一种监控视频中步态轮廓图的提取方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110598540A(43)申请公布日2019.12.20(21)申请号201910716138.4(22)申请日2019.08.05(71)申请人华中科技大学地址430074湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号(72)发明人凌贺飞肖祖安李平(74)专利代理机构华中科技大学专利中心42201代理人曹葆青李智(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/46(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图2页(54)发明名称一种监控视频中步态轮廓图的提取方法及系统(57)摘要本发明公开了一种监控视频中步态轮廓图的提取方法及系统，属于计算机视觉领域，包括：解码得到视频帧序列后进行缓存；对视频帧进行行人检测，得到行人目标快照及行人目标框，并进行目标框归一化，以得到方形快照并进行缓存；根据行人目标快照提取行人重识别特征后进行缓存，并通过特征匹配实现当前视频帧中的行人目标与前一帧中行人目标的匹配，从而实现对同一行人目标的跟踪；若成功跟踪到同一行人目标在连续n帧之间的轨迹，则获取该行人目标在连续n帧中的方形快照，进行人形分割后进行二值化处理，以得到该行人目标在连续n帧中的步态轮廓图并进行缓存。本发明能够提高监控视频中步态轮廓图的提取效果，以满足步态识别的要求。CN110598540ACN110598540A权利要求书1/2页1.一种监控视频中步态轮廓图的提取方法，其特征在于，包括：对监控视频文件或实时监控视频流进行解码，得到视频帧序列后进行缓存；对视频帧进行行人检测，以得到行人目标快照及行人目标框，并对行人目标框进行归一化操作，得到方形快照后进行缓存；根据行人目标快照提取行人重识别特征后进行缓存，并将所提取的行人重识别特征与前一帧中的行人重识别特征进行匹配，以实现当前视频帧中的行人目标与前一帧中的行人目标的匹配，从而实现对同一行人目标的跟踪；若成功跟踪到同一行人目标在连续n帧之间的轨迹，则获取该行人目标在连续n帧中的方形快照，分别对每一帧中的方形快照进行人形分割后对分割结果进行二值化处理，以得到该行人目标在连续n帧中的步态轮廓图，并对所获取的步态轮廓图进行缓存；其中，n为预设的阈值，n∈N+。2.如权利要求1所述的监控视频步态轮廓图的提取方法，其特征在于，还包括：利用所提取的步态轮廓图进行步态识别，以识别步态轮廓图所属行人目标的身份。3.如权利要求1或2所述的监控视频中步态轮廓图的提取方法，其特征在于，将所提取的行人重识别特征与前一帧中的行人重识别特征进行匹配，以实现当前视频帧中的行人目标与前一帧中的行人目标的匹配，其方法包括：对于当前视频帧中的任意一个行人目标Pi，分别计算其行人重识别特征F1与已缓存的前一帧中的各行人重识别特征之间的相似度，若相似度大于预设的阈值ThF，则将相应的行人重识别特征识别为所述行人重识别特征F1的相似特征；由所述行人重识别特征F1所有的相似特征构成相似特征集合；若所述相似特征集合为空，则创建一个新的跟踪目标，操作结束；若所述相似特征集合不为空，则按照相似度从大到小的顺序依次从所述相似特征集合中取行人重识别特征Fj，并判断行人重识别特征Fj是否与当前视频帧中，所述行人目标Pi之外的其他行人目标的行人重识别特征相似，若是，则判定行人重识别特征Fj与所述行人目标Pi不匹配，从所述相似特征集合中取下一个行人重识别特征后重新判定；若否，则判定行人重识别特征Fj与所述行人目标Pi匹配，并将所述行人目标Pi匹配到行人重识别特征Fj所属的行人目标，操作结束；若所述相似特征集合中，不存在与所述行人目标Pi相匹配的行人重识别特征，则剔除所述行人目标Pi；其中，i为当前帧中的行人目标编号，j为所述相似特征集合中的行人重识别特征编号。4.如权利要求3所述的监控视频中步态轮廓图的提取方法，其特征在于，行人重识别特征之间的相似度为余弦相似度。5.如权利要求1或2所述的监控视频中步态轮廓图的提取方法，其特征在于，对视频帧序列进行缓存、对方形快照进行缓存、对行人重识别特征进行缓存以及对步态轮廓图进行缓存，均通过Redis内存数据库完成。6.一种监控视频中步态轮廓图的提取方法及系统，其特征在于，包括：视频解码单元、行人检测单元、特征提取单元、特征匹配单元以及人形分割单元；所述视频解码单元，用于对监控视频文件或实时监控视频流进行解码，得到视频帧序列后进行缓存；2CN110598540A权利要求书2/2页所述行人检测单元，用于对视频帧进行行人检测，以得到行人目标快照及行人目标框，并对行人目标框进行归一化操作，得到方形快照后进行缓存；所述特征提取单元，用于根据行人目标快照提取行人重识别特