[发明专利]一种复杂环境中动态目标的判定方法

说明书

本发明提供了复杂环境中动态目标判定方法，并主要包括：定义若干样本图片，并对样本图片进行第一粒度网格化处理以形成包含若干网格化的网格图片，并对网格图片加注地理位置信息及环境描述数据后保存至地理信息系统的数据库及建立索引关联；然后，将待判定图片基于第一粒度网格化处理方式进行网格化处理，并与网格图片进行第一次对比，以筛选出若干产生变化的网格图片；最后，将具有相同地理位置信息的网格图片与样本图片中的环境描述数据进行第二次对比，对判断出目标是否为动态目标。通过本发明，有效地消除外界环境干扰，实现了对复杂场景中动态目标的准确判定，并具有计算开销小的优点。

技术领域

本发明涉及多媒体内容分析技术领域，具体地说，涉及一种复杂环境中动态目标的判定方法。

背景技术

国与国之间的边境线需要对动态目标进行准确判定，并对动态目标的属性(例如，人、车、物等)进行判断。目前，边境线通常由人工进行监控或者值守，从而导致了在复杂场景中对动态目标的监控效率非常低的缺陷。因此，现有技术中出现了采用闭路电视系统对边境线进行集中远程监控，但这种现有技术仍然依赖人工对监控视频中出现的动态目标进行判断，因此也存在监控效率低等缺陷。

此外，由于视频质量和传统的视频内容分析技术手段等方面的局限性，从而使得对复杂场景中的动态目标的属性的判断不够准确，容易发生误判、漏报等问题。

最后，在户外环境中，由于存在光照、雨雾雪、云朵漂浮所形成的阴影对边境线上的监控视频容易造成极大的干扰，从而存在无法发现动态目标或者将非动态目标误判为动态目标等缺陷。这在一定程度上也极大地影响了对动态目标进行判定的准确性。

发明内容

本发明所要解决的问题是对复杂场景中的动态目标进行准确判定，以减少外界环境的干扰因素对动态目标判定的干扰，从而对动态目标进行准确地监控与判断，同时降低对复杂场景中动态目标进行判定所需的时间复杂度和空间复杂度开销。

为实现上述发明目的，本发明提供了一种复杂环境中动态目标判定方法，包括以下步骤：

步骤S1、定义若干样本图片，并对样本图片进行第一粒度网格化处理以形成包含若干网格化的网格图片，对网格图片中的网格加注地理位置信息及环境描述数据后保存至地理信息系统的数据库，并建立索引关联；

步骤S2、将待判定图片基于第一粒度网格化处理方式进行网格化处理，并与步骤S1中的数据库中所保存的被加注地理位置信息及环境描述数据的网格图片进行第一次对比，以筛选出若干产生变化的网格图片，所述第一次对比的计算公式如下式(1)所示：

Δ_i＝|X_i-X^*|η_i,i＝1,2,…,h (1)；

其中，η_i为经验参数，η_i的取值范围为0％～30％，X^*是数据库中所保存的被加注地理位置信息及环境描述数据的网格图片，X_i为待判定图片，h为第一次对比时所选取的网格图片的数量，h取大于或者等于1的正整数；

然后，将具有相同地理位置信息的网格图片与样本图片中的环境描述数据进行第二次对比，以判断所述产生变化的网格图片所在区域中的目标是否为动态目标，所述第二次对比的计算公式如下式(2)所示：

Δ_j＝|Y_j-Y^*|η_j,j＝1,2,…,n (2)；

其中，η_j为经验参数，η_j的取值范围为0％～30％，Y^*是数据库中所保存的被加注地理位置信息及环境描述数据的网格图片，Y_j为待判定并产生变化的网格图片，n为第二次对比时所选取的网格图片的数量，n取大于或者等于1的正整数。