一种基于特征点分析的运动检测的方法及其装置

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一种基于特征点分析的运动检测的方法及其装置
申请号:CN202510061895
申请日期:2025-01-15
公开号:CN119887846B
公开日期:2025-07-18
类型:发明专利
摘要
本发明涉及运动检测领域,具体公开了一种基于特征点分析的运动检测的方法及其装置,包括以下步骤:a.利用SIFT算法,在图像中提取特征点;b.对每个特征点,提取其邻域内的像素信息,包括梯度、颜色、局部对比度和纹理特征,以丰富特征点的描述;c.融合来自不同传感器或图像源的特征点信息,计算每个特征点的融合权重,并基于这些权重对特征点进行加权平均,以实现多源信息的有效融合;本发明通过融合来自不同传感器或图像源的特征点信息,计算融合权重并进行加权平均,有效整合了多源信息,提高了运动检测的可靠性和全面性,这种融合策略能够充分利用不同传感器或图像源的优势,弥补单一来源信息的不足。
技术关键词
运动检测 特征点信息 卡尔曼滤波算法 块匹配算法 传感器 邻域 协方差矩阵 纹理特征 RANSAC算法 对比度 运动估计模块 图像 多源信息融合 轨迹 后处理模块 精度
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