[发明专利]一种基于动态纹理和变换域时空特征的黑烟车识别方法

摘要

本发明提供了一种基于动态纹理和变换域时空特征的黑烟车识别方法，包括：将视频序列中的每帧图像转化为灰度图像，并平均分成若干网格小方格；对每一帧的每个小方格图像提取动态纹理特征；对每一帧的每个小方格图像得到变换域特征；将动态纹理特征和变换域特征进行融合，得到用于区分烟方格和非烟方格的时空特征；利用SVM分类器对所提时空特征进行分类，得到每个方格的识别结果，结合每帧所有方格识别结果的分布以及连续多帧识别结果的特点，判断当前视频段是否有黑烟车。本发明能借助对黑烟方格位置和个数的分析估计整个黑烟尾气的位置和面积，对黑烟车的污染程度和等级做出初步估计，提高了特征的鲁棒性，避免了阴影的误报，降低了误报率。

主权项

1.一种基于动态纹理和变换域时空特征的黑烟车识别方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)将视频序列中的每帧图像转化为灰度图像，并平均分成若干个网格小方格；(2)对每一帧的每一个小方格图像，提取LBP‑TOP直方图特征或者VLBP直方图特征，得到动态纹理特征；(3)对每一帧的每一个小方格图像，提取基于离散余弦变换的特征、基于离散傅里叶变换的特征或者基于离散哈达玛变换的特征，结合多序列分析，得到变换域特征；(4)将动态纹理特征和变换域特征进行融合，得到用于区分烟方格和非烟方格的时空特征；(5)利用SVM分类器对所提时空特征进行分类，得到每个方格的识别结果，结合每帧所有方格识别结果的分布以及连续多帧识别结果的特点，对当前视频段是否有黑烟车做出判断。