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公开(公告)号：CN101116107B
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN200680003955.6
申请日：2006-02-06
申请人： 英国电讯有限公司
IPC分类号： G06T7/20
CPC分类号： G06T7/215
摘要： 本发明涉及识别视频帧中的乱真区。在数字视频监视系统中，采用多个处理阶段在视频序列中识别表示移动对象的前景区。还设置了对象跟踪阶段5，以识别当前帧中的候选对象与已经在一个或更多个之前帧中标识别出的候选对象之间的对应。这样，就可以计算出由该前景对象或每个前景对象采取的路径，并且可以将该路径信息记录在轨迹数据库中。为了提高跟踪性能，对象跟踪阶段5采用确定是否要跟踪特定对象的状态转变对象管理方案。作为对象管理方案的一部分，从系统中删除基于乱真对象的运动特征而识别出的乱真对象。这确保了有价值的处理资源不被浪费在跟踪可能表现为例如噪声或随机运动的不希望的赝像上。
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公开(公告)号：CN101084527B
公开(公告)日：2010-07-07
申请号：CN200580037179.7
申请日：2005-10-24
申请人： 英国电讯有限公司
IPC分类号： G06T7/20
CPC分类号： G06K9/38 , G06K9/00771 , G06K9/346 , G06T7/20
摘要： 本发明提供一种用于处理视频数据的方法及系统。在智能视频监视系统中，视频处理软件对从摄像机接收的视频数据执行大量操作，包括前景提取、阴影去除和对象跟踪。所述前景提取阶段将接收到的帧的各像素分类为表示前景或背景。由于阴影区域可能被错误地分类为前景，因此使用包括弱阴影去除(32)和强阴影去除(33)的双分支阴影去除操作。弱阴影去除(32)的目的是仅去除各帧中最严重的阴影。相反的是，强阴影去除(33)的目的是去除各帧中每个阴影。通过比较两个得到的图像中的前景区域的交叠，可以识别出由于强阴影去除而导致成为碎片的前景区域，然后将它们分类为表示共同的前景对象。前景对象在其形状方面得到了较好的限定，后续处理步骤将不把成为碎片的区域视为表示独立的对象。
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公开(公告)号：CN101116107A
公开(公告)日：2008-01-30
申请号：CN200680003955.6
申请日：2006-02-06
申请人： 英国电讯有限公司
IPC分类号： G06T7/20
CPC分类号： G06T7/215
摘要： 本发明涉及识别视频帧中的乱真区。在数字视频监视系统中，采用多个处理阶段在视频序列中识别表示移动对象的前景区。还设置了对象跟踪阶段5，以识别当前帧中的候选对象与已经在一个或更多个之前帧中标识别出的候选对象之间的对应。这样，就可以计算出由该前景对象或每个前景对象采取的路径，并且可以将该路径信息记录在轨迹数据库中。为了提高跟踪性能，对象跟踪阶段5采用确定是否要跟踪特定对象的状态转变对象管理方案。作为对象管理方案的一部分，从系统中删除基于乱真对象的运动特征而识别出的乱真对象。这确保了有价值的处理资源不被浪费在跟踪可能表现为例如噪声或随机运动的不希望的赝像上。
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公开(公告)号：CN101084527A
公开(公告)日：2007-12-05
申请号：CN200580037179.7
申请日：2005-10-24
申请人： 英国电讯有限公司
IPC分类号： G06T7/20
CPC分类号： G06K9/38 , G06K9/00771 , G06K9/346 , G06T7/20
摘要： 本发明提供一种用于处理视频数据的方法及系统。在智能视频监视系统中，视频处理软件对从摄像机接收的视频数据执行大量操作，包括前景提取、阴影去除和对象跟踪。所述前景提取阶段将接收到的帧的各像素分类为表示前景或背景。由于阴影区域可能被错误地分类为前景，因此使用包括弱阴影去除(32)和强阴影去除(33)的双分支阴影去除操作。弱阴影去除(32)的目的是仅去除各帧中最严重的阴影。相反的是，强阴影去除(33)的目的是去除各帧中每个阴影。通过比较两个得到的图像中的前景区域的交叠，可以识别出由于强阴影去除而导致成为碎片的前景区域，然后将它们分类为表示共同的前景对象。前景对象在其形状方面得到了较好的限定，后续处理步骤将不把成为碎片的区域视为表示独立的对象。
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