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申请/专利权人：山东博安智能科技股份有限公司

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，更进一步地，涉及一种基于机器视觉的道路非常态事件检测系统。所述系统包括：视频图像获取及预处理单元、运动目标检测与分割单元、运动轨迹跟踪单元和事件检测与判定单元；所述视频图像获取及预处理单元，用于获取目标道路连续的视频帧图像；所述运动目标检测与分割单元，用于对得到运动目标在每一帧预处理图像中的位移，得到分割运动对象；运动轨迹跟踪单元，用于基于每个分割运动对象在每一帧中的位移，得到每个运动目标的运动轨迹；所述事件检测与判定单元，用于定位出运动目标在进行异常运动时的时间。本发明具有准确率高和效率高的优点。

主权项：1.一种基于机器视觉的道路非常态事件检测系统，其特征在于，所述系统包括：视频图像获取及预处理单元、运动目标检测与分割单元、运动轨迹跟踪单元和事件检测与判定单元；所述视频图像获取及预处理单元，用于获取目标道路连续的视频帧图像，并对获取到的视频帧图像进行去噪预处理，得到预处理图像；所述运动目标检测与分割单元，用于对预处理图像使用差分光流法进行运动目标检测，得到运动目标在每一帧预处理图像中的位移，同时将每一帧预处理图像中检测出的运动目标分割出来，得到分割运动对象；运动轨迹跟踪单元，用于基于每个分割运动对象在每一帧中的位移，得到每个运动目标的运动轨迹；所述事件检测与判定单元，用于根据每个运动目标的运动轨迹，判断出是否有运动目标出现异常运动，同时，定位出运动目标在进行异常运动时的时间；运动目标检测与分割单元，对预处理图像使用差分光流法进行运动目标检测，得到运动目标在每一帧预处理图像中的位移的方法具体包括：对每一帧预处理图像，计算其空间梯度，得到其在水平方向和垂直方向上的梯度分量；接着，计算相邻两帧的预处理图像之间的时间梯度，表示像素在时间上的变化；通过求解差分光流方程组得到每个像素点的光流场；根据每个像素点的光流场，筛选出现了运动的像素点，将这些像素点对应的图像区域，作为运动目标，将这些像素点对应的光流场进行归一化均值处理，得到运动目标对应的归一化均值光流场，根据归一化均值光流场，得到运动目标在每一帧预处理图像中的位移；设在像素处的光流为，则差分光流方程组表示为： ；其中，是一个的光流约束矩阵，用于约束光流的计算；是每一帧预处理图像的梯度的矩阵；、和分别表示像素在水平方向、垂直方向和时间上的梯度；光流约束矩阵使用如下公式进行表示： ；通过求解差分光流方程组，得到每个像素点的光流向量；表示像素在水平方向上的位移量，即像素在轴上的移动距离；表示像素在垂直方向上的位移量，即像素在轴上的移动距离；将每个运动目标的运动轨迹表示为一个或多个二元函数的组合，得到运动轨迹的函数表达，将函数表达作为输入，输入到预先建立的二分函数支持向量机中，得到判断结果；所述二分函数支持向量机通过预先输入的多个训练样本训练得到；每个训练样本均包括一个样本和标签；所述样本为一个或多个二元函数的组合；标签为异常或非异常；所述二分函数支持向量机的目标函数使用如下公式进行表示： ；其中，是超平面的法向量，是偏置项，是松弛变量；是惩罚参数，取值范围为1到2；是第一平滑参数，取值范围为0.5到1；为二元函数的数量；为二元函数的最大阶数；为二元函数的极大值点或极小值点对应的斜率的最小值；是第二平滑参数，取值范围为0.5到1；根据轨迹向量，计算最有可能出现异常的帧的方法包括：将轨迹向量中每个元素视为三维空间中的一个点，对这些点进行聚类分析，得到聚类中心，将距离聚类中心最远的点对应的元素视为异常元素，对应的时间为运动目标进行异常运动时的时间。

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