一种道路车辆监控视频中的关键帧提取方法

摘要：

针对道路监控视频中特定车辆图像序列的关键帧提取问题，在运动对象检测的基础上，提出一种关键帧提取方法。将积分通道特征和面积特征作为图像特征描述子，结合AdaBoost训练分类器，实现道路监控视频车辆序列图像中关键帧的提取。通过运动对象前景检测技术获得出现在监控区域的运动车辆最小外接矩形图像序列，选择满足监控分析需求(车牌清晰度高，能判断车型)的若干帧作为正样本，其他不满足监控分析需求的作为负样本，提取样本图像的面积特征和积分通道特征，利用AdaBoost方法训练得到一个分类器，使用AdaBoost分类器对测试样本进行分类，根据打分规则提取关键帧。实验结果表明，该方法能提取运动车辆从进入到离开监控区域的序列图像帧中最清晰的图像，实现道路车辆监控视频分析数据的有效压缩。

关键词：AdaBoost分类器、积分通道特征、道路车辆监控、关键帧、最小外接矩形、运动对象检测

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61271438,61175015。

在线出版日期：2014-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：282-286