一种基于频谱分析的视频显著性处理方法

摘要

本发明公开的一种基于频谱分析的视频显著性处理方法，包括随时间从重叠视图对象移动过去的镜头和场景图像线性阵列中和以确定的速度通过同步摄像机视频图像数据的采集。处理单元生成与信心分数内摄像头视频流数据帧关联的一个或多个对象检测。信心分数是由其他对象检测决定在不同的时间；通过同一台相机的视频数据从其他信心分数包括跨框架定义的约束，约束上下文中的函数来修改由其他对象重叠的视野；另一种相机的视频数据中检测到的其他信心分数定义交叉视图约束和线性阵列的对象确定为空间属性的对象，以及运动的对象，相对于相机的确定的速度函数序贯上下文定义跨对象约束。本发明提供的方法更加稳定可靠，适应环境的且能得出高质量分析数据。

主权项

一种基于频谱分析的视频显著性处理方法，其特征在于该方法包括在处理单元上执行的步骤：获取视频图像数据随时间从一个多元化的同步摄影机，重叠的多个对象移动过去的镜头和场景图像线性阵列中和以确定的速度；通过视图为每个摄像机生成的对象检测多个国家各有不同的时间内多个摄像机的视频流数据，其中每个对象检测状态都与一个置信度得分；帧获取的视频图像数据的帧选择多个对象检测状态的每个不同时代，有一个最高的置信度得分使用全局能量函数来查找最大一元电位(ψ(skt))的对象检测状态作为函数的定义由其他对象检测状态，获得了另一个一模一样的摄像机在不同时期，从时间的视频数据从其他信心分数跨框架约束优化州和跨视图约束的对象检测(T(skt、slt)被定义为在视频数据从另一个不同的相机有重叠的视野与同一个相机和，得到了在不同的时间；其他对象检测国家其他信心分数和定义对象从一个初始时间的一种持续时间周期，包括最后一次检测最优状态路径选定的多个对象检测国家具有最高的优化的信心得分；其中一元电位ψ(skt)确定根据：f(skt)在哪里对象状态{skt} {k}；视图对象探测器经由一个置信度得分和作为潜在根据一元函数确定跨视图空间约束的处理单元：T(skt、slt)＝max(N(skt‑slt；θkl)，N(skt slt+∈；θkl))；其中θkt＝[μ v(k，l)，∑v(k，l)]意见{k}和{l}；″M v″是一个四轮驱动矩阵的平均值；∑v″是一个四轮驱动的协方差矩阵；和″ε″是表示由线性数组的对象确定为函数的相对于相机相对于对象的运动速度确定对象的空间属性的顺序上下文定义的对象间距恒定跨对象空间约束。