[发明专利]一种适用于视频流检测的识别方法

权利要求书

1.一种适用于视频流检测的识别方法，其特征在于：包括，

根据待测视频流采集目标视频流对应的光流变化信息；

利用传感器检测信息得到目标用户终端的位姿变化信息；

基于高斯函数分析所述光流变化信息和所述位姿变化信息之间的标准差；

结合所述标准差计算得到置信度，输出得到识别结果。

2.根据权利要求1所述的适用于视频流检测的识别方法，其特征在于：得到所述光流变化信息包括，

截取一段待测视频流数据对其进行预处理，形成多个指定时间节点分别对应的多个包含目标对象的图像帧；

将相互邻近的所述指定时间节点分别对应的两个图像帧整合为图像帧组合；

利用光流策略对所述图像帧组合进行图像光流信息识别，得到对应的光流空间矩阵；

根据所述光流空间矩阵与所述图像帧组合相互对应，确定所述光流变化信息。

3.根据权利要求2所述的适用于视频流检测的识别方法，其特征在于：确定所述光流变化信息包括，

根据空间坐标系原则对所述光流空间矩阵进行坐标系变化，得到变换后的光流空间矩阵；

计算所述变换后的光流空间矩阵，确定所述光流变化信息。

4.根据权利要求2或3所述的适用于视频流检测的识别方法，其特征在于：得到所述位姿变化信息包括，

利用所述传感器采集所述目标用户终端在所述指定时间节点下的数据信息；

根据两两相邻的传感器采集信息以确定对应的传感器空间运动矩阵；

基于所述传感器空间运动矩阵，得到所述位姿变化信息。

5.根据权利要求4所述的适用于视频流检测的识别方法，其特征在于：确定所述位姿变化信息包括，

根据所述空间坐标系原则对所述传感器空间运动矩阵进行坐标系变换，得到变换后的传感器空间运动矩阵；

计算所述变换后的传感器空间运动矩阵，确定所述位姿变化信息。

6.根据权利要求5所述的适用于视频流检测的识别方法，其特征在于：所述高斯函数包括，

其中，x、y分别为坐标值，f(x)为概率分布密度，c为标准方差，b为尖峰中心坐标，a为曲线尖峰的高度。

7.根据权利要求6所述的适用于视频流检测的识别方法，其特征在于：所述分析包括，

若所述标准差越大，则图形越宽，尖峰越小，图形较为平缓；

若所述标准差越小，则图形越窄，越集中，中间部分就越尖，图形变化比较剧烈。

8.根据权利要求7所述的适用于视频流检测的识别方法，其特征在于：所述识别结果包括，

若所述标准差大于所述置信度，则判定所述目标视频流为不可信视频流；

若所述标准差小于等于所述置信度，则判定所述目标视频流为可信视频流。