一种基于Python环境下的目标运动视频跟踪方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010009889.5
IPC分类号：G06T7/246;G06T7/66;G06N3/04
申请日期：
2020-01-06
申请人：
江苏大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于Python环境下的目标运动视频跟踪方法
申请号	CN202010009889.5	申请日期	2020-01-06
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-06-02	公开/公告号	CN111223125A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/246 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/20 运动分析（数字视频信号的编解码或解压缩的运动估计入H04N 19/43，H04N 19/51）〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/246 使用基于特征的方法，如角、段〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;2;4;6;;;G;0;6;T;7;/;6;6;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	江苏大学	申请人地址	江苏省镇江市京口区学府路301号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	江苏大学	当前权利人	江苏大学
发明人	刘星桥;何雨;宦娟;刘一颍
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于Python环境下的目标运动视频跟踪方法，属于目标跟踪领域，包括：步骤1：系统下载监控视频设备中的历史视频，并对其进行分帧获取相应图片；步骤2:预处理每帧图片，获取训练集和测试集；步骤3：在Python环境下训练神经网络模型，利用训练完成的数据在视频中获取所需目标；步骤4：计算出目标中心点坐标，实时跟踪目标；步骤5：根据目标中心点检测目标的运动方向参数和时间参数；步骤6：系统根据方向和时间参数自动绘制目标的运动轨迹图及位移图，以提供直观的数据。本发明基于Python环境，利用深度卷积模型训练所需识别目标，可进行针对性的模型训练，以提高跟踪系统对目标的识别精度和识别速度，确保养殖场环境下的检测和跟踪。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供