[發明專利]一種基于向量場模型的行為分析方法

無效

• 申請號: 201210236008.9
• 申請日: 2012-07-09
• 公開（公告）號: CN103544466A
• 公開（公告）日: 2014-01-29
• 發明（設計）人: 鄭玉山;鄧正宏;夏杰
• 申請（專利權）人: 西安秦碼軟件科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T7/20
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.在視頻圖像序列中識別特征點，隨著目標的運動，把對應的點連接成向量，向量的運動則形成場，在運動的向量場中識別運動特征，從而判斷出異常情況，達到智能監控的目的，這樣可以不用進行

圖像分割，不用必須得到目標的清晰輪廓。

2.研究這種方法的目標：第一層目標：通過對特定目標(如人、車輛等)的分析，獲得某些特征的模板，在目標的識別與跟蹤過程中起到輔助作用；第二層目標：作為智能監控系統中的核心算法完成異常識別的任務；第三層目標：在特征點提取、向量場模型、特征抽象與表示、智能匹配等過程的算法充分完善的基礎上，實現一個類似人的視覺系統的智能視覺系統。

3.和以往的方法相比，這里的特征庫存儲的是“特征信息”，而不是圖像信息。這種特征信息在向量場模型下，一般只表現為一個或多個數字，所以即使特征庫特別龐大，也不會有效率問題，所占據的存儲空間也很小。

4.在向量場模型更新的過程中，需要一個數據結構實時保存識別出來的特征信息，以備后用。這種方法對“歷史狀態”的依賴性更強，也可以說這是一個優勢，可以彌補以前方法中的很多不穩定因素。