[发明专利]视频图像的目标分类方法及装置

权利要求书

1.一种视频图像的目标分类方法，其特征在于，包括：

接收视频图像后，过滤从所述视频图像中获取的前景团块，将符合预设过滤条件的前景团块作为运动目标；

通过均值迭代漂移算法对所述运动目标进行跟踪，并在所述跟踪的结果位置上提取运动目标；

对所述提取的运动目标进行归一化处理后，扫描所述归一化处理后的运动目标的轮廓获得特征统计值；

根据所述特征统计值确定所述运动目标的类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收视频图像后，还包括：

将所述视频图像中的像素点与预先设置的背景图像模型中的背景像素点进行比较获得前景像素点；

从所述前景像素点中提取轮廓闭合的像素点的集合作为前景团块。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设过滤条件包括至少下述一个下述条件：

预设所述前景团块的运动轨迹在时序上持续的时间阈值；

预设所述前景团块的运动轨迹应符合的运动特征；

预设所述前景团块的运动速度阈值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过均值迭代漂移算法对所述运动目标进行跟踪包括：

对所述运动目标进行初始化，包括更新所述运动目标对应的卡尔曼滤波器并将所述运动目标的彩色直方图作为目标彩色直方图；

通过所述卡尔曼滤波器对所述运动目标的运动位置进行预测，得到预测位置；

将所述预测位置作为当前迭代位置，统计所述当前迭代位置内的彩色直方图，计算所述当前迭代位置内的彩色直方图与所述目标彩色直方图之间的梯度值，所述彩色直方图为通过联合概率分布计算得到的压缩的彩色直方图；

判断所述梯度值是否满足预先设置的迭代条件，若是，则输出所述运动目标的跟踪位置，否则，根据所述梯度值偏移到下一个迭代位置，返回所述统计当前迭代位置内的彩色直方图的步骤。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对提取的运动目标进行归一化处理包括：

获取预先设置的目标模板的宽度值和高度值，以及所述运动目标的宽度值和高度值；

根据所述目标模板的宽度值和所述运动目标的宽度值计算宽度缩放因子，以及根据所述目标模板的高度值和所述运动目标的高度值计算高度缩放因子；

通过所述宽度缩放因子和高度缩放因子对所述运动目标进行缩放。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述扫描归一化处理后的运动目标的轮廓获得统计值包括：

根据所述运动目标的轮廓设置所述运动目标的外接矩形；

沿逆时针方向分别以外接矩形四条边上的点为起点，做垂直于所述外接矩形四条边的轮廓扫描线；

记录从所述起点到运动目标的轮廓之间的扫描线距离，将所述距离作为所述运动目标的特征得到所述运动目标的特征统计值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据特征统计值确定所述运动目标的类型包括：

将所述特征统计值输入预先训练好的支撑向量机分类器，所述支撑向量机分类器中保存了不同特征统计值对应的运动目标类型；

根据所述支撑向量机分类器输出的比较结果得到运动目标的类型。

8.一种视频图像的目标分类装置，其特征在于，包括：

接收单元，用于接收视频图像；

过滤单元，用于过滤从所述视频图像中获取的前景团块，将符合预设过滤条件的前景团块作为运动目标；

跟踪单元，用于通过均值迭代漂移算法对所述运动目标进行跟踪，并在所述跟踪的结果位置上提取运动目标；

归一化单元，用于对所述提取的运动目标进行归一化处理；

扫描单元，用于扫描所述归一化处理后的运动目标的轮廓获得特征统计值；

确定单元，用于根据所述特征统计值确定所述运动目标的类型。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，还包括：

比较单元，用于将所述接收单元接收到的视频图像中的像素点与预先设置的背景图像模型中的背景像素点进行比较获得前景像素点；

提取单元，用于从所述前景像素点中提取轮廓闭合的像素点的集合作为前景团块。