[发明专利]视频分析设备、方法和计算机可读存储介质有效
申请号: | 201710294505.7 | 申请日: | 2017-04-28 |
公开(公告)号: | CN107122746B | 公开(公告)日: | 2020-01-21 |
发明(设计)人: | 谷源涛;侯奇;车向前 | 申请(专利权)人: | 清华大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 11277 北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人: | 刘新宇 |
地址: | 100084*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 视频 分析 设备 方法 计算机 可读 存储 介质 | ||
本公开涉及视频分析设备、方法和计算机可读存储介质,包括一种视频分析设备,其特征在于,包括:理想位置确定单元,被配置为利用视频中的多个对象的预定排列模式,确定所述多个对象的理想位置;几何变换建立单元,被配置为利用坐标变换方法,建立所述多个对象的初始位置到理想位置的几何变换;以及精确位置获得单元,被配置为根据所述几何变换的映射矩阵的逆变换,获得所述多个对象的精确位置。通过利用视频中多个对象的预定排列模式,根据本公开的各方面的视频分析设备、方法和计算机可读存储介质能够提高对视频中对象的定位精度。
技术领域
本公开涉及视频分析领域,特别涉及通过视频分析对视频中的多个对象进行定位。
背景技术
视频分析、尤其是对视频中出现的对象进行定位分析等存在跨学科的广泛应用。例如,在生物学的情境下,动物行为学是一个重要研究方向,对动物行为视频进行自动分析的算法被越来越多地应用到该领域。对该视频中的对象进行自动提取和分割是自动分析方法的重要步骤。但是,目前传统的提取算法一般存在定位精度差、对象位置漏检等问题,严重影响到流程的自动化。
发明内容
本发明人意识到,现有的视频分析算法没有充分利用视频中对象之间的固有信息。有鉴于此,本公开提出了一种视频分析设备、方法和计算机可读存储介质。
根据本公开的一方面,提供了一种视频分析设备,其特征在于,包括:理想位置确定单元,被配置为利用视频中的多个对象的预定排列模式,确定所述多个对象的理想位置;几何变换建立单元,被配置为利用坐标变换方法,建立所述多个对象的初始位置到理想位置的几何变换;以及精确位置获得单元,被配置为根据所述几何变换的映射矩阵的逆变换,获得所述多个对象的精确位置。通过利用视频中多个对象的预定排列模式,根据本公开的各方面的视频分析设备、方法和计算机可读存储介质能够提高对视频中对象的定位精度。
在一种可能的实现方式中,所述预定排列模式包括大致中心对称的排列。
在一种可能的实现方式中,所述理想位置确定单元被配置为对于所述预定排列模式,指定其排列的方向、尺度和坐标原点,以确定理想情况下所述多个对象的理想位置。
在一种可能的实现方式中,所述几何变换包括仿射变换或透视变换;所述精确位置获得单元被配置为求解所述仿射变换或透视变换的映射矩阵的逆变换,将所述逆变换作用于所述多个对象的理想位置,以获得所述多个对象的精确位置。
在一种可能的实现方式中,所述多个对象是多个昆虫活动台,昆虫能够在所述昆虫活动台处活动,并且所述预定排列模式为正多边形排列。
在一种可能的实现方式中,所述视频分析设备还包括:初始位置获得单元,被配置为利用所述多个对象的形状信息,初步获得所述多个对象的位置作为所述初始位置,其中,初步获得所述多个对象的位置包括:从视频中提取多个帧,并检测所述多个帧中的所述多个对象的形状所在的位置,将所述位置聚类为所述对象的数目,获得所述初始位置。
根据本公开的另一方面,提供了一种视频分析方法,其特征在于,包括:利用视频中的多个对象的预定排列模式,确定所述多个对象的理想位置;利用坐标变换方法,建立所述多个对象的初始位置到理想位置的几何变换;根据所述几何变换的映射矩阵的逆变换,获得所述多个对象的精确位置。
在一种可能的实现方式中,所述视频分析方法还包括:利用所述多个对象的形状信息,初步获得所述多个对象的位置作为所述初始位置;其中,初步获得所述多个对象的位置包括:从视频中提取多个帧,并检测所述多个帧中的所述多个对象的形状所在的位置,将所述位置聚类为所述对象的数目,获得所述初始位置。
在一种可能的实现方式中,所述预定排列模式包括大致中心对称的排列。
在一种可能的实现方式中,利用视频中的多个对象的预定排列模式确定所述多个对象的理想位置包括:对于所述预定排列模式,指定其排列的方向、尺度和坐标原点,以确定理想情况下所述多个对象的理想位置。
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