[发明专利]聚类方法和系统、对应的装置和计算机程序产品

说明书

在实施例中，通过以下方式从输入帧(IF)的运动矢量(MV)开始聚类输入帧(IF)的流传达的图像信息(C)：将运动矢量(MV)分组(104)成簇集(106，108)，通过合并来自簇集(106，108)的簇来向簇集(106，108)施加合并聚类(110)，方法包括以下中的一项或多项：i)在分组(104)成簇集(106，108)之前，向运动矢量(MV)施加滤波(102')以去除没有被包括在之前的簇中的小运动矢量，ii)通过从簇集中去除那些没有在输入帧(IF)的流中的前一帧中的簇并且联合那些涉及输入帧(IF)的流中的前一帧的相同簇的当前帧的簇来使用时间聚类(112)补充合并聚类(110)，iii)针对输入帧(IF)的流中的当前帧和前一帧计算同源簇的加权平均(114)，iv)使用由于输入帧(IF)的流中的前一帧的合并聚类(110，112)而产生的矢量(116)、针对当前帧的簇集(106，108)中的分组(104)补充运动矢量(MV)。

技术领域

本描述涉及聚类技术。

一个或多个实施例可以被应用于检索通过图像传感器(图像捕获)设备获取的场景中的移动对象的簇。

背景技术

聚类是按照如下方式来对(例如图像)信息的集合分组的任务：该方式使得同一组(称为簇)中的信息的条目比其他组中的信息的条目彼此更加类似。

移动对象的检测和跟踪是计算机视觉应用中很普遍且重要的任务，主要是作为支持其他应用的低层级任务。

实现这一步骤的效率扮演着很重要的角色，因为其可能明显影响执行随后的处理步骤。

虽然该领域已经有广泛的活动，但仍然感到需要一种改进的聚类技术。

发明内容

一个或多个实施例的目的是用于满足这样的需求。

根据一个或多个实施例，该目的借助于具有下面的权利要求中给出的特征的方法来实现。

一个或多个实施例还可以涉及对应的系统、对应的装置(例如用于在下面例示的可能应用的领域中使用的各种类型的图像捕获或传感器装置)以及计算机程序产品，计算机程序产品可加载至少一个计算机的存储器并且包括用于当产品在至少一个计算机上运行时执行方法的步骤的软件代码部分。如本文中所使用的，对于这样的计算机程序产品的引用被理解为等同于对包含用于控制处理系统以便协调根据一个或多个实施例的方法的实现的指令的计算机可读装置的引用。对“至少一个计算机”的引用意图强调一个或多个实施例能够用模块化和/或分布式形式来实现的可能性。

权利要求是本文中提供的一个或多个示例性实施例的公开内容的组成部分。

一个或多个实施例可以使用相邻帧之间的运动矢量(借助于出于这一目的已知的任何过程而获得)；从这些运动矢量开始，根据一个或多个实施例的系统可以能够检索由图像传感器设备获取的场景中的移动对象的簇。

一个或多个实施例可以依赖于以下基本想法：将具有类似的空间和运动信息的矢量看作属于相同的对象。

在一个或多个实施例中，也可以使用时间信息来改善性能。

一个或多个实施例的典型的应用领域可以包括例如用于以下各项的装置：

-摄像头监视；

-人员/对象检测/识别；

–CTA(交叉车流警告)；

–人员行为分析(例如防盗、跌落检测等)；

–无人看管行李检测。

一个或多个实施例可以提供以下优点中的一个或多个：

–可以通过求助于具有低功耗并且没有附加存储器要求的简单技术来提供可靠且低成本的聚类系统；