件质量、数量等的分析，并将相关信息传递到生产管理环节，提高信息的有效利用率。
[0003]但是，针对于视频图像分析来说，如何对重点移动标的进行跟踪分析，这是一个难题，现有技术基本都是通过移动标的的全图比较分析确定，这点虽然很精准，但是分析过程较为复杂，缺乏合理方案，基于此，提供一种解决方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视频图像的智能分析方法，其特征在于，该方法具体包括下述步骤：步骤一：首先获取到目标场景的实景视频，通过对象比对的方式确定目标对象；步骤二：在锁定目标对象之后，对实景视频进行动态摘取，根据实景视频中上一张图像和下一张图像之间的区别，确定所有的移动标的；步骤三：之后对目标对象和移动标的进行特征选取，根据目标对象与所有的移动标的之间的不同之处，确定所有的截断对象；步骤四：针对所有的截断对象，根据图像中的RGB对应的数字进行分析获取获选值Hi后进行色相选取；步骤五：进行标记分析，根据截断对象的面积和获选值Hi确定所有截断对象的终选值Zi，根据终选值确定三个锁定对象。2.根据权利要求1所述的一种基于视频图像的智能分析方法，其特征在于，所述色相选取具体方式为：首先进行数值定义，将图像中的RGB对应的R、G、B数字，依次标记为第一数值、第二数值和第三数值；任选一截断对象，获取到其覆盖区域内所有的第一数值；自动计算所有的第一数值的均值，将其表示为对应截断对象的数值一；按照相同方式得到第二数值和第三数值的均值，分别标记为数值二和数值三；之后对所有的截断对象进行相同处理，得到所有的截断对象的数值一、数值二和数值三，并依次对应标记为Ri，i＝1、...、n、Gi，i＝1、...、n和Bi，i＝1、...、n；表示为存在n个截断对象；分别计算出数值一Ri、数值二Gi和数值三Bi的均值，分别标记为均值一、均值二和均值三；获取到所有的Ri与均值一的差值，并按照差值从大到小的顺序排序，并将对应的排序序号赋予Ri一个序列值，对应序列值标记为Xri，i＝1、...、n，且Xri与Ri为一一对应关系；按照对Ri标记序列值相同的方式，获取到Gi的序列值Xgi、和Bi的序列值Xbi；按照公式计算所有的截取对象的获选值Hi，具体计算公式为：Hi＝0.35*Xri+0.33*Xbi+0.32*Xgi；得到所有截取对象的获选值Hi。3.根据权利要求2所述的一种基于视频图像的智能分析方法，其特征在于，步骤二中的动态摘取具体方式为：在获取到实景视频后，首先在初始时间获取到一张图像，将其标记为初始图像；此处初始时间指代为目标对象出现后；之后间隔T1时间后，以相同拍摄位置再次获取到一张图像，将其标记为二次图像，将二次图像与初始图像进行比较，位...

【专利技术属性】
技术研发人员：田斐，许若萍，翁肇委，
申请(专利权)人：浙江安诺数据技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：