[发明专利]一种建立运动物体模型的方法及装置

权利要求书

1.一种建立运动物体模型的方法，其特征在于，所述方法包括：

从运动物体视频中提取一帧图像；

对所述帧图像进行检测，识别出所述运动物体的形态及位置；

以所述帧图像为起始帧在所述运动物体视频中截取一段视频，对所述截取的视频中的每一帧进行图像处理，依次获取所述每一帧图像中的运动物体的形态及位置；

根据获取到的每一帧中运动物体的形态及位置，建立所述运动物体的运动模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述帧图像进行检测，识别出所述运动物体的形态及位置，包括：

将所述帧图像进行图像二值化，对二值化后的运动物体图像轮廓进行提取；

利用深度神经网络对所述运动物体进行特征点识别，训练分类器进行分类训练，筛选出所述运动物体的轮廓，并以所述轮廓为界，区分出所述运动物体的前景图像及背景图像；

对所述运动物体轮廓进行分析，识别出该运动物体的运动形态及位于图像中的位置。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述截取的视频中的每一帧进行图像处理，依次获取所述每一帧图像中的运动物体的形态及位置，包括：

获取当前帧图像及预设数量的连续帧图像，利用相邻帧的图像差分法识别出每一帧图像的背景图像；

对每一帧图像减去识别出相对应的背景图像，获取每一帧的前景图像；

对每一帧前景图像进行二值化，从所述二值化后的前景图像中计算所述运动物体轮廓，识别出每一帧运动物体的运动形态及位于图像中的位置。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述截取的视频中的每一帧进行图像处理，依次获取所述每一帧图像中的运动物体的形态及位置，包括：

获取所述当前帧图像相对于预设数量的相邻连续帧图像的变化率，更新所述当前帧图像的背景图像；

从所述当前帧图像减去更新后的背景图像，以获取前景图像，对所述前景图像进行运动物体轮廓提取，识别出所述运动物体的轮廓，从而得到所述每一帧运动物体的运动形态及位于图像中的位置。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据获取到的每一帧中运动物体的形态及位置，建立所述运动物体的运动模型，包括：

根据所述获取到的所述运动物体的形态及位置，对所述运动物体进行跟踪，获取所述运动目标的移动轨迹，建立所述运动物体的运动模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述帧图像进行检测，识别出所述运动物体的形态及位置之前，所述方法还包括：

判断所述帧图像是否符合预设标准，若符合所述预设标准，则继续对该帧图像进行运动物体形态和位置的识别，若不符合所述预设标准，则删除所述帧图像，并从当前的运动物体视频中重新提取一张作为待检测的帧图像，并重复所述判断步骤。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述截取的视频中的每一帧进行图像处理，依次获取所述每一帧图像中的运动物体的形态及位置之后，所述方法还包括：

对所述运动物体进行放大、裁剪提取操作，提取出只包含所述运动物体的清晰图像。

8.一种建立运动物体模型的装置，其特征在于，所述装置包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器；其中，所述处理器用于运行所述计算机程序时，执行权利要求1至7任一项所述的建立运动物体模型的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，其特征在于，该计算机可执行指令用于执行权利要求1至7任一项所述的建立运动物体模型的方法。