[发明专利]视频监控中的人车自动分类方法

摘要

本发明提出了视频监控中的人车自动分类方法，所述方法通过三帧差分法和背景消减法相结合的运动目标检测方法检测视频中运动的人和车；对视频中的每帧源图像进行预处理和定位分割后对其进行特征提取；用支持向量机对人车进行学习和分类，最终达到人车分类的目的。本发明方法既避免了采用三帧差分法造成运动对象的空洞现象,又可以解决背景消减法中的动态背景更新问题,减少背景噪声的干扰,可有效区别通道上的行人和车辆，减轻交通视频监控人员的工作负担，同时也提高了工作效率；对道路监控，交警派遣等工作都有着重要意义。

主权项

视频监控中的人车自动分类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤A，采集道路视频数据；步骤B，对步骤A得到的视频数据中的每相邻三帧源图像，依次采用三帧差分法和背景消减法进行运动目标检测，得到运动目标图像区域；步骤C，对步骤B获得的各个运动目标图像区域进行灰度化，用二值阈值分割方法将运动目标图像区域分割成目标和背景，并对步骤B获得的运动目标图像区域中与目标对应的局部图像做归一化，得到归一化局部图像；步骤D，对步骤C获得的归一化局部图像提取运动目标特征向量；所述运动目标特征向量为基于尺度空间的图像局部特征向量；步骤E，将步骤D中获得的运动目标特征向量作为输入向量，利用支持向量机完成对人车的识别和分类。