CN117173606B 基于多源視頻數據融合的船艦目標識別與追蹤方法 （西安電子科技大學）

基于多源視頻數據融合的船艦目標識別與本發明涉及一種基于多源視頻數據融合的的多源視頻；以正視方向的視頻作為主方向視曲面小波變換的運動能量相結合的視頻融合方同時在時間穩定性和一致性方面取得了很好的2采用基于三維曲面小波變換的運動能量相結合的視頻融合方法將所述對齊后的多源2.根據權利要求1所述的基于多源視頻數據融合的船艦目標識別與追蹤方法，其特征從所述初始表中選擇選擇一對目標軌跡，并計算所述目標軌跡間的誤差從所述若干候選參數向量中選取得分最高的候選參數向量作3.根據權利要求2所述的基于多源視頻數據融合的船艦目標識別與追蹤方法，其特征4.根據權利要求2所述的基于多源視頻數據融合的船艦目標識別與追蹤方法，其特征35.根據權利要求1所述的基于多源視頻數據融合的船艦目標識別與追蹤方法，其特征利用改進的ST域z_score方法，結合所述帶通方向子帶系數將所述對齊后的多源視頻根據所述運動檢測圖，將所述對齊后的多源視頻的每個帶通方向子帶分割為第一區二區域表示在至少2個視頻中檢測到運動信息，所述第三區域表示所有視頻均檢測不到運根據所述第一區域、第二區域和第三區域中檢測到運動信息的視頻6.根據權利要求5所述的基于多源視頻數據融合的船艦目標識別與追蹤方法，其特征在固定的尺度和子方向，利用視頻的帶通方向子帶系數的時間當所述當前幀中存在運動物體，利用修正后的z_score方法對每個子帶的所述運動物其中，是當前幀t沿x和y維度的AS)k)(x,y,t)的中位數7.根據權利要求6所述的基于多源視頻數據融合的船艦目標識別與追蹤方法，其特征8.根據權利要求7所述的基于多源視頻數據融合的船艦目標識別與追蹤方法，其特征4對于所述第一區域，帶通方向子帶融合系數取檢測到運動信息的視頻Yc(x,y,t)=y?(x,y,t),foral1k；Y)(x,y,t)=對于所述第三區域，采用基于時空能量匹配的融合規則融合帶通方向子帶系9.根據權利要求8所述的基于多源視頻數據融合的船艦目標識別與追蹤方法，其特征對每個尺度、方向和空間位置分別計算每個視頻的ST帶通方向子對于當前子帶中的每一幀，根據所述相似性與自適應閾值之567[0012]采用基于三維曲面小波變換的運動能量相結合的視頻融合方法將所述對齊后的[0029]采用三維曲面小波變換方法將對齊后的每個視頻分解成所述不同尺度和方向的子帶包括帶通方向子帶和低通方8[0032]對所述帶通方向融合視頻和所述子帶方向融合視頻進行逆3D_ST重構，得到所述[0034]利用改進的ST域z_score方法，結合所述帶通方向子帶系數將所述對齊后的多源第二區域表示在至少2個視頻中檢測到運動信息，所述第三區域表示所有視頻均檢測不到[0041]當所述帶當前幀中存在運動物體，利用修正后的z_score方法對每個子帶的所述為修正后的9[0057]對于所述第三區域，采用基于時空能量匹配的融合規則[0062]根據所述平均值，計算每個視頻中以所述空間位置為中心的局部空間區域的能B1為局部空間區域的大小；值，表示視頻能量最大時該視頻的帶通方向子帶系數，[0072]本發明采用基于三維曲面小波變換的運動能量相結合的視頻融合方法對對齊后[0073]圖1為本發明實施例提供的一種基于多源視頻數據融合的船艦目標識別與追蹤方[0074]圖2為本發明實施例提供的另一種基于多源視頻數據融合的船艦目標識別與追蹤[0079]請參見圖1和圖2，圖1為本發明實施例提供的一種基于多源視頻數據融合的船艦目標識別與追蹤方法流程示意圖，圖2為本發明實施例提供的另一種基于多源視頻數據融進的基于三維曲面小波變換(3D_ST)的運動_能量相結合的視頻融合方法，采用3D_ST將對[0087]為了對空間參數建模，討論時空點的空間部分。設(t)=(x,y,1"表示S中時空點[0088]在二維情況下，相機投影中心之間的距離相對于相機到場景的距離可以忽略不[0089]Hj(r)=j'(s.t+Ar).[0101]具體的，過跟蹤運動物體的斑點上的唯一點作為特征點]為時空軌跡γ的時間支撐，(t)為時空點在時間t(齊次坐標)下[0127]S31、采用三維曲面小波變換方法將對齊后的每個視頻分解成不同尺度和方向的本實施例首先使用改進的z_score在ST域中檢測時間運動信息，將對齊后的多源視頻的時[0143]在3D_ST中采用的重采樣矩陣隨尺度和沙漏濾波分支的變化而變化，因此在每個[0153]對于m僅有一個取值滿足第一區域表示僅在一個視頻Vm中檢測到運動信息。對于至少m由兩個取值滿足第二區域表示不止在一個視頻中，即在多個或全部視頻中都檢測到運動信[0157]具體的，對于區域m僅有一個取值滿足只有輸入視頻Vm對[0160]對于第二區域至少m有兩個取值滿足引入運動選擇性指標值，表示視頻能量最大時該視頻的帶通方向子帶系數，合算法可以很好地從輸入視頻中提取重要的時空信息。還采用了改進的基于z_score的運[0187]本實施例采用基于三維曲面