[實用新型]一種適時識別水生動物的裝置無效
| 申請?zhí)枺?/td> | 200820022337.2 | 申請日: | 2008-05-14 |
| 公開(公告)號: | CN201194105Y | 公開(公告)日: | 2009-02-11 |
| 發(fā)明(設計)人: | 吳曉娟;周鑫;張小燕;王孝剛;亓磊 | 申請(專利權)人: | 山東大學 |
| 主分類號: | G06F3/147 | 分類號: | G06F3/147;G06T7/00;G06K9/00;H04N7/18 |
| 代理公司: | 濟南金迪知識產權代理有限公司 | 代理人: | 許德山 |
| 地址: | 250100山東*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 適時 識別 水生 動物 裝置 | ||
一、技術領域
本實用新型涉及一種適時識別水生動物的裝置,屬于計算機識別技術領域。
二、背景技術
在一些海底觀光場所,諸如中國青島的海底世界,游客們對各種水生動物信息的獲取都是通過導游的介紹而得的。這種信息接收方式存在幾個嚴重的缺陷:首先,導游對于各種水生動物的介紹,僅僅限于眼前的幾種,并不能全面介紹水族館里的所有物種。其次,每個游客感興趣的動物各不相同,僅僅通過導游基于個人喜好的介紹,并不能滿足每個顧客獨特的需求。再次,導游解說是一個串行過程,效率低下,耗時費力。
三、發(fā)明內容
為克服現有技術的缺陷,本實用新型提供一種適時識別水生動物的裝置及其工作方法。
一種適時識別水生動物的裝置,包括攝像頭、數字信號處理器(DSP)、存儲器、譯碼器、兩個外接RAM、外接FLASH和液晶顯示屏幕,其特征在于攝像頭通過存儲器與后面的數字信號處理器相接,數字信號處理器通過數據線分別和譯碼器、外接RAM、外接FLASH及液晶顯示屏幕相連接;攝像頭、數字信號處理器(DSP)、存儲器、譯碼器、外接RAM、外接FLASH和液晶顯示屏幕可安裝在密封的機殼內,由機殼內的鋰離子電池供電,整機架設在可移動底盤上,可適時定位追蹤水生動物。
本實用新型裝置采用圖像采集處理部分、水生動物定位追蹤部分、水生動物識別部分以及信息輸出部分可將水生動物適時識別并顯示在液晶顯示屏幕上,同時在液晶顯示屏幕上顯示事先編輯好的該水生動物習性。
上述適時識別水生動物裝置的工作方法,步驟如下:
a.機器初始化;
b.確定有無采集視頻命令;無采集視頻命令,返回等待采集視頻命令;有采集視頻命令,攝像頭開始采集視頻信息;
c.提取前景圖像;
d.MCMC方法進行追蹤定位,定位后的目標都被橢圓框圈定。MCMC算法可以同時跟蹤多個水生動物,并且目標個數的增加對跟蹤速度影響不大,實時性好;個水生動物,并且目標個數的增加對跟蹤速度影響不大,實時性好;
e.確定有無訓練命令;有訓練命令,開始訓練,訓練用到HMM中的BW算法,每個樣本被λ=(π,A,B)代替,訓練好的參數模型λ被存儲到樣本數據庫中;
f.無訓練命令,進行識別,識別中的參數提取部分同步驟e,每一個新得到的觀測模型λ=(π,A,B)需同數據庫中的樣本模型比較,識別用Forward算法;
g.經過識別步驟,每幀圖像中的各個被跟蹤的水生動物都被識別出來,對應每個種類,顯示該動物的習性,經過DSP處理后的信息通過圖1所示的通信方式由DSP傳輸到液晶顯示屏上,游客通過顯示屏,可以看到這些信息。
上述步驟c中所述的提取前景圖像,步驟如下:
c1.對輸入視頻進行預處理,去除干擾噪聲;
c2.對預處理后的視頻經過像素級間和幀級間的更新,得到背景視頻;
c3.從預處理后的視頻中減除背景視頻,得到前景視頻;
c4.對上述得到的前景視頻進行形態(tài)學濾波,得到理想的前景視頻。
上述步驟e中所述的訓練,步驟如下:
e1.計算每個目標的長寬比,作為形狀模型的參數;
e2.計算目標的顏色模型參數時,在HSV顏色空間中計算每個目標的直方圖,為提高速度,僅僅采用直方圖中的色調H和飽和度S,并進一步對參數H和S進行尺度縮減,最后實際用到的直方圖維數是30×32維;
e3.計算目標的紋理模型參數時,用到共生矩陣,并重新定義四個參數分別反映紋理一致性、紋理對比、紋理的熵和紋理相關性,上述四個參數即為紋理模型的參數;
e4.上面的形狀參數、顏色參數、紋理參數組成一個觀測序列O;
e5.選擇一個初始模型λ=(π,A,B),定義最大迭代次數K,開始迭代運算;
e6.迭代次數k超過K,運算結束,得到目標的訓練模型λ=(π,A,B);
上述步驟f中所述的識別,步驟如下:
f1.計算每個目標的長寬比,作為形狀模型的參數;
f2.計算目標的顏色模型參數時,在HSV顏色空間中計算每個目標的直方圖,為提高速度,僅僅采用直方圖中的色調H和飽和度S,并進一步對參數H和S進行尺度縮減,最后實際用到的直方圖維數是30×32維;
f3.計算目標的紋理模型參數時,用到共生矩陣,并重新定義四個參數分別反映紋理一致性、紋理對比、紋理的熵和紋理相關性,上述四個參數即為紋理模型的參數;
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