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摘要：本发明涉及电视系统数据通信领域，具体涉及一种面向鱼类分选的视频数据采集方法及系统，包括：基于相邻帧图像差异程度对所有帧待检测鱼图像进行筛选，获取待匹配图像；获取待匹配图像中所有角点；根据每个角点的背景簇稳定程度，以及与其他角点之间角点变动幅度的差异，获取每个角点的角点重要程度；通过每个角点周围像素点的灰度分布情况对角点重要程度进行修正，获取每个角点的匹配优选程度；基于匹配优选程度对所有角点进行筛选，获取用于鱼类分选的匹配角点；通过所述匹配角点进行模版匹配，获得模版匹配结果；根据模版匹配结果对待检测鱼进行种类分选。本发明提高了鱼类分选自动识别的分选准确性。

主权项：1.一种面向鱼类分选的视频数据采集方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取待检测鱼的视频数据；将所述视频数据分解为若干帧待检测鱼图像；获取每帧待检测鱼图像的所有参考图像；根据每帧待检测鱼图像与参考图像之间的灰度差异情况，获取每帧待检测鱼图像的相邻帧图像差异程度；基于相邻帧图像差异程度对所有帧待检测鱼图像进行筛选，获取待匹配图像；获取待匹配图像中所有角点；通过分析每个角点在待匹配图像进行多次聚类后的聚类结果中，所属聚类簇的变化情况，获取每个角点的背景簇稳定程度；根据每个角点在待匹配图像与参考图像之间的距离差异，获取每个角点的角点变动幅度；根据每个角点的背景簇稳定程度，以及与其他角点之间角点变动幅度的差异，获取每个角点的角点重要程度；通过每个角点周围像素点的灰度分布情况对角点重要程度进行修正，获取每个角点的匹配优选程度；基于匹配优选程度对所有角点进行筛选，获取用于鱼类分选的匹配角点；通过所述匹配角点进行模版匹配，获得模版匹配结果；根据模版匹配结果对待检测鱼进行种类分选；获取每帧待检测鱼图像的所有参考图像的具体方法为：将第帧待检测鱼图像的前后相邻帧待检测鱼图像，均记为第帧待检测鱼图像的参考图像；基于相邻帧图像差异程度对所有帧待检测鱼图像进行筛选，获取待匹配图像的具体方法为：在所有帧待检测鱼图像中，将相邻帧图像差异程度最小的待检测鱼图像作为待匹配图像；根据每帧待检测鱼图像与相邻帧待检测鱼图像之间的灰度差异情况，获取每帧待检测鱼图像的相邻帧图像差异程度的具体方法为：将第帧待检测鱼图像的前后相邻帧待检测鱼图像，均记为第帧待检测鱼图像的参考图像；将第帧待检测鱼图像中第个像素点与第帧待检测鱼图像的第个参考图像中第个像素点之间灰度值的差值的绝对值，记为第帧待检测鱼图像与第个参考图像之间第个像素点的灰度差异值；将第帧待检测鱼图像与第个参考图像之间所有像素点的灰度差异值的均值，记为第个参考图像的参考差异值；将第帧待检测鱼图像的所有参考图像的参考差异值的均值，作为第帧待检测鱼图像的相邻帧图像差异程度；通过分析每个角点在待匹配图像进行多次聚类后的聚类结果中，所属聚类簇的变化情况，获取每个角点的背景簇稳定程度的具体方法为：对待匹配图像进行不同K值的Kmeans聚类，获得若干种聚类结果；将第个角点在第种聚类结果中所属聚类簇内所有像素点的数量，记为第个角点在第种聚类结果下的背景簇面积；将第个角点在第种聚类结果下的背景簇面积与第个角点在所有种聚类结果下的背景簇面积的均值之间差值的均值，记为第个角点在第种聚类结果下的变动因子；将第个角点在所有种聚类结果下的变动因子的均值的倒数的归一化后值，作为第个角点的背景簇稳定程度；根据每个角点在待匹配图像与相邻帧待检测鱼图像之间的距离差异，获取每个角点的角点变动幅度的具体方法为：将第个角点在第个参考图像垂直投影上对应的像素点，记为第个角点在第个参考图像上的目标位置；对于第个参考图像中任意一个角点，将所述角点与第个角点在第个参考图像上的目标位置之间的欧氏距离，作为所述角点的变动距离；在第个参考图像中所有角点中，将变动距离最小的角点，作为第个角点在第个参考图像上的目标角点；将第个角点在所有参考图像上的目标角点的变动距离的均值，作为第个角点的角点变动幅度；根据每个角点的背景簇稳定程度，以及与其他角点之间角点变动幅度的差异，获取每个角点的角点重要程度的具体方法为：对于待匹配图像中除第个角点之外的任意一个角点，将所述角点与第个角点之间角点变动幅度的差值的绝对值，记为所述角点的变动差异值；将待匹配图像中除第个角点之外的所有角点的变动差异值的均值，记为第个角点在待匹配图像中的整体变动差异值；在第个参考图像中，对于除第个角点在第个参考图像上的目标角点之外的任意一个角点，将所述角点与第个角点在第个参考图像上的目标角点之间角点变动幅度的差值的绝对值，记为所述角点的目标变动差异值；将除第个角点在第个参考图像上的目标角点之外的所有角点的目标变动差异值的均值，记为第个角点在第个参考图像中的目标整体变动差异值；将第个角点在所有参考图像中的目标整体变动差异值的均值与第个角点在待匹配图像中的整体变动差异值之间差值的绝对值，作为第个角点的最终变动差异值；将第个角点的最终变动差异值与第个角点的背景簇稳定程度之间乘积的倒数的归一化后值，作为第个角点的角点重要程度；通过每个角点周围像素点的灰度分布情况对角点重要程度进行修正，获取每个角点的匹配优选程度的具体方法为：预设一个邻域参数，以第个角点作为窗口中心，获取窗口大小为的窗口，并将该窗口记为第个角点的邻域范围；将第个角点的邻域范围内所有像素点的灰度值的均值，记为第一均值；将第个角点的邻域范围内第个像素点与第一均值的差值的绝对值，记为第个像素点的第一差值；将第个角点的邻域范围内所有像素点的第一差值的均值的倒数，记为置信因子；将第个角点的角点重要程度与置信因子的乘积，作为第个角点的匹配优选程度；基于匹配优选程度对所有角点进行筛选，获取用于鱼类分选的匹配角点的具体方法为：将待匹配图像中所有角点按照匹配优选程度进行从大到小进行排序，得到排序后的角度序列；将排序后的角度序列中前4个角度，均记为用于鱼类分选的匹配角点。

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百度查询： 贵州省水利水电勘测设计研究院有限公司 一种面向鱼类分选的视频数据采集方法及系统