[发明专利]基于视频图像识别技术的目标检测系统

权利要求书

1.一种基于视频图像识别技术的目标检测系统，其特征在于，所述目标检测系统包括：

视频输入模块，其用于通过视频采集工具获取持续稳定的视频图像，作为视频输入数据，为目标监测模块提供视频数据的有效输入；

目标监测模块，其用于当获取到视频输入数据后，把视频中变化的监测目标与背景图像分离出来，即正确分割出运动目标区域或轮廓，形成优质监测目标；

目标跟踪模块，其用于通过对目标监测提供的优质监测目标的图象序列进行计算分析，将图像序列中不同帧中同一运动目标关联起来，得到各个运动目标完整的运动轨迹，即目标跟踪轨迹；因此，目标跟踪环节把一帧帧的监测区域链接成目标，监测目标经过基础跟踪处理和碰撞分离处理，最终生成完整跟踪目标；

目标输出模块，其用于在对视频图像数据通过目标监测处理和目标跟踪处理后，分析监测出的完整跟踪目标，在视频分析业务应用领域，供各类目标行为分析使用。

2.如权利要求1所述的基于视频图像识别技术的目标检测系统，其特征在于，所述目标监测模块包括：

目标分离单元，其用于针对视频输入数据，初步实现将图像数据中的监测目标与背景图像进行分离；

目标抑制单元，其用于对已分离出来的监测目标进一步处理，提炼价值数据，尽量过滤无效内容，形成优质监测目标。

3.如权利要求2所述的基于视频图像识别技术的目标检测系统，其特征在于，所述目标分离单元的工作过程包括：

步骤11：选取匹配像素点，定义视频输入数据中某一帧画面为画面A，画面A的下一帧画面为画面B，将画面A中每4个像素点作为一组，以此作为匹配像素点；

步骤12：确定每一帧画面中的目标像素点，将画面B中的一组像素点与画面A中相同位置的匹配像素点进行匹配，如果画面B中一组像素点与画面A的一组匹配像素点中，所有像素点的像素值均相匹配，则画面B中的该组像素点为背景像素点，否则定义为目标像素点；

步骤13：重复步骤12，分离出全部有效目标，将步骤12中所有相邻目标像素点组合起来，形成一个个监测目标，从而实现目标分离。

4.如权利要求3所述的基于视频图像识别技术的目标检测系统，其特征在于，所述目标抑制单元的工作过程包括：

步骤21：目标整合，将分离出来的多个监测目标进行整合；

步骤22：目标过滤，对整合后的监测目标进行排除过滤，进一步排除不合理的监测目标，将过滤后的监测目标作为优质监测目标，为下一步开展目标跟踪提供数据。

5.如权利要求4所述的基于视频图像识别技术的目标检测系统，其特征在于，所述步骤21中，整合过程分两类情况，一是将被大的监测目标包含的小的监测目标合并到大的监测目标中，整合为一个监测目标；二是将距离相近的，即两个监测目标间隔小于两个像素点的监测目标合并在一起，同样整合为一个监测目标。

6.如权利要求5所述的基于视频图像识别技术的目标检测系统，其特征在于，所述步骤22中，排除过滤对象包括以下情况：

噪声目标，目标所含像素区域为噪声像素点。

7.如权利要求6所述的基于视频图像识别技术的目标检测系统，其特征在于，所述步骤22中，排除过滤对象包括以下情况：

目标形状细长，目标所含像素区域宽度小于5个像素点的情况超过10处。

8.如权利要求7所述的基于视频图像识别技术的目标检测系统，其特征在于，所述步骤22中，排除过滤对象包括以下情况：

目标孔洞较多，目标所含像素区域出现空洞情况超过5处。