一种在视频中搜索目标的方法技术

技术编号:8533029 阅读:156 留言:0更新日期:2013-04-04 16:10
本发明专利技术属于视频分析与处理技术领域,公开了一种在视频中搜索目标的方法,该方法基于前/背景分离技术及特征对比技术,通过提取目标物件的特征参数,从待检视频中分离前景物件,逐一提取前景物件的特征参数,并逐一与目标物件进行特征对比,最后根据对比结果输出搜索结果等四个步骤,来实现在视频中搜索目标的目的。从应用角度而言,通过此方法改善现有的视频监控系统,具有节省人力资源和时间成本等重要现实意义,从技术层面而言,本发明专利技术首次将画像特征对比技术应用于目标搜索实践,同时,对现有特征对比技术进行了改进,进一步提高特征对比的准确率。对监控及侦查搜索领域的技术进步具有推动作用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于视频分析处理
,涉及移动物件的提取及特征匹配,具体的说是公开了一种在视频中搜索目标对象的方法。
技术介绍
随着数码摄像技术的不断发展,视频监控作为一种安全防范手段被普遍且广泛地应用于日常及专业刑侦等领域。视频监控为安全防范等方面带来不可替代的保障的同时,现有视频监控系统过于简单,不便于视频查看及目标查找等不足亦渐渐体现出来。采用现在常见的监控系统,当需要查看监控视频,在视频中寻找某一目标时,必须人工完整查看整个视频。然而,一方面,在实际应用过程中,一般单位所布置的摄像监控区域里,大部分时间里是无人经过的,视频中出现人物的时段与每天24小时的全天候录像相t匕,其所占时间是相对短暂的。查看监控视频时,其中大部分时间都是在观看静态背影画面,虽然现有监控系统都提供有快进查看的功能。但仍然会消耗查看人员的大量时间,而且快进是一种跳侦播放方式,快进查看视频,还存在错过重要画面的可能。另一方面,目标对象在视频中出现的时间段可能仅仅十几秒甚至几秒种,现有人工查找目标的方式,除了上面提到的观看静态画面浪费大量时间外,还有大量时间浪费在非目标人物的识别和筛选上。如能自动识别视频中是本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种在视频中搜索目标的方法,其特征在于,包括如下步骤:?(a)提取目标物件的特征参数;?(b)从待检视频中分离前景物件;?(c)逐一提取前景物件的特征参数,并逐一与目标物件进行特征对比;?(d)根据对比结果输出搜索结果。

【技术特征摘要】
1.一种在视频中搜索目标的方法,其特征在于,包括如下步骤 (a)提取目标物件的特征参数; (b)从待检视频中分离前景物件; (C)逐一提取前景物件的特征参数,并逐一与目标物件进行特征对比; (d)根据对比结果输出搜索结果。2.根据权利要求1所述在视频中搜索目标的方法,其特征在于,步骤(b)包括如下步骤 (b-1)建立待检视频的高斯混合模型; (b-2)基于高斯混合模型建立背景模型; (b-3)逐一侦画面与背景模型进行像素对比,分离前景像素。3.根据权利要求1所述在视频中搜索目标的方法,其特征在于,所述前景物件及目标对象的特征参数包括颜色特征参数、纹理特征参数、形状特征参数,所述特征对比步骤如下 (c-1)针对全部前景物件,逐一对比前景物件与目标物件的形状特征,获得各前景物件的形状特征对比的结果参考值,根据形状特征对比的结果参考值筛选前景物件; (c-2)针步骤(c-1)筛选出来的前景物件,逐一对比前景物件与目标物件的颜色特征和纹理特征,获得筛选出来的各前景物件的颜色特征对比的结果参考值和纹理特征对比的结果参考值; (c-3)对同一前景物件的颜色特征对比的结果参考值和纹理特征对比的结果参考值直接求和或加权求和,将结果作为该前景物件的特征对比的结果参考值,该值大小反应前景物件与目标对象之间的相关程度。4.根据权利要求1所述在视频中搜索目标的方法,其特征在于,所述前景物件及目标对象的特征参数包括颜色特征参数、纹理特征参数,所述特征对比步骤如下 (c-1)针步骤全部前景物件,逐一对比前景物件与目标物件的颜色特征和纹理特征,获得各前景物件的颜色特征对比的结果参考值和纹理特征对比的结果参考值; (c-2)对同一前景物件的颜色特征对比的结果参考值和纹理特征对比的结果参考值直接求和或加权求和,将结果作为该前景物件的特征对比的结果参考值,该值大小反应前景物件与目标对象之间的相关程度。5.根据权利要求3或4所述在视频中搜索目标的方法,其特征在于,步骤(d)包括 (d-1)根据各前景物件的特征对比结果参考值,对经过特征对比的各前景物件进行排序; (d-2)将经过排序的各前景物件直接作为搜索结果输出。6.根据权利要求3或4所述在视频中搜索目标的方法,其特征在于,步骤(d)包括 (d-1)根据各前景物件的特征对比结果参考值,筛选经过特征对比的前景物件; (d-2)将步骤(d-1)筛选出来的前景物件直接作为搜索结果输出,或排序后作为搜索结果输出。7.根据权利要求3或4所述在视频中搜索目标的方法,其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员:郑连松
申请(专利权)人:杭州易尊数字科技有限公司郑连松
类型:发明
国别省市:

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