[发明专利]基于动态背景补偿与深度学习的PTZ摄像机运动目标检测与识别方法在审
| 申请号： | 202010695736.0 | 申请日： | 2020-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN111738211A | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 谢家阳;高承醒;于晋;吴均峰;陈积明;史治国 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06T7/246;G06T7/33;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于动态背景补偿与深度学习的PTZ摄像机运动目标检测与识别方法。该方法包括：1.提取视频流中前、中、后相邻三帧的关键点特征并进行匹配，根据匹配点集，使用随机采样一致性算法计算单应性矩阵，剔除匹配置信度低的特征点对，然后通过单应性矩阵对前、后两帧图像进行投影变换，与中间帧进行配准；2.使用三帧差分运动目标检测算法提取候选区域，经形态学膨胀算子与最小凸包检测对运动目标进行粗定位；3.将提取出的候选区域及其背景上下文输入到深度卷积神经网络提取特征，然后分别经分类网络与位置回归网络实现目标分类及位置的精细回归。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 动态 背景 补偿 深度 学习 ptz 摄像机 运动 目标 检测 识别 方法 | ||
【主权项】：
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