[发明专利]一种烟草收购重复过磅行为自动视觉检测与识别方法

摘要

本发明公开了一种烟草收购重复过磅行为自动视觉检测与识别方法，包括构建磅秤和货物的样本库，训练获得磅秤和货物的SVM分类器；读取视频流，获得视频帧；获取磅秤的初始区域范围，并结合当前视频帧对磅秤KCF跟踪器进行初始化；使用三帧差法得到帧差图，计算得到二值图像非零区域的最小外接矩形范围，并获取货物的初始区域范围，并结合当前视频帧对货物KCF跟踪器进行初始化；使用当前视频帧更新磅秤和货物KCF跟踪器，并跟踪获得磅秤和货物当前区域范围；分别处理已获取的磅秤和货物的区域范围集合，计算磅秤和货物的位置，并以此为依据，分析当前过磅行为，检测重复过磅行为。本发明用于对车间异常行为中重复过磅行为的自动视觉检测。

主权项

一种烟草收购重复过磅行为自动视觉检测与识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、进行SVM分类器的离线训练工作；步骤二、设置好全局阈值，并进行KCF跟踪器的在线初始化工作；步骤三、获取目标实时位置信息，实时分析当前视频内容，包括步骤31至步骤36：步骤31：从VideoStream依次序读取第i帧视频帧fi(x,y)，使用fi(x,y)更新KCF跟踪器Tracker1和Tracker2，获得第i帧视频帧中的磅秤所在区域范围和货物所在区域范围步骤32：由磅秤所在区域范围集合算出当前磅秤平均位置步骤33：由货物所在区域范围集合并结合Thres2和Thres3算出货物静止位置集合即到第i帧为止，货物移动路径上已有m个静止位置；步骤34：计算货物移动路径上静止位置集合P1与当前磅秤平均位置的距离集合为D＝{D(1),D(2),...,D(m)}，得到D中大于Thres2×Thres3的元素数目n；步骤35：如果n>1，则当前视频内容中出现了重复过磅行为；否则如果n＝1，则当前视频内容中出现了正常过磅行为；否则，则当前视频内容中尚未出现过磅行为；步骤36：如果视频尚未结束，i加1后继续执行步骤31，否则结束本次视频检测。