[发明专利]对象识别与跟踪系统

说明书

发明领域：

本发明涉及一种对象识别与跟踪系统。

背景：

已建议采用对对象(例如，在一个购物中心的走廊中经过的人)计数的系统，但是，这些系统不适用于识别或区别特定的或不同类型的对象及其位置，并且，不能在一段时间内跟踪这些对象。

本发明的目的是：提供一种对象识别与跟踪系统。

发明简述：

虽然在一种形式中，可能不一定是唯一的或最广泛的形式，但是，本发明可以说是一种对象识别与跟踪系统。该系统包括至少一个检测器阵列，或者，每个检测器阵列包括第一类检测器和第二类检测器。第一类检测器适用于检测一个检测器空间中的对象存在与否并确定该对象的位置，第二类检测器适用于利用该确定的对象位置来识别或认出对象或计数/记录该对象存在与否(如果它是一种被选择的类型)。

由第一类检测器确定的对象的存在可以通过对比边界的变化，或者通过式样的变化或运动来检测，从而检测在检测器空间内移动的对象。

检测器适用于使用从雷达、微波、射频、红外线、微波、毫米波、光中选择的一部分电磁谱或另一部分电磁谱，或者，使用声纳或其他某种检测系统。

第一类检测器和第二类检测器可以是同一类或不同类。因此，第一类检测器可以是一种低清晰度视频系统，第二类检测器可以是一种射频检测系统。

当第一类检测器和第二类检测器实际上是相同的检测器时，第二类检测器可以以比第一类检测器高的清晰度工作，或者可以是一种特殊的识别类型。

在本发明的一个较佳形式中，第一类检测器可以是一种昆虫眼(insect eye)类检测器。也就是说，一种适用于检测一个显示空间中的邻近象素之间的对比度变化，而不是完全识别对象的检测器。在本发明的这种形式中，第二类检测器可以是一个数字信号处理检测器(例如，数字视频检测器)。因此，第一类检测器用于识别一个检测器空间内的一个感兴趣的特殊的区域，然后，该数字信号处理检测器只需要通过观察那个特殊的空间区域，而非通过处理检测器空间的整个视频图像来识别对象。这样，只需小得多的处理能力，可以获得更高的效率。

第一类检测器和第二类检测器可能是一个设备，第二类检测器用于处理过程的第二个阶段。

因此，在本发明的一个替换形式中，第一类和第二类检测器可以由一个单个的视频检测器提供用两种不同的方法来处理的观察到的图像。在第一方法中，观察到的图像可以被数字化并被存储于连续的存储位置中，然后，可以扫描连续的图像，以检测各个连续帧(将表示一个移动的对比度边界)的数字化图像的变化。因此，这确定了检测器空间中的一个移动目标，然后，第二类检测器可以分析那个特殊的检测器空间区域中的相同的数字图像。第二类检测器可以使用后面或前面的各帧来改善相对于有兴趣的对象的识别或结果。

如果识别过程达不到预定的或人工了解的可靠性的阈值水平，那么，进一步存储或下载的算法可以运用于一个重复的过程，直到各个结果被改善。

在使用第一类检测器来鉴别一个有兴趣的对象的同时，第二类检测器用于识别的目的。每个对象具有许多特征，例如，质量、高度、形状、对比度、亮度、颜色、式样、速度、热、反射率、署名和许多其他的特征。每种特征本身不一定是用于识别对象的特征，一些特征与其他特征相比较更容易被识别。本发明的一个较佳部分是：首先分析最可辨认的特征，然后，通过及时使用其他的特征和连续的帧，在重复的分析过程的每个步骤中，该系统改善了更精确识别对象的可能性。对首先分析哪些特征和分析它们的顺序的确定是本发明的一个最佳部分。

在本发明的一个替换形式中，可以利用人工智能来建立该系统，以便不用外部干预就可做出这些判定。在这种情况下，系统确定首先将分析哪些特征。随着时间的推移，系统可以识别新的特征或特征的一个新顺序(可以更好地识别有兴趣的对象，所以能够自我改善)。在这种情况下，自我改善的程序或算法被存储起来，放在一个现有的常驻内存的库中，用于将来作为参考。系统将利用人工智能分析来判定哪个算法更有利于其成功和使用概率分析的识别速度。