视频信息智能显示方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及视频图像处理及显示技术领域，是一种视频信息智能显示方法及装置。可用于需通过视频监控寻找目标对象的场合，例如:车辆追踪、走失人员查找等，使其不再依赖于人工，能极大程度地提高工作效率。
【背景技术】
[0002]视频监控是安全防范系统的重要组成部分，是各行业重点部门或重要场所进行实时监控的物理基础，管理部门可通过它获得有效数据、图像信息，对突发性异常事件的过程进行及时的监视和记忆。
[0003]在现实情况下，发生异常事件的概率是非常低的，因此管理部门一般不会派遣专人对监控进行实时的监视。通常在异常事件发生后，管理部门才会调取监控进行查看。
[0004]目前对于监控的查看，完全依赖于人工。例如，警方通过监控查找嫌疑人驾车路线时，通常要将所有可能时间段内所有可能路段的监控全部进行查看，这是相当费时费力的。
【发明内容】
[0005]本发明的目的是为解决目前监控查看费时费力、效率低下等问题而提供的一种视频信息智能显示方法及装置，它可以通过对图像的识别自动捕捉出视频中出现的目标对象，并对其进行显示和记录，使其不再依赖于人工。根据处理速度可加快视频播放速度，最大程度地提高工作效率。
[0006]实现本发明目的的具体技术方案是:
一种视频信息智能显示方法，该方法包括以下具体步骤:
a)PC机将解码后的视频数据通过HDM1、DVI传送到视频处理电路中，视频接收器接收数据后传送给核心处理器；
b)核心处理器将接收到的数据送至DDR3缓存，对每一帧图像预处理后进行定位，具体包括如下步骤:
①通过核心处理器将接收到的视频数据传送至DDR3存储器进行缓存；
②对图像进行灰度化、高斯滤波等预处理操作，将图像转换为灰阶图，并滤除噪声使图像平滑；
③对图像进行边缘检测，分离出图像的前景与背景，提取出图像轮廓；
④对图像进行二值化处理，仅保留图像边缘像素的二值化信息；
⑤对图像使用开、闭运算，将图像构成连通域，并滤除图像中干扰信息；
⑥使用投影法对图像进行水平方向和垂直方向上投影，统计每行、每列像素值，得到最终定位结果；
c)通过ARM对定位后的图像进行进一步识别，并判断是否为目标对象，具体包括如下步骤:
①判断图像是否倾斜，对倾斜图像进行矫正； ②对图像进行分割；
③提取出图像中的像素特征，并进行BP神经网络训练；
④进行识别，并判断是否为目标对象；
d)将包含目标对象的视频画面、该画面在视频中出现的时间以及识别结果在SD卡上进行存储，或通过以太网发送至服务器，并通过视频发送器发送给显示器进行显示。
[0007]一种视频信息智能显示装置，该装置包括PC机、视频处理电路、服务器以及显示器，视频处理电路通过数据传输线分别连接PC机、服务器和显示器。所述视频处理电路包括视频接收器、视频发送器、核心处理器、ARM、DDR3存储器、SD卡接口以及以太网接口，核心处理器分别与各部分相连。其中，核心处理器完成目标定位工作，ARM对定位后的图像进行进一步识别，DDR3对数据进行缓存，SD卡、以太网可分别对包含目标对象的视频画面、该画面在视频中出现的时间和识别结果进行存储以及发送至服务器。
[0008]本发明解决了目前监控查看费时费力、效率低下等问题，它可以通过对图像的识别自动捕捉出视频中出现的目标对象，并对其进行显示和记录，使其不再依赖于人工。根据处理速度可加快视频播放速度，最大程度地提高工作效率。
【附图说明】
[0009]图1为本发明装置结构示意图；
图2为本发明视频处理电路结构示意图；
图3为本发明图像定位流程图；
图4为本发明图像识别流程图。
【具体实施方式】
[0010]参阅图1，图1为本发明装置结构示意图。PC机将视频源通过HDMI或DVI传送到视频处理电路，视频处理电路对其进行处理、识别，再将识别到的包含目标对象的视频画面、该画面在视频中出现的时间以及识别结果通过以太网发送到服务器，并通过HDMI或DVI发送至显示器进行显示。
[0011]参阅图2，图2为本发明视频处理电路结构示意图。视频处理电路包括视频接收器、视频发送器、核心处理器、ARM、DDR3存储器、SD卡接口以及以太网口，核心处理器分别与视频接收器、视频发送器、ARM、DDR3存储器、SD卡接口以及以太网口相连，这里核心处理采用Spartan芯片。输入视频信号通过视频接收器接收后传送给核心处理器，核心处理器将其送入DDR3进行缓存，并完成图像定位工作，ARM对定位后图像进行进一步识别。识别到目标对象后将包含目标对象的视频画面、该画面在视频中出现的时间以及识别结果存储进SD卡或通过以太网发送到服务器，并通过视频发送器将其输出到显示器上。
[0012]参阅图3，图3为本发明图像定位流程图。首先，对图像进行灰度化以减少存储空间、提高处理速度，若图像识别的判断标准与图像的颜色信息有关则不做灰度化处理；其次，对图像进行高斯滤波，滤除噪声使图像平滑；通过边缘检测分离出图像的背景与前景，提取出图像轮廓；再对图像进行二值化处理，仅保留图像边缘像素的二值化信息；接着，使用开、闭运算将图像构成连通域，并滤除图像中干扰信息；最后，通过投影法对图像进行水平方向和垂直方向上投影，统计每行、每列像素值，得到最终定位区域。
[0013]参阅图4，图4为本发明图像识别流程图。首先，判断定位后的图像是否倾斜，对倾斜图像进行矫正使图像更利于识别；其次，对图像进行分割；接着，对每部分图像提取出像素特征，进行BP神经网络训练；判断得到的结果与期望值间的误差是否在可接受范围内；最后，对图像进行最终的识别与判断。
[0014]实施例1