| 发明名称 | 一种基于视频图像的目标分类方法 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于视频图像的目标分类方法，包括：根据连续的视频图像进行监控区域的背景学，获得监控区域静态的当前背景图像BI；根据当前背景图像BI对当前视频帧进行逐像素背景差分操作和图像分割操作，形成目标图像BFMk；从目标图像BFMk中提取目标区域；对各个目标区域进行主成分分析，确定各个目标区域的主方向；将各个目标区域的主方向旋转到水平方向，得到各个旋转后的目标区域；计算各个旋转后的目标区域的矩形饱和度特征；根据矩形饱和度特征和预设的阈值，对各个目标区域进行分类。使用上述方法，可以有效地对视频图像中的人员和车辆目标进行分类，大大提高了分类操作的准确性。 | ||
| 申请公布号 | CN104657741A | 申请公布日期 | 2015.05.27 |
| 申请号 | CN201510012901.7 | 申请日期 | 2015.01.09 |
| 申请人 | 北京环境特性研究所 | 发明人 | 柴智;李亚鹏;肖军波;翟佳;李正浩 |
| 分类号 | G06K9/62(2006.01)I;G06K9/46(2006.01)I | 主分类号 | G06K9/62(2006.01)I |
| 代理机构 | 北京君恒知识产权代理事务所(普通合伙) 11466 | 代理人 | 黄启行;张璐 |
| 主权项 | 一种基于视频图像的目标分类方法，其特征在于，该方法包括：步骤11，根据连续的视频图像进行监控区域的背景学习，获得监控区域静态的当前背景图像BI；步骤12，根据当前背景图像BI对当前视频帧进行逐像素背景差分操作和图像分割操作，形成目标图像BFM<sub>k</sub>；步骤13，从目标图像BFM<sub>k</sub>中提取目标区域；步骤14，对各个目标区域进行主成分分析，确定各个目标区域的主方向；步骤15，将各个目标区域的主方向旋转到水平方向，得到各个旋转后的目标区域；步骤16，计算各个旋转后的目标区域的矩形饱和度特征；步骤17，根据矩形饱和度特征和预设的阈值，对各个目标区域进行分类。 | ||
| 地址 | 100854 北京市海淀区永定路50号 | ||