基于视觉显著性车辆监控视频关键帧提取方法

• 作者: 仲梦洁 张艳彬
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 车辆监控视频 关键帧提取 底层特征 车牌相似图 加权平均融合
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 164-169
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5301字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.06.034

摘要

针对道路车辆监控视频中车辆的关键帧提取问题,基于视觉显著性提出了一种关键帧提取方法.该方法首先对监控视频中的目标车辆进行检测、跟踪及背景分离,其次分别提取目标车辆的FT、LBP与边缘三种底层特征,并在RGB颜色空间根据改进后的加权欧氏距离得到车牌相似图.然后根据车牌相似度越小则给三种底层特征越大惩罚的思想,采用车牌相似图对FT、LBP与边缘三种底层特征图像进行优化,将三种优化后的底层特征图像进行加权平均融合,得到多特征融合图像.最后以多特征融合图像结果为参考,选取出目标显著性程度最大的融合图像对应的视频帧为关键帧.实验结果表明,该方法能提取监控区域的序列图像帧中车辆信息最丰富的图像,实现道路车辆监控视频中车辆数据的有效压缩.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张艳彬	南京邮电大学通信与信息工程学院	10	37	3.0	6.0
2	仲梦洁	南京邮电大学通信与信息工程学院	1	2	1.0	1.0