[发明专利]基于视频识别的多目标交通行为快速提取方法

权利要求书

1.一种基于视频识别的多目标交通行为快速提取方法，用于对待处理视频中的目标的交通行为进行采集，其特征在于，包括如下步骤：

前景目标提取，利用混合高斯模型训练所述待处理视频的部分图像得到初始背景，并使用视觉背景提取方法对该初始背景进行训练，进一步利用背景差分法根据训练完成的所述初始背景提取前景中所述目标的轮廓，并对该轮廓进行滤波与形态学处理；

目标跟踪，利用角点检测器提取所述待处理视频中各个所述目标的特征点并利用KLT光流算法对各个所述目标进行跟踪生成对应的图像轨迹；

轨迹后处理，对各个所述目标的所述图像轨迹进行分离修正和平滑处理，根据透视变换原理将所述待处理视频的每一帧中各个所述目标的图像坐标转换为真实坐标；

结果输出，根据所述目标每一帧的所述真实坐标获取其对应的包括速度在内的交通参数，并根据各个所述目标对应的所述图像轨迹、所述速度以及图像面积判断该目标所属的类别。

2.根据权利要求1所述的基于视频识别的多目标交通行为快速提取方法，其特征在于：

其中，对所述轮廓进行所述滤波与所述形态学处理的具体过程为：

使用高斯滤波器去除所述轮廓中由于环境变化和算法局限性产生的噪声点，

通过形态学闭运算填补所述轮廓的空洞点。

3.根据权利要求1所述的基于视频识别的多目标交通行为快速提取方法，其特征在于，所述目标跟踪的具体过程如下：

目标初始化，对所述待处理视频中的第一帧图像中各个所述目标的编号、时间序列、图像中心序列、图像面积以及特征点集合进行初始化，

特征点提取与跟踪，利用角点检测器提取所述待处理视频中各个所述目标的所述特征点，并利用KLT光流算法对各个所述目标进行跟踪，

目标点轮廓匹配，以所述特征点为媒介使用目标点轮廓匹配对所述待处理视频每一帧生成的所述轮廓与对应的所述目标相匹配，对于第n+1帧图像，获得第n帧图像中各个所述目标与所述特征点的对应关系，n为大于零的整数，进一步根据第n+1帧图像提取新的特征点并将该新的特征点分配给对应的各个所述目标，再根据所述轮廓内的所述特征点对应的所述目标，判断轮廓与所述目标的匹配情况，

目标参数序列更新，获取各个所述目标在每一帧中的中心位置和面积，并将该中心位置和面积添加至该目标对应的参数序列中，

重复所述特征点提取与跟踪、所述目标点轮廓匹配以及所述目标参数序列更新从而获取所述目标的所述图像轨迹。

4.根据权利要求1所述的基于视频识别的多目标交通行为快速提取方法，其特征在于：

其中，所述交通参数包括所述目标的速度、加速度、车头时距以及碰撞时间。

5.根据权利要求1所述的基于视频识别的多目标交通行为快速提取方法，其特征在于，判断所述目标所属的类别的具体过程如下：

当所述目标的所述交通行为为该目标在对应的区域内活动的一般交通行为时，根据所述目标对应的所述图像轨迹的分布情况判断所述目标所述的类别，

当所述目标的所述交通行为属于除一般交通行为以外的非一般交通行为时，利用所述目标经过平滑后的所述图像轨迹与经过平滑前的所述图像轨迹之间的差异性以及所述目标的速度特征判断所述目标所述的类别。

6.根据权利要求5所述的基于视频识别的多目标交通行为快速提取方法，其特征在于：

其中，所述目标的类别包括机动车、非机动车以及行人，

所述一般交通行为为所述机动车、所述非机动车以及所述行人分别在对应的机动车道、非机动车道以及人行道所在区域内活动的行为。

7.根据权利要求1所述的基于视频识别的多目标交通行为快速提取方法，其特征在于，在所述前景目标提取前还包括如下步骤：

区域划分，设定用于划分所述目标的活动范围的感兴趣区域掩模图像。