[发明专利]基于聚类的目标分类

权利要求书

1.一种用于识别在视频内容中的目标的方法，包括：

接收被摄像机捕捉的场景的视频内容；

检测在所述视频内容中的目标；

识别所述目标在所述视频内容的一系列帧上所遵循的踪迹；

将关于所述目标的目标特征从所述视频内容中提取出来；以及

基于所述目标特征对所述目标进行分类，其中对所述目标进行分类还包括：

使用包括与所述目标相关联的纵横比的空间不变目标特征通过以下项确定关于所述目标的跟踪级别分类：

构建与关于所述目标的所述纵横比相关联的定向聚类；

构建与关于所述目标的定向纵横比相关联的定向聚类；

基于与所述纵横比相关联的所述定向聚类和与所述定向纵横比相关联的所述定向聚类确定关于所述目标的所述跟踪级别分类；以及

基于所述跟踪级别分类更新关于所述目标的跟踪级别分类结果的直方图；

使用空间变化特征确定关于所述目标的全局聚类分类；以及

基于关于所述目标的所述跟踪级别分类和关于所述目标的所述全局聚类分类确定关于所述目标的目标类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中确定关于所述目标的所述跟踪级别分类还包括：基于与所述目标相关联的所述纵横比和与所述目标相关联的定向纵横比确定关于所述目标的所述跟踪级别分类。

3.根据权利要求1所述的方法，其中确定关于所述目标的所述全局聚类分类还包括：基于所述目标的大小确定关于所述目标的所述全局聚类分类。

4.根据权利要求3所述的方法，其中确定关于所述目标的所述全局聚类分类还包括：

更新关于持续被跟踪目标所访问的位置的目标大小的本地模型；

通过将本地模型与全局聚类相关联来更新所述全局聚类，所述本地模型具有与所述全局聚类相关联的目标大小相匹配的目标大小并且被所述持续被跟踪目标访问，并且其中更新所述全局聚类还包括：

更新与相匹配的目标相关联的跟踪级别分类结果的直方图；

基于所述相匹配的目标更新定向聚类，所述定向聚类与被跟踪目标的定向纵横比和被跟踪目标的纵横比相关联；

创建关于每个全局聚类的目标大小的特征映射以解决在全局聚类合并中的冲突；以及

创建聚类到类型映射以将全局聚类转换为确定的目标类型。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括：

确定所述目标是否已经在一个方向上连续移动了至少预定阈值距离；以及

如果所述目标已经移动的距离还没有大于所述预定阈值距离，则基于所述目标的所述全局聚类分类而不是基于所述目标的跟踪级别分类确定关于所述目标的所述目标类型。

6.一种监控系统，其被配置为识别在被摄像机捕捉的视频内容中的目标，所述系统包括：

用于接收被摄像机捕捉的场景的视频内容的装置；

用于检测在所述视频内容中的目标的装置；

用于识别所述目标在所述视频内容的一系列帧上所遵循的踪迹的装置；

用于将关于所述目标的目标特征从所述视频内容中提取出来的装置；和

用于基于所述目标特征对所述目标进行分类的装置，其中对所述目标进行分类还包括：

用于使用包括与所述目标相关联的纵横比的空间不变目标特征确定关于所述目标的跟踪级别分类的装置，其中用于确定所述跟踪级别分类的所述装置还包括：

用于构建与关于所述目标的所述纵横比相关联的定向聚类的装置；和

用于构建与关于所述目标的定向纵横比相关联的定向聚类的装置；和

用于基于与所述纵横比相关联的所述定向聚类和与定向纵横比相关联的所述定向聚类确定关于所述目标的所述跟踪级别分类的装置；和

用于基于所述跟踪级别分类更新关于所述目标的跟踪级别分类结果的直方图的装置；

用于使用空间变化特征确定关于所述目标的全局聚类分类的装置；和

用于基于关于所述目标的所述跟踪级别分类和关于所述目标的所述全局聚类分类确定关于所述目标的目标类型的装置。

7.根据权利要求6所述的系统，其中用于确定关于所述目标的所述跟踪级别分类的所述装置还包括：用于基于与所述目标相关联的所述纵横比和与所述目标相关联的定向纵横比确定关于所述目标的所述跟踪级别分类的装置。