[发明专利]一种基于光流场统计特征的场景分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于光流场统计特征的场景分析方法，其特征在于：包括以下步骤，

S1：对任意给定的监控视频，计算其光流场；

S2：对光流场进行去噪，获取有效光流场；

S3：提取光流场的空间分布统计特征，对空间位置进行量化，包括：

3.1)将图像帧空间位置初始网格化，每个块区域大小为H×H，8≤H≤64，且H为整数；

3.2)对每个块区域内的光流进行空间位置直方图统计，并进行归一化处理，结果表示为：

其中M表示该块区域内像素点数，且M＝H²；n_m表示第m个位置点处光流的总数；

3.3)计算归一化位置直方图和均匀分布之间的相对熵，结果表示为：

其中：U表示均匀分布，

3.4)若E_s≥Thr_s，且当前块区域的尺寸没有达到最小值L×L，2≤L≤10,LH，且L为正整数，则将当前块区域空间上分割成四个大小相等的块区域，反之，则不再进行分割，其中Thr_s表示位置量化阈值；

3.5)重复步骤3.2到3.4逐一对每个块区域进行判断，直到不需要分割，或者达到最小尺寸，最后整个图像空间被分割成L个块区域，对每个块区域从1到L进行编号；

S4：提取光流场的方向分布统计特征，对运动方向进行量化；

S5：将光流场在时域上分割成不重叠的片段，并将其表示成词袋；

S6：将词袋输入HDP模型，提取每个视频片段对应的特征向量；

S7：利用谱聚类算法对特征向量进行聚类，实现场景的分类。

2.根据权利要求1所述的基于光流场统计特征的场景分析方法，其特征在于：S1中，所述光流场的计算方法为：对于长度为N+1帧的视频，采用LK光流法，计算相邻帧间的光流场，结果表示为

{O_i(x,y)},i＝1,2,...,N，

其中：(x,y)表示图像帧的空间位置点。

3.根据权利要求1所述的基于光流场统计特征的场景分析方法，其特征在于：S2中，光流场的去噪方法的具体步骤为：

2.1)对N个光流场每个空间点(x,y)上的光流矢量V_i(dx,dy),i＝1,2...,N进行幅值去噪，即将矢量幅值小于阈值的光流置0；

2.2)对每个空间点(x,y)上的光流个数进行时域上的统计，并进行归一化处理，其结果表示为：

其中：Num(x,y)表示空间点(x,y)处的不为0的光流总数；

2.3)将满足Thr_min≤P(x,y)≤Thr_max的空间点作为有效空间位置，其余位置上的光流均置为0，得到去噪后的有效光流场，其中Thr_min和Thr_max分别表示噪声最大即最小阈值。

4.根据权利要求1所述的基于光流场统计特征的场景分析方法，其特征在于：S4中，基于光流方向分布统计征的运动方向量化的具体步骤为：

4.1)对于位置量化结束后的每一个块区域内的光流进行方向直方图统计，并对直方图进行归一化处理，结果表示为：

其中n_d表示方向位于第d个直方图统计区间内的光流总数，D表示直方图阶数，4≤D≤16，且D为整数；

4.2)计算归一化方向直方图和均匀分布之间的相对熵，结果表示为：

其中

4.3)如果满足E_o≥Thr_o，则该块区域内的运动方向量化成D/2个，否则量化成D个，其中Thr_o表示方向量化阈值；

4.4)重复上述步骤4.1到4.3，直到遍历完全部L个块区域内。