[发明专利]一种目标特征识别分析系统

说明书

本发明公开了一种目标特征识别分析系统，包括数据采集模块、预处理模块、阈值分析模块、目标分析模块、数据传输模块、控制中心模块、存储模块，数据采集模块对目标的图像数据和目标分析数据进行采集得到目标数据，预处理模块对图像数据进行预处理得到目标预处理数据，目标分析模块对试验目标图像进行分析得到试验目标分析数据，阈值分析数据利用目标分析数据进行分析得到动态阈值参数，再由目标分析模块根据动态阈值参数对阈值分割算法进行分析得到最优分割阈值，目标分析模块再对待测目标图像进行背景分割和特征提取，并分析得到目标分析结果，提高了目标特征提取的实时性和准确性。

技术领域

本发明涉及目标检测技术领域，特别是涉及一种目标特征识别分析系统。

背景技术

复杂场景中的目标物体会受到光照、遮挡影响，并且目标本身可能发生尺度、姿态等变化，使得目标的检测识别和跟踪面临很大的困难，为了提高目标特征识别的精度，在现有技术中，利用不同的目标特征分析融合算法对目标进行分析，解决了目标特征识别分析过程的准确性，但是利用融合算法难以设置滤除背景的通用阈值，在利用传统机器学习算法提取特征时，通常需要将图像上的目标与背景分割开来，由于目标分布随机性强，使得无论是传统的阈值分割算法还是区域生长分割算法都不能很好的将多种不同类型的目标进行完美的分割，算法的分割速度缓慢，不利于后续的目标特征的分析和目标分类，在目标移动过程中，阈值分割算法对目标的图像的分割存在偏差，为了适应复杂多变的应用环境下的目标特征识别分析，提高目标识别检测过程的准确性和实时性，本发明提供了一种目标特征识别分析系统。

发明内容

针对上述情况，为克服现有技术之缺陷，本发明之目的在于提供一种目标特征识别分析系统，利用预处理模块对目标图像组进行分类，由目标分析模块对试验目标图像进行分析得到试验目标分析数据，再由阈值分析模块根据试验目标分析数据和待测目标图像对阈值进行分析得到最佳分割阈值，再由目标分析模块结合最优分割阈值对待测目标图像进行特征提取，通过对一个目标图像组内的目标图像的分析过程的对比提高了目标图像特征提取的准确性，利用概率分析将算法在分析过程中的误差考虑在内，增强了目标特征提取的准确性，加快了目标图像的分析过程。

其解决的技术方案是，一种目标特征识别分析系统，包括数据采集模块、预处理模块、阈值分析模块、目标分析模块、数据传输模块、控制中心模块、存储模块，数据采集模块对目标的图像数据和目标分析数据进行采集得到目标数据，预处理模块对图像数据进行预处理得到目标预处理数据，目标分析模块对目标预处理数据进行分析得到目标分析数据，控制中心模块是系统的控制中心，阈值分析数据通过目标分析数据的分析对阈值分割算法的阈值进行分析得到动态阈值参数，并将得到的动态阈值参数发送至目标分析模块，目标分析模块根据动态阈值参数对目标预处理数据进行背景分割和特征提取，并对目标进行分析得到目标分析结果，系统得具体分析过程如下：

(1)、数据采集模块包括图像采集模块和分析数据采集模块，通过图像采集模块对目标进行图像采集得到图像数据，并将图像数据发送至存储模块进行存储，预处理模块根据图像数据的采集时间t进行分类得到目标图像组，并对目标图像组的图像进行预处理得到目标预处理数据；

(2)、目标分析模块首先对预处理模块的分析得到的目标预处理数据中的试验目标图像的像素点进行分析得到试验分析结果，数据采集模块对目标分析模块对试验目标图像的分析过程产生的试验目标分析数据进行采集，并由目标分析模块将试验目标分析数据发送至阈值分析模块，具体的分析过程如下：

步骤一、将目标预处理数据中试验目标图像的上的一个n维像素点记为P＝(x₁，x₂，x₃，...，x_n)，X为n维试验目标图像上的点集，利用线性可分的分类器对像素点进行分类，分类器的线性评估函数的表达式为：

y(x)＝w^Tx+b，