【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理和视频监控，特别涉及一种目标分类方法和装置。
技术介绍
常规的智能视频监控技术都包括一个运动目标分类技术。运动目标分类与运动目 标检测、运动目标跟踪相结合，可以构成视频监控装置中运动目标识别模块。运动目标分类 能否正确区分各类目标(如人和车)，直接影响着视频监控装置中的告警，因此成为智能视 频监控技术研究中的关键之一。 为了实现运动目标分类，可以使用贝叶斯算法。贝叶斯算法是一类利用概率统计 知识进行分类的算法，可以运用到大型数据库中，且方法简单、分类准确率高、速度快。这种 方法的缺点是由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值，而此 假设在实际情况中经常是不成立的，因此其分类准确率可能会下降。 为了实现运动目标分类，可以使用神经网络算法。神经网络算法能够模拟人类大 脑的机构和功能，采用各种学习算法从训练样本中学习，并将获取的知识存储在网络各单 元之间的连接权中，能够准确的分类目标。神经网络算法在1998年提出后，又出现许多变 形，包括替换的误差函数、网络拓扑的动态调整、学习率和要素参数的动态调整。近年来，从 神经网络中提取...
【技术保护点】
一种简单的目标分类方法，其特征在于，该方法包括：提取目标特征，根据输入的目标图像，提取目标的特征；投票目标类型，根据每个所述目标的特征，对目标的类型进行投票；确定目标类型，统计目标类型的票数，并根据统计结果确定目标的类型，输出目标的分类结果。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：杨学超，
申请(专利权)人：北京智安邦科技有限公司，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]
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