【摘要】 。本发明涉及一种视频中行人步态周期自动提取方法，基于频率域分析理论，对视频中行人目标的步态周期特征进行自动提取，包括：(1)提取视频序列中不同行人目标的前景图像；(2)前景图像向x轴的映射；(3)单帧信息向时间轴的映射；(4)对映射得到的时间序列信号进行傅立叶变换获得频域信号；(5)由频域信号获得频域信号的功率谱，利用其中功率最大频率值获取行人步态的周期。本发明具有易于实现、鲁棒性强、精确度高、实时性强等优点，可以为视频监控中行人目标的识别与跟踪提供一种新的实时可靠的特征信息。 【专利类型】发明授权 【申请人】上海交通大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】200240 上海市闵行区东川路800号 【申请人地区】中国 【申请人城市】上海市 【申请人区县】闵行区 【申请号】CN200810207220.6 【申请日】2008-12-18 【申请年份】2008 【公开公告号】CN101477618B 【公开公告日】2010-09-08 【公开公告年份】2010 【授权公告号】CN101477618B 【授权公告日】2010-09-08 【授权公告年份】2010.0 【IPC分类号】G06K9/00; G06T7/20 【发明人】孔庆杰; 翁菲; 吕晓威; 刘允才 【主权项内容】1.一种视频中行人步态周期自动提取方法，其特征在于包括以下步骤： 1)首先把视频读入计算机，再进行背景建模与背景实时更新，采用当前帧与背景帧相减的方法得到所有行人目标的前景图像，然后对前景图像中的M个行人目标进行分离，使得每一帧前景图像中只包含一个行人目标，最终获得M个分别只包含一个行人目标的目标视频； 2)分别对每个目标视频的前景图像帧进行二值化处理，把前景区域的像素值赋为1，把背景区域的像素值赋为0；然后，把二值化后的每一帧图像中的像素值按下式 映射到图像平面坐标系的x轴上，得到一个二维矩阵；式中：I(x，y，k)表示第k帧图像中坐标值为(x，y)点的像素值；sx(x，k)表示把像素值延y轴叠加后的和值； 3)对得到的二维矩阵中的元素进行二值化处理，把大于0的值都设为1，等于0的值不变；然后把二值化后的矩阵按下式 映射到时间轴k轴上，得到一个时间序列信号；式中：A(x，k)表示矩阵A中坐标值为(x，k)点的值；sk(k)表示把矩阵中元素延x轴叠加后的和值； 4)对映射得到的时间序列信号进行傅立叶变换，得到该时间序列信号在频域下的函数表示，即频域信号F(u)， 其中，s(t)为离散时间序列信号，N为视频总帧数； 5)由频域信号获得频域信号的功率谱P(u)＝|F(u)|2，u＝0，1，…，N-1；从中选出除0频率之外功率最大的频率，然后将视频总帧数除以功率最大的频率值得到以帧为单位的行人步态的周期值，完成视频中行人步态周期自动提取。 【当前权利人】上海交通大学 【当前专利权人地址】上海市闵行区东川路800号 【统一社会信用代码】1210000042500615X0 【被引证次数】2 【被他引次数】2.0 【家族被引证次数】12
