[发明专利]一种智能多种物体高效同时识别方法

权利要求书

1.一种智能多种物体高效同时识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)通过监控设备，获得固定视角的画面，获得环境图像，形成全部坐标信息的索引列表；

2)输入多组对比图像，将目标物体大概轮廓标示出来，并从整体画面中分离出来；

3)将目标轮廓信息提取，获得的图像进行特征点的提取，用于获取所述图像的特征点在所述索引列表内进行提取集中，获得目标轮廓所包含的特征点集合C；

4)形成移动路径的背景参照坐标集合B；

5)将移动后的画面截图，对待识别图像的像素坐标进行归一化处理，得到图像的像素坐标矩阵，将所述特征点集合C与图像内的坐标信息对比，得到画面中特征点集合C所处的位置；

6)得到特征点集合C的移动路径。

2.根据权利要求1所述的一种智能多种物体高效同时识别方法，其特征在于，所述步骤1)中，由彩色图像生成的灰度图像、由深度图像生成的表面法向量，将彩色图像、灰度图像、深度图像和表面法向量共同作为多数据模式信息，通过卷积-递归神经网络分别提取彩色图像、灰度图像和表面法向量中的坐标信息特征，得到图像内全部坐标信息的总特征作为参照特征。

3.根据权利要求1所述的一种智能多种物体高效同时识别方法，其特征在于，所述步骤2)中，利用改进的混合高斯模型的背景差法和基于OHTA的颜色分割提取技术进行图像提取。

4.根据权利要求1所述的一种智能多种物体高效同时识别方法，其特征在于，所述步骤6)中，针对所述特征点集合C，在坐标集合B找出与其距离最近的N个其他定位特征点，并比特征点集合C与定位特征点之间的位置变化。

5.根据权利要求1所述的一种智能多种物体高效同时识别方法，其特征在于，所述步骤5)中，所述截图保留1-2帧数据。

6.根据权利要求1所述的一种智能多种物体高效同时识别方法，其特征在于，所述步骤4)中，将分离出目标物体后的整体画面进行坐标标定，形成移动路径的背景参照坐标集合B。