[发明专利]一种监控视频行人检测匹配方法

摘要

本发明属于视频图像数据处理领域，公开了一种监控视频行人检测匹配方法，包括视频行人目标检测步骤；帧间同目标关联步骤；目标序列及待匹配目标特征提取步骤；特征相似度计算步骤和目标匹配判别步骤。由于相邻帧间行人目标不会有太大的位移，本发明使用被检测出的行人的位置信息对序列连续帧中的同一目标进行关联得到目标序列；目标序列特征提取的方法一是提取目标序列多帧的灰度直方图特征，一是目标序列的PCA模板，由于都采用了多帧的信息，相对于单帧目标匹配有更好的稳定性和匹配精度；匹配判别方法利用迭代特征融合这两个特征的相似度来做出判断，得出匹配结果。

主权项

一种监控视频行人检测匹配方法，其特征在于，包括下述步骤：S1：在单帧图像中框选出待匹配目标图像并在视频图像序列中通过提取图像的全局变换直方图特征获得行人目标的方形区域坐标；S2：根据每个视频图像序列的第a帧的行人目标的个数ba建立ba个目标序列，从第a+1帧开始依次计算当前帧（a+p）行人目标Tj的方形区域中心与前一帧（a+p‑1）的b（a+p‑1）个目标序列的序列末目标中心之间的距离hc，a、ba、j、p均为大于等于1的正整数；S3：判断所述距离hc是否小于设定的阈值；若是，则进入步骤S4；若否，则进入步骤S5；S4：将所述第（a+p）帧行人目标Tj添加至第c个目标序列的序列末；c=1……ba；S5：以第（a+p）帧行人目标Tj为第一个元素重新建立一个新的目标序列；S6：提取目标序列每一帧的灰度直方图特征和主成分分析模板特征，并提取待匹配目标图像的灰度直方图特征和主成分分析模板特征；S7：计算目标序列各帧的灰度直方图特征与待匹配目标图像的灰度直方图特征之间的巴氏距离，并将巴氏距离均值作为灰度直方图特征相似度Hi；计算目标序列各帧的主成分分析模板特征与待匹配目标图像的主成分分析模板特征之间的欧式距离，并将所述欧式距离作为主成分分析模板特征相似度Pi；S8：根据设置的迭代宽度、相似度差异阈值以及排序后的灰度直方图特征相似度和主成分分析模板特征相似度获得初步匹配目标序列，并根据初步匹配目标序列输出匹配目标序列。