[发明专利]一种从视频中提取目标检测样本集的方法

权利要求书

1.一种从视频中提取目标检测样本集的方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤1、利用均匀或随机采样从视频中生成少量的目标检测训练测试样本集，采用机器学习法学习得到一个基础的目标检测器；

步骤2、用这个目标检测器处理视频中的每帧图像，每帧图像中检测到目标都会有一个矩形包围盒输出，相邻帧之间的目标通过矩形包围盒匹配，进而得到每个目标在视频中的若干分散的跟踪段；

步骤3、对分散的跟踪段进行匹配，在匹配上的跟踪段之间，将目标检测器没有检测到该目标的图像帧，作为候选的目标检测训练测试图像样本；

步骤4、经过分散跟踪段的匹配之后，对最终得到的每个检测跟踪目标，在其跟踪轨迹上选择一帧图像，根据目标检测器输出的该目标的矩形包围盒，在这帧图像上抠图得到目标区域图像；人工判断该抠图是否包含目标，如果不包含目标则检测跟踪结果即为误检目标，将误检目标所在的图像帧作为候选的目标检测训练测试图像样本；

步骤5、在以上两类候选的目标检测训练测试图像样本中按比例均匀采样得到需要增加的图像样本；

步骤6、将需要增加的图像样本添加到最初的目标检测训练测试样本集中，重复步骤1-6，来不断的完善训练测试样本集。

2.根据权利要求1所述的一种从视频中提取目标检测样本集的方法，其特征在于：利用机器学习算法训练得到目标检测器，进而处理视频源中的每帧图像，得到每帧图像中目标检测器输出的所有目标包围盒。

3.根据权利要求1所述的一种从视频中提取目标检测样本集的方法，其特征在于：计算相邻两帧之间所有目标包围盒之间的重叠度，根据重叠度的大小将两帧间的目标包围盒进行一一匹配，根据匹配的结果，视频中所有检测到的目标会被组合成若干个目标检测跟踪段T_i，这些目标检测跟踪段组成的集合标记为O_T＝{T₁，T₂，T₃…T_k}。

4.根据权利要求3所述的一种从视频中提取目标检测样本集的方法，其特征在于：根据目标检测跟踪段T_i中连续帧上的包围盒信息，目标中心的运动方向和包围盒大小变化趋势，估计目标在T_i中连续帧之外，前后x帧中的包围盒信息，结合目标检测器输出的所有目标包围盒，计算相邻两帧之间所有目标包围盒之间的重叠度，根据重叠度的大小将两帧间的目标包围盒进行一一匹配，根据匹配的结果，得到新的目标检测跟踪段T_i′,新的目标检测跟踪段组成的集合标记为O′_T＝{T′₁，T′₂，T′₃，…T_l′}。