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项目案例
人运动交叉识别
人运动交叉识别
产品说明:

对于交叉问题,目前所了解的方法,视频必须满足如下几个要求:

第一:视频的背景需要静止,或者说不能又太大的抖动,否则会导致较大的干扰;

第二:视频上物体必须又出现物体分开的效果,这样可以提取物体物体的特征,所以你提供的第二个视频,两个人一直重合,这会导致无法识别;

    第三:视频的特征提取方法,如果两个物体颜色相似,那么通过提取颜色是不可取的,如果根据动作来区分,如果两个物体运动一致,那么也不行,这里我们通过提取物体的形心来区分不同的物体,只有当两个物体完全重合的时候,形心才有可能重合;

    第四:物体的分割,采用传统的方框来分,人物轮廓的分割方法在交叉的时候,或者是物体在较远的时候,不太可行。

    本系统,我们的主要工作做了如下内容:

->对原有的代码做了修改;并对原代码的算法做了修正,即将新算法加入到了原来的代码中;

->设计了新的算法,对交叉过程的人物进行分割;


->对原有的代码做了修改;并对原代码的算法做了修正,即将新算法加入到了原来的代码中;

原来的方法由于提取效果不好,所以代码改写如下所示:

原来的代码:SegObject.m

function [PDF B L]=SegObject(K_cur, Options)

    m1=mean(K_cur(:));

    m=max([Options.BlobTh m1+Options.BlobTh/2.0]);

    PDF=medfilt2(K_cur.*255,double([Options.MorphSz+1,Options.MorphSz+1]));

    BW=PDF>m;

    [B,L,N,A] = bwboundaries(BW, 8, 'noholes');

return;

改动后的代码:SegObject.m

function [PDF B L Ls BW3]=SegObject(K_cur, Options)

    m1=mean(K_cur(:));

    m=max([Options.BlobTh m1+Options.BlobTh/2.0]);

    PDF=medfilt2(K_cur.*255,double([Options.MorphSz+1,Options.MorphSz+1]));

    BW=PDF>m;

01    [Ls,ns] = bwlabel(BW);  

02     BW2(1:size(Ls,1),1:size(Ls,2)) = 0; 

03        for i=1:ns

04            [r,c]=find(Ls==i);

05                a1(i)=max(r);a2(i)=min(r);

06                b1(i)=max(c);b2(i)=min(c);

07                w(i)=b1(i)-b2(i);

08                h(i)=a1(i)-a2(i);

09                square(i) = w(i) * h(i);

10                LL1 = length(r);

11                if square(i) > 1000

12                   for ii = 1:LL1

13                    BW2(r(ii),c(ii)) = 1;

14                   end

15                end

16        end

17       BW3(1:size(Ls,1),1:size(Ls,2)) = 0;

18       SE2 = strel('diamond', 6);

19       BW3=imdilate(BW2,SE2,'same'); %dilate

    [B,L,N,A] = bwboundaries(BW3, 8, 'noholes');

return;

     改动的思路如下所示:

01~16行是将视频中面积较好的部分去掉,这样可以将视频中由于背景导致的噪声去掉。

17,1819行是形态学的膨胀操作,这样可以将人物的手和脚部分互相接触,防止由于提取后发生不连续的问题。



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