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基于视频分析的机动目标飞行模式预测方法
| 专利名称： | 基于视频分析的机动目标飞行模式预测方法 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于视频分析的机动目标飞行模式预测方法。首先提取机动目 标图像以及视频帧的特征点，并剔除掉错误匹配的点，将视频帧中能正确匹配的特征 点的特征向量作为分类器训练学习的样本特征，得到分类器的参数，在预测机动目标 的飞行模式时，提取测试视频的正确匹配的特征向量，送入离线训练好的分类器，由 计算结果得到预测的飞行模式。本发明使用的特征点算子是一种基于尺度空间的、 对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子，其匹配精度高， 在图像具有较复杂的变形的情况下，仍然可以准确地匹配到大量的稳定点，可广泛用 于智能交通、机器人等系统的机动目标高精度定位与预测中。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 江苏;32 |
| 申请人： | 南京理工大学 |
| 发明人： | 戴跃伟;王执铨;茅耀斌;项文波;秦华旺;曹 骝;高 适 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请日期： | 2007-12-24T00:00:00+0800 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN200710192275.X |
| 公开号： | CN101470896 |
| 代理机构： | 南京理工大学专利中心 |
| 代理人： | 朱显国 |
| 分类号： | G06T7/00(2006.01)I |
| 申请人地址： | 210094江苏省南京市孝陵卫200号 |
| 主权项： | 1、一种基于视频分析的机动目标飞行模式预测方法，其步骤为： 第一步，特征提取：提取机动目标图像以及视频帧的特征点，首先对图像进行预 处理以消除图像模糊，接着对图像使用不同的采样距离，滤波形成金字塔图像分层结 构，并让金字塔图像中象素点与同层及相邻层其他象素点进行比较，选取极值点作为 侯选特征点，再将低对比度的侯选特征点过滤掉，同时过滤掉边缘处具有低对比度的 特征点，最后得到稳定的特征点； 利用特征点邻域像素的梯度方向分布特性为每个特征点指定方向参数，使算子具备 旋转不变性，这些方向参数以及位置参数构成了特征点的特征向量，将视频帧以及目 标图像中的特征向量进行匹配，匹配完成后，再采用随机采样特征算法剔除掉误匹配 的点，最后保存视频帧中能正确匹配的特征点的特征向量作为下一步的输入特征； 第二步，分类器训练学习 采用分类器训练学习和预测机动目标的飞行模式，首先从已有样本中提取特征点 的特征向量作为特征输入，用于离线训练分类器，通过学习，得到分类器的各参数； 第三步，飞行模式预测 选择N帧目标的飞行视频，对每一帧进行特征点匹配，计算正确匹配的特征点的 特征向量作为特征，送入离线训练好的分类器，由计算结果得到预测的飞行模式。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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