[发明专利]一种实时视频智能识别方法及装置

权利要求书

1.一种实时视频智能识别方法，其特征在于，包括步骤：

A、通过摄像头拍摄多张样本图片；

B、对拍摄的多张样本图片进行灰度化处理；

C、根据样本图片中是否有目标对象将多张样本图片分为正样本以及负样本，正样本和 负样本的数量相同；

D、对正样本和负样本进行HOG特征提取并投入SVM分类器进行训练；

E、通过摄像头实时拍摄，将实时拍摄获得的目标图片进行灰度化处理，然后利用已训 练的SVM分类器对目标图片进行识别。

2.根据权利要求1所述的实时视频智能识别方法，其特征在于，所述步骤E之后还包括：

F、当识别结果为目标图片中无目标对象时，进行计时处理，计算出无目标对象状态的 持续时间。

3.根据权利要求1所述的实时视频智能识别方法，其特征在于，所述步骤F中，当无目标 对象状态的持续时间超过预定时间时，则标记相应位置为目标对象完全离开状态，当无目 标对象状态的持续时间未超过预定时间时则标记相应位置为目标对象暂时离开状态。

4.根据权利要求1所述的实时视频智能识别方法，其特征在于，所述步骤B具体包括：对 样本图片的RGB三分量进行加权平均处理，其公式如下：

f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.1B(i,j)，i和j分别为样本图片的像素坐标，f(i, j)为灰度化处理后的像素。

5.根据权利要求1所述的实时视频智能识别方法，其特征在于，所述步骤B中，灰度化处 理后，对样本图片进行切割得到不同位置对应的识别区域。

6.一种实时视频智能识别装置，其特征在于，包括：

摄像头模块，用于拍摄多张样本图片以及目标图片；

灰度化处理模块，用于对拍摄的拍摄多张样本图片以及目标图片进行灰度化处理；

样本处理模块，用于根据样本图片中是否有目标对象将多张样本图片分为正样本以及 负样本，正样本和负样本的数量相同；对正样本和负样本进行HOG特征提取并投入SVM分类 器进行训练；

识别模块，用于利用已训练的SVM分类器对目标图片进行识别。

7.根据权利要求6所述的实时视频智能识别装置，其特征在于，还包括：

计时模块，用于当识别结果为目标图片中无目标对象时，进行计时处理，计算出无目标 对象状态的持续时间。

8.根据权利要求6所述的实时视频智能识别装置，其特征在于，还包括：

标记模块，用于当无目标对象状态的持续时间超过预定时间时，则标记相应位置为目 标对象完全离开状态，当无目标对象状态的持续时间未超过预定时间时则标记相应位置为 目标对象暂时离开状态。

9.根据权利要求6所述的实时视频智能识别装置，其特征在于，所述灰度化处理模块具 体包括：

加权平均处理单元，用于对样本图片的RGB三分量进行加权平均处理，其公式如下：

f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.1B(i,j)，i和j分别为样本图片的像素坐标，f(i, j)为灰度化处理后的像素。

10.根据权利要求6所述的实时视频智能识别装置，其特征在于，所述灰度化处理模块 中，灰度化处理后，对样本图片进行切割得到不同位置对应的识别区域。