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公开(公告)号：CN102722720B
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201210166509.4
申请日：2012-05-25
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于HSV空间在线聚类的视频背景提取方法，采用聚类方法实现，对一段视频训练帧，以像素点在HSV空间的三个通道的值为聚类分类依据，分别提取每个像素点在HSV空间的H、S和V值，对每个像素点，分别按H、S和V值进行聚类，其中，根据当前帧与前一帧在HSV空间中H值之差的绝对值、S值之差的绝对值和V值之差的绝对值之后更新聚类阈值，分别计算H、S、V值与对应通道中各个聚类的聚类中心之间的最近距离，将三个最近距离之和与聚类阈值比较确定聚类；用包含元素数目最多的聚类的聚类中心作为该像素点的当前背景值。本发明得到比灰度背景图像更优的彩色背景，具有良好的背景提取能力和可行性。
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公开(公告)号：CN102722720A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210166509.4
申请日：2012-05-25
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于HSV空间在线聚类的视频背景提取方法，采用聚类方法实现，对一段视频训练帧，以像素点在HSV空间的三个通道的值为聚类分类依据，分别提取每个像素点在HSV空间的H、S和V值，对每个像素点，分别按H、S和V值进行聚类，其中，根据当前帧与前一帧在HSV空间中H值之差的绝对值、S值之差的绝对值和V值之差的绝对值之后更新聚类阈值，分别计算H、S、V值与对应通道中各个聚类的聚类中心之间的最近距离，将三个最近距离之和与聚类阈值比较确定聚类；用包含元素数目最多的聚类的聚类中心作为该像素点的当前背景值。本发明得到比灰度背景图像更优的彩色背景，具有良好的背景提取能力和可行性。
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公开(公告)号：CN102855638B
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201210286326.6
申请日：2012-08-13
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于谱聚类的车辆异常行为检测方法，通过视频跟踪获取运动目标的时空轨迹，经过去异和预处理得到正常的轨迹，对轨迹进行构图，得到轨迹序列对应的无向图；然后计算轨迹间的相似性，从而得到相似性矩阵；对相似性矩阵进行拉普拉斯变换得到拉普拉斯矩阵，然后对其前k个最大特征值的特征向量矩阵进行聚类；对运动轨迹进行模式学习后，获得目标在正常状态下的运动模式，如果一条新的轨迹符合其中的一条常态运动模式，则说明该交通没有发生异常，否则说明车辆在进行非常态运动，即出现交通异常。本发明通过对车辆轨迹的聚类学习，实现了对车辆异常行为的监测，可以发现车辆的非正常变道，为交通管理自动化提供依据。
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公开(公告)号：CN102855638A
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201210286326.6
申请日：2012-08-13
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于谱聚类的车辆异常行为检测方法，通过视频跟踪获取运动目标的时空轨迹，经过去异和预处理得到正常的轨迹，对轨迹进行构图，得到轨迹序列对应的无向图；然后计算轨迹间的相似性，从而得到相似性矩阵；对相似性矩阵进行拉普拉斯变换得到拉普拉斯矩阵，然后对其前k个最大特征值的特征向量矩阵进行聚类；对运动轨迹进行模式学习后，获得目标在正常状态下的运动模式，如果一条新的轨迹符合其中的一条常态运动模式，则说明该交通没有发生异常，否则说明车辆在进行非常态运动，即出现交通异常。本发明通过对车辆轨迹的聚类学习，实现了对车辆异常行为的监测，可以发现车辆的非正常变道，为交通管理自动化提供依据。
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