[发明专利]基于多尺度分块LBP和隐马尔科夫模型的黑烟车检测方法有效
| 申请号： | 201810786036.5 | 申请日： | 2018-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN108960181B | 公开（公告）日： | 2021-11-19 |
| 发明（设计）人： | 路小波;陶焕杰 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 杜静静 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多尺度分块LBP和隐马尔科夫模型的黑烟车检测方法。该方法包括：(1)从监控视频中检测运动目标和确定关键区域；(2)提取多尺度分块LBP特征，增加尺度和位置信息；(3)采用隐马尔科夫模型刻画关键区域的动态特征，将当前帧分为黑烟帧和非黑烟帧；(4)通过对视频序列的分析，并结合黑烟帧的分布特点，进一步识别黑烟车。利用本发明的技术方案，不仅可以实现黑烟车的自动检测，提高检测效率，同时利用隐马尔科夫模型刻画关键区域的动态特征能更好地降低误报率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 分块 lbp 隐马尔科夫 模型 黑烟 车检 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多尺度分块LBP和隐马尔科夫模型的黑烟车检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：从监控视频中检测运动目标和确定关键区域；步骤2：提取多尺度分块LBP特征，增加尺度和位置信息；步骤3：采用隐马尔科夫模型刻画关键区域的动态特征，将当前帧分为黑烟帧和非黑烟帧；步骤4：通过对视频序列的分析，并结合黑烟帧的分布特点，进一步识别黑烟车。
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