基于行为特征的监控视频语义对象提取的方法

摘要

本发明提出了一种基于行为特征的监控视频语义对象提取的方法，其包括如下步骤：(1)以对象运动速率为特征运用聚类算法将监控视频对象进行归类，其次采用统计方法分析静止、普通运动和快速运动对象的运动速率期望和方差，最后以最小错分概率建立目标函数，分析计算三类对象运动速率范围为监控视频对象分级提供数值依据；(2)运用帧差和2D对数搜索算法对三类对象的区域粗分割；其次为了抑制噪声、纹理对语义对象提取的影响，对不同对象区域进行保边平滑，同时为了减少系统运行时间，设计了相应的离散处理方法；最后运用水平集曲线演化进行对象提取；(3)根据运动对象时空连续性及上下文关系，对视频非关键帧的对象进行快速提取。

主权项

一种基于行为特征的监控视频语义对象提取的方法，其包括如下步骤：(1)统计学习对象的运动速率：以对象运动速率为特征运用聚类算法将监控视频对象进行归类，其次采用统计方法分析静止、普通运动和快速运动对象的运动速率期望和方差，最后以最小错分概率建立目标函数，分析计算三类对象运动速率范围为监控视频对象分级提供数值依据；(2)监控视频关键帧语义对象提取：运用帧差和2D对数搜索算法对三类对象的区域粗分割；其次为了抑制噪声、纹理对语义对象提取的影响，对不同对象区域进行保边平滑，同时为了减少系统运行时间，设计了相应的离散处理方法；最后运用水平集曲线演化进行对象提取；(3)非关键帧语义对象提取：根据运动对象时空连续性及上下文关系，对视频非关键帧的对象进行快速提取。