[发明专利]利用公安视频监控模糊图像对目标物进行检测识别方法

权利要求书

1.一种利用公安视频监控模糊图像对目标物进行检测识别方法，其特征在于，所述利用公安视频监控模糊图像对目标物进行检测识别方法包括：

采用卡尔曼滤波法与矩形跟踪法结合，分离目标位置、面积的特征；

通过构建特征识别矩阵分析目标运动状态；

再对不同状态实施相应的多视角的监控跟踪。

2.如权利要求1所述的利用公安视频监控模糊图像对目标物进行检测识别方法，其特征在于，所述通过构建特征识别矩阵分析目标运动状态，具体包括：

对于图像序列在时间间隔很小的情况下，目标物的重心和轮廓外接矩形不发生很大变化；用式(1)的状态模型来预测；

S(n)＝Φ·S(n-1)+W(n-1) (1)

其中S(n)表示在第n帧图像中的系统状态，W(n-1)表示的是系统的估计误差，Φ是状态转换矩阵；目标物体用其重心位置、相邻帧间的加速度、位移量、外接矩阵的周长、外接矩阵的长宽比特性来反映，则：

S(n)=Δx(n)Δy(n)xs(n)ys(n)Δx′(n)Δy′(n)xs′(n)ys′(n)W(n)=WΔx(n)WΔy(n)Wxs(n)Wys(n)WΔx′(n)WΔy′(n)Wxs′(n)Wys′(n)---(2)]]>

其中，Δx(n)、Δy(n)是目标物重心在相邻两帧间x和y方向的速度量，Δx'(n)、Δy'(n)是其x和y方向的加速度，x_s(n)、y_s(n)表示目标物的矩形窗口的长度和宽度，x'_s(n)、y'_s(n)表示其矩形窗口的长度和宽度的变化率；

在采样时间Δt很小且矩形变化为线性时，则：

Φ=1000Δt00001000Δt00001000Δt00001000Δt00001000000001000000001000000001---(3)]]>

当系统状态与观测值之间是线性关系时，系统量测方程为：

M(n)＝H·S(n)+V(n) (4)

M(n)表示量测向量，H是量测矩阵，V(n)是量测误差，且：

M(n)=Δx(n)Δy(n)xs(n)ys(n)H=10000000010000000010000000010000---(5).]]>