一种适用于电力系统安防的视频增强浓缩方法
专利汇可以提供一种适用于电力系统安防的视频增强浓缩方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种适用于电 力 系统安防的视频增强浓缩方法，该方法采用改进的混合高斯模型 算法 获取运动目标状态，采用粒子滤波的思想，对目标轨迹进行提取，得到的目标轨迹集合，并引入 能量 函数的概念，将目标轨迹最优问题转化为能量函数的最优解问题，当目标轨迹间的排列组合方式达到最优后，将轨迹序列与背景图像相融合，对轨迹对象做时间轴上的平移，得到浓缩视频。本发明的优点：该方法针对现有当前变电站、 变电所 、枢纽站、电力物资仓库等面临的视频数据存储、传输以及查阅不便等问题，使动态的前景目标与静止的背景区域分离开，得到的目标轨迹集合；能快速识别并 锁 定目标的运动轨迹，能最大化的浓缩视频资源，提升视频监控的效率。，下面是一种适用于电力系统安防的视频增强浓缩方法专利的具体信息内容。
1.一种适用于电力系统安防的视频增强浓缩方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：动态目标检测；
步骤2：提取目标轨迹；
步骤3：轨迹组合优化；
步骤4：浓缩视频生成。
2.根据权利要求1所述的适用于电力系统安防的视频增强浓缩方法，其特征在于：所述步骤1中的动态目标检测算法包括一种改进的混合高斯模型算法，该算法步骤如下：
Step1.背景建模；为每个像素点建立有多个单高斯模型组成混合高斯模型，用k个高斯分布来表示某个像素点的混合高斯分布：η(x,μi,t,Σi,t)，i＝1,2,…,k，μi,t表示在第t时刻第i个高斯分布的值，Σi,t表示在第t时刻第i个高斯分布的方差；混合高斯分布模型：
根据权值ωi,t和阈值T确定描述背景的高斯分布：
选择前n个高斯分布来描述背景；剩余的高斯分布为前景；
Step2.参数更新；存在匹配的高斯分布模型，对高斯分布的均值和方差进行更新：
不存在匹配的高斯分布模型，对高斯分布的权重进行更新：
ωi,t＝(1-ρ)ωi,t-1+ρMi,t
Step3.改进的混合高斯模型；引入变量ck，计算与高斯分布k相匹配的像素点的概率之和，ck的值随着参数的更新而变化，初始值设置为0；ck的引入加速了收敛速度；运行后，背景模型的收敛速度会趋近于一个稳定的值：
Xi与第j个高斯分布匹配的概率为：
3.根据权利要求1所述的适用于电力系统安防的视频增强浓缩方法，其特征在于：所述步骤2中目标提取方法采用粒子滤波的思想，进行目标运动估计和前景区域匹配，把每帧中相同目标进行时间关联并记录，采用改进的轨迹提取方法，解决原始视频中目标间的遮捏碰撞问题，形成一系列连续的目标链，把原始视频中所有的运动目标在监控摄像头场景内的轨迹记录保存下来，得到的目标轨迹集合是进行后续运动目标轨迹集合优化的最小单位，其步骤如下：
Step1.新目标处理；当前目标轨迹列表中所有目标在一帧中均匹配完毕，在监控视频场景内边缘新出现的目标检测前景区域判断为新目标前景区域，即新出现一个目标；
Step2.粒子滤波得到初步目标坐标位置；得到估计质心，以此目标为中心得到服从高斯分布的随机粒子集合，以此做粒子滤波，得到初步目标坐标位置；
Step3.得到初步目标坐标区域 之后，定义评价准则：
表示第t帧第i个前景检测区域， 表示两个区域的交叉值，通过
评价准则获得与粒子滤波初步结果最匹配的前景检测区域；
Step4.目标消失处理；此帧中前景区域处于视频帧图像的边界并且此前景区域在下一帧找不到与之相匹配的前景区域，此前景区域即将消失，对此目标跟踪完毕；
Step5.目标遮挡合并处理；定义连接列表Link，Link列表包括两个目标的编号和第一次发生碰撞的帧号，将两个目标的遮挡信息加入到Link列表中，同时把两个目标的直方图与面积信息加入到全局缓冲区a与b中，用于拆分处理的匹配过程；
Step6.目标拆分处理；在Link列表中取出其对应的目标编号，按照目标编号分别取出在缓冲区a与b存储的发生遮挡碰撞之前的直方图和面积信息，把两个前景检测区域与两个目标进行匹配，然后分别独立跟踪，在第i帧与两个相交的前景检测区域的面积比均超过一定的阈值，就判定为发生拆分现象；
Step7.粒子权重计算；采用直方图的相似性计算每一个粒子的权重：
4.根据权利要求1所述的适用于电力系统安防的视频增强浓缩方法，其特征在于：所述步骤3中轨迹组合优化，引入能量函数的概念，将目标轨迹最优问题转化为能量函数的最优解问题，为了最大限度去除冗余，在进行轨迹重排时利用模拟退火算法，求得能量代价函数的最小值，得到最佳的轨迹组合方式；其步骤如下：
Step1.建立轨迹运动方程；运动轨迹的模型可以用离散的时间序列来表示：
其中：T表示为一条轨迹， 代表轨迹在tn时刻、d维空间中的某一点，将时间与空间信息组合为三维的坐标信息；
Step2.建立转移映射函数；基于轨迹运动模型描述方法，对提取到的每条运动轨迹进行描述：
在浓缩视频的片段中，在t时刻，第k个目标的轨迹lk就是目标从在视野中出现到消失的时间内所有目标区域内的集合 将每个目标的轨迹提取出来后，得到轨迹的集合：
L＝{l1,l2,…,ln}
假设轨迹lk在原始视频中出现的时间段表示为：
其中： 和 分别表示目标k在视野中出现以及消失的时刻，则原始视频所有目标出现的时间集合表示为：
T＝{t1,…,tk}
Step3.求解最优轨迹组合方式；将原始视频中提取到的运动轨迹平移到浓缩视频中，轨迹集合优化问题可转化为求解每条轨迹的时间转移映射Map问题，经过映射运动目标的轨迹lk变为 轨迹 出现的时间间隔为：
浓缩视频中所有目标出现的时间集合表示为：
Step4.定义能量函数；依据设定的约束条件，定义能量函数为：
其中：α和β为设定的权重参数，且满足α+β＝1，Ec为长度惩罚函数，Ec为伪碰撞惩罚函数；当E(M)取得最小值的时候，即可找到最优的轨迹组合方式；
Step5.求解能量函数；采用模拟退火算法对能量函数进行求解，随机产生初始状态，然后进行迭代优化，将提取到的轨迹随机映射到浓缩视频顿中，如果轨迹间的组合顺序变化，计算能量函数值的变化，如果能量函数值减小，则将新的轨迹排列方式作为新解，继续判断。
一种适用于电力系统安防的视频增强浓缩方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
| 标题 | 发布/更新时间 | 阅读量 |
|---|---|---|
| 一种均衡长期能效和网络稳定性的C-RAN系统资源分配方法 | 2020-05-08 | 975 |
| 一种适用于电力系统安防的视频增强浓缩方法 | 2020-05-08 | 656 |
| 视频编码中自适应纹理预测方法 | 2020-05-08 | 400 |
| 一种基于混合加密的大众密码管理系统 | 2020-05-08 | 938 |
| 深度信息补全方法及其装置、监控系统和存储介质 | 2020-05-08 | 721 |
| 信息推送方法及相关产品 | 2020-05-08 | 146 |
| 基于随机森林算法攻击识别方法及储能协调控制装置 | 2020-05-08 | 539 |
| 一种基于贪婪算法的游戏资源打包方法及系统 | 2020-05-08 | 988 |
| 一种基于区块链和竞拍博弈的网络资源安全共享方法 | 2020-05-08 | 20 |
| 一种DoS攻击下的目标跟踪方法 | 2020-05-08 | 732 |
高效检索全球专利专利汇是专利免费检索,专利查询,专利分析-国家发明专利查询检索分析平台，是提供专利分析，专利查询，专利检索等数据服务功能的知识产权数据服务商。
我们的产品包含105个国家的1.26亿组数据，免费查、免费专利分析。
专利汇分析报告产品可以对行业情报数据进行梳理分析，涉及维度包括行业专利基本状况分析、地域分析、技术分析、发明人分析、申请人分析、专利权人分析、失效分析、核心专利分析、法律分析、研发重点分析、企业专利处境分析、技术处境分析、专利寿命分析、企业定位分析、引证分析等超过60个分析角度，系统通过AI智能系统对图表进行解读，只需1分钟，一键生成行业专利分析报告。
