[发明专利]一种样本中目标物的识别方法、系统和可读存储介质

权利要求书

1.一种样本中目标物的识别方法，其特征在于，包括：

获取样本视频数据；

将所述样本视频数据的一帧或多帧视频图像进行训练，得到所述视频图像的背景图像；

结合所述背景图像，分析所述一帧或多帧视频图像中每帧所述视频图像中运动的目标物的面积，得到包含有所述目标物的特征区域的特征图像；

对所述特征图像以及取所述特征图像的前后的相同数量的特征图像进行叠加；

判断叠加后的特征图像的特征区域中是否有预设百分比以上的像素点的值均大于第一预设值；若所述特征区域中预设百分比以上的像素点的值均大于第一预设值，则确认叠加的所述特征图像中每一帧特征图像的该特征区域均存在目标物，并保留所述特征区域；否则，将所述特征区域舍弃；

根据具有所述特征区域的所述特征图像在所述样本视频数据中出现的次数，确定所述样本视频中是否存在所述目标物。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述背景图像，分析所述一帧或多帧视频图像中每帧所述视频图像中运动的目标物的面积，得到包含有所述目标物的特征区域的特征图像包括：

将所述一帧或多帧视频图像中每帧视频图像中目标物的灰度值减去所述背景图像的灰度值；

计算灰度值减去所述背景图像的灰度值的所述视频图像的前景和背景图像的方差，根据计算得到的所述方差中的最大值，确定最佳灰度值阈值，根据确定的所述最佳灰度值阈值对所述视频图像进行二值化处理得到二值化图像；

从得到的所述二值化图像中分离出所述目标物的特征区域；

计算各个所述特征区域的面积，将计算得到的各个所述特征区域的面积中未处于预设范围内的从所述二值化图像中去除，进而得到包含有所述特征区域的所述特征图像。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述样本视频数据的一帧或多帧视频图像进行训练，得到所述视频图像的背景图像包括：

将所述样本视频数据的一帧或多帧视频图像通过高斯混合模型进行训练，得到背景图像。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述样本视频数据的一帧或多帧视频图像通过高斯混合模型进行训练，得到背景图像包括：

对所述一帧或多帧视频图像中的每一帧视频图像中的每一个像素Mp分别用由k个高斯分布构成的高斯混合模型进行背景建模, 并对高斯混合模型进行更新迭代，不断修正高斯分布中的权值，最后在训练好的高斯混合模型中获取训练后得到的背景图像。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本为白带样本，所述目标物为滴虫。

6.一种样本中目标物的识别系统，其特征在于，包括：

存储器，用于存储程序；

处理器，与所述存储器藕接，用于通过执行所述存储器存储的程序以实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括显示器，所述显示器用于显示所述样本特征图像中是否存在所述目标物的结果。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括程序，所述程序能够被处理器执行以实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。