[发明专利]一种基于物联网进行行人检索的方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及视频监控技术领域，尤其涉及物联网智能安防领域，具体涉及一种基于物联网进行行人检索的方法及系统。

背景技术

随着多媒体技术的迅速发展，视频数据日趋庞大，如何对这些海量视频数据进行分析、搜索和识别，成为相关研究领域的重要挑战，特别是在智能监控和数字安防领域，越来越成为研究的热点和难点。

基于视频图像的行人检索技术，是一种利用图像算法对所获取的视频流进行特征分析，最后得到检索行人的识别技术。基于视频图像的行人检索技术具有检测范围广，获取信息量大，安装使用灵活，维护费用低等优点，在公共安全领域具有广阔的应用前景。目前这些技术首先需要设计分类器进行行人与非行人运动目标的区分，之后再提取特征建立行人特征库，最后通过特征匹配检索得到行人目标。其中分类器的设计方法、训练样本数的多少等因素对行人判断准确率有很大影响，直接关系到最后的检索成功率。因此，这些技术对分类器等因素有很大依赖性。

发明内容

本发明实施例的目的是针对传统基于视频图像化的行人检索技术存在过分依赖分类器区别行人和非行人运动前景进而进行特征匹配的问题，提出一种基于物联网进行行人检索的方法及系统，使得该方案基于物联网可以直接利用图像序列特征来检索条纹服饰行人，并能够有效排除车辆等非行人干扰，为刑侦领域等提供执法等需要。

为了达到上述发明目的，本发明实施例提出的一种基于物联网进行行人检索的方法是通过以下技术方案实现的：

一种基于物联网进行行人检索的方法，所述方法包括：

获取关联场景下相机采集的视频流，分别利用边缘检测算法对视频流提取候选条纹线，并对符合条件的候选条纹线用水平线段或垂直线段进行逼近；

进行条纹线密度判断，排除非行人干扰，得到加框行人位置；

提取条纹服饰行人框内特征，建立特征库；

根据关联场景下相机的前后位置关系，选定当前相机中待检索的条纹服饰行人，提取位置及特征，同之前相机中的一段时间范围内的特征库进行匹配排序，得到行人检索结果。

为了实现前述发明目的，本发明实施例还提出了一种基于物联网进行行人检索的系统，所述系统是通过以下技术方案实现的：

一种基于物联网进行行人检索的系统，所述系统包括：

一个或多个视频采集单元，用来采集关联场景下的视频流；

条纹线选定模块，用来利用边缘检测算法对视频流提取条纹线，并将符合条件的条纹线选定为候选条纹线，并对符合条件的候选条纹线用水平线段或垂直线段进行逼近；

行人加框模块，用来根据条纹线密度判断以排除非行人干扰，得到加框行人位置；

特征库建立模块，用来提取条纹服饰行人框内特征，建立特征库；

特征检索模块，用来根据关联场景下相机的前后位置关系，选定当前相机中待检索的条纹服饰行人，提取位置及特征，同之前相机中的一段时间范围内的特征库进行匹配排序，得到行人检索结果。

本发明实施例提出的一种基于物联网进行行人检索的方法及系统，可以直接利用图像序列特征检索条纹服饰行人，充分利用了物联网多相机所监控的关联信息进行行人检索，摆脱了单相机获取信息的局限性。同时，根据条纹服饰的水平条纹或垂直条纹特性，直接进行特征提取和定位，摆脱了行人与非行人的分类器设计，从而实现该类行人的有效检索。因此，本发明实施例建立在物联网概念多相机信息基础上的条纹服饰行人检索技术，同现有技术相比，可以快速高效地识别出条纹服饰行人，更能满足公安交通执法的需求。

附图说明

通过下面结合附图对其示例性实施例进行的描述，本发明上述特征和优点将会变得更加清楚和容易理解。

图1为本发明实施例1一种图像颜色特征提取方法的流程图；

图2为本发明实施例2一种图像颜色特征提取装置组成示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

如图1所示，为本发明实施例1一种图像颜色特征提取方法的流程图，所述方法包括：

S101.获取关联场景下相机采集的视频流，分别利用边缘检测算法对视频流提取候选条纹线，对符合条件的候选条纹线用水平线段或垂直线段进行逼近；

S102.进行条纹线密度判断，排除非行人干扰，得到加框行人位置；

S103.提取条纹服饰行人框内特征，建立特征库；