CN103971383A - 一种计算视频图像中目标运动速度的方法 - Google Patents

Abstract

一种计算视频图像中目标运动速度的方法。其包括计算视频图像中目标运动轨迹的点数、判断目标运动轨迹点数、采用CV法计算目标运动的水平速度和垂直速度、计算视频图像中当前帧图像内目标的轨迹点与前M帧图像内目标的轨迹点的距离、将上述距离与单位距离比较、采用ECV1法计算目标运动的水平速度和垂直速度、采用ECV2法计算目标运动的水平速度和垂直速度以及根据目标运动的水平速度和垂直速度计算目标运动的速度和方向等步骤。本发明提供的计算视频图像中目标运动速度的方法包含有三种不同的速度计算方法，可以根据实际场景选择最为合适的速度计算方法，有效地提高了目标运动速度计算的准确性。

Description

一种计算视频图像中目标运动速度的方法

技术领域

本发明属于图像处理、视频监控技术领域，特别是涉及一种计算视频图像中目标运动速度的方法。

背景技术

在图像分析中，目标的运动速度是分析目标行为的重要特征，在视频监控的实际众多应用场合都需要计算目标的运动速度，例如监控场景中目标的跟踪、目标的分类、公路上检测车辆是否超速、特殊场所中人是否快跑等等。因此，目标运动速度计算的准确性将会直接影响后期目标跟踪、目标行为的分析与判断的准确性及可靠性。

公开号为CN101187671A的中国专利申请公开了一种确定汽车行驶速度的方法，该方法首先通过一段时间内采集到的汽车行驶图像确定汽车的行驶轨迹，然后根据该行驶轨迹以及图像上像素之间所表示的实际距离，确定该汽车在一段时间内的行驶速度。公开号为CN101196991A的中国专利申请公开了一种密集客流计数和行人步行速度自动检测方法。然而，上述目标运动速度的计算方法都只是简单的计算方法，因此准确性较差。

综上所述，目前迫切需要提出一种计算视频图像中目标运动速度的方法。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种计算视频图像中目标运动速度的方法。

为了达到上述目的，本发明提供的计算视频图像中目标运动速度的方法包括按顺序执行的下列步骤：

第一步骤101，计算视频图像中目标运动轨迹的点数，然后进入第二步骤102；

第二步骤102，若目标运动轨迹的点数小于第一阈值，则转入第三步骤103，否则转入第四步骤104；

第三步骤103，采用CV法计算目标运动的水平速度和垂直速度，然后进入第八步骤108；

第四步骤104，计算视频图像中当前帧图像内目标的轨迹点与前M帧图像内目标的轨迹点的距离，然后进入第五步骤105；

第五步骤105，若上述第四步骤104计算出的距离大于单位距离，则转入第六步骤106，否则转入第七步骤107；

第六步骤106，采用ECV1法计算目标运动的水平速度和垂直速度，然后进入第八步骤108；

第七步骤107，采用ECV2法计算目标运动的水平速度和垂直速度，然后进入第八步骤108；

第八步骤108，根据目标运动的水平速度和垂直速度，计算目标运动的速度和方向并输出。

在第一步骤101中，所述的根据目标跟踪结果中的目标运动轨迹，计算视频图像中目标运动轨迹的点数NUM的方法是通过统计视频图像中目标运动轨迹点存在的图像的帧数而获得，其中，目标跟踪结果包括目标的运动轨迹和目标的尺寸。

在第二步骤102中，所述的第一阈值T1∈[12,20]。

在第三步骤103中，所述的采用CV法计算目标运动的水平速度和垂直速度的方法如下：以当前帧图像为第0帧图像，前i帧图像为第i帧图像(i∈[1,NUM])，计算第j(j＝1，2，…，N)帧图像与第j-1帧图像内目标的水平位移d_xj、垂直位移d_yj，计算水平位移d_xj的平均值垂直位移d_yj的平均值然后根据帧间时间△T，计算目标运动的水平速度 $v_x={\stackrel{\‾}{d}}_x/\mathrm{\ΔT}={\mathrm{\Σ}}_{j=1}^N{d}_{\mathrm{xj}}/(N\·\mathrm{\ΔT}),$ 垂直速度 $v_y={\stackrel{\‾}{d}}_y/\mathrm{\ΔT}={\mathrm{\Σ}}_{j=1}^N{d}_{\mathrm{yj}}/(N\·\mathrm{\ΔT});$ 其中，N表示从当前帧图像开始选择到前N帧图像，N∈[4,第一阈值T1)且N为整数。

在第四步骤104中，所述的计算视频图像中当前帧图像内目标的轨迹点与前M帧图像内目标的轨迹点的距离的方法是：分别计算视频图像中前M帧图像内目标的轨迹点与当前帧图像内目标的轨迹点的水平位移dx、垂直位移dy，则视频图像中前M帧图像内目标的轨迹点与当前帧图像内目标的轨迹点的距离其中，M表示相隔的帧数，满足6≤2M≤NUM且M为整数，NUM为视频图像中目标运动轨迹的点数。

在第五步骤105中，所述的目标的单位距离unitDist的计算公式如下：

$\mathrm{unitDist}=\frac{\min (W,H)}{2\·(1-\min \_\mathrm{match}\_\mathrm{coef})}$

其中，W、H分别表示目标的宽度、高度，min_match_coef表示最小匹配系数。

在第六步骤106中，所述的采用ECV1法计算目标运动的水平速度和垂直速度的方法如下：以当前帧图像为第0帧图像，前i帧图像为第i帧图像，i∈[1,NUM]，其中NUM为视频图像中目标运动轨迹的点数，计算第M+j-1帧图像到第j-1帧图像内目标的水平位移d_xj、垂直位移d_yj，计算水平位移d_xj的平均值垂直位移d_yj的平均值其中j＝1，2，…，M，M为相隔的帧数，然后根据帧间时间△T和相隔的帧数M计算目标运动的水平速度v_x、垂直速度v_y，其计算公式如下：

$v_x=\frac{{\stackrel{\‾}{d}}_x}{\mathrm{\ΔT}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{xj}}}{M\·(M\·\mathrm{\ΔT})}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{xj}}}{M^2\·\mathrm{\ΔT}}$

$v_y=\frac{{\stackrel{\‾}{d}}_y}{\mathrm{\ΔT}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{yj}}}{M\·(M\·\mathrm{\ΔT})}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{yj}}}{M^2\·\mathrm{\ΔT}}.$

在第七步骤107中，所述的采用ECV2法计算视频图像中目标运动的水平速度和垂直速度的方法如下：

(1)搜索跨越点Gap：以当前帧图像为第0帧图像，前i帧图像为第i帧图像，i∈[1,NUM]，从p＝1开始搜索跨越点，计算第M+p帧图像内目标的轨迹点与第0帧图像内目标的轨迹点的水平位移dx′、垂直位移dy′，第M+p帧图像内目标的轨迹点与第0帧图像内目标的轨迹点的位移距离为如果位移距离D_M+p小于单位距离unitDist，则认为找到跨越点，跨越点Gap＝p并转入下一步骤；否则p＝p+1，继续从第M+p帧图像开始搜索跨越点Gap；

(2)计算目标运动速度：计算第M+Gap+j-1帧图像到第j-1帧图像内目标的水平位移d_xj、垂直位移d_yj，计算水平位移d_xj的平均值垂直位移d_yj的平均值其中j＝1，2，…，M，然后根据帧间时间△T和相隔的帧数M+Gap计算目标运动的水平速度v_x、垂直速度v_y，其计算公式如下：

$v_x=\frac{{\stackrel{\‾}{d}}_x}{\mathrm{\ΔT}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{xj}}}{M\·((M+\mathrm{Gap})\·\mathrm{\ΔT})}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{xj}}}{M\·(M+\mathrm{Gap})\·\mathrm{\ΔT}}$

$v_y=\frac{{\stackrel{\‾}{d}}_y}{\mathrm{\ΔT}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{yj}}}{M\·((M+\mathrm{Gap})\·\mathrm{\ΔT})}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{yj}}}{M\·(M+\mathrm{Gap})\·\mathrm{\ΔT}}.$

与现有技术相比，本发明提供的计算视频图像中目标运动速度的方法包含有三种不同的速度计算方法，可以根据实际场景选择最为合适的速度计算方法，有效地提高了目标运动速度计算的准确性。

附图说明

图1为本发明提供的计算视频图像中目标运动速度的方法流程图。

图2为本发明提供的CV法计算目标运动的水平速度和垂直速度的一实施例示意图。

图3为本发明提供的ECV1法计算目标运动的水平速度和垂直速度的一实施例示意图。

图4为本发明提供的ECV2法计算目标运动的水平速度和垂直速度的一实施例示意图。

具体实施方式

本发明主要用于实现视频图像中目标运动速度的计算，可以用于诸如目标跟踪、目标分类、目标行为分析等图像分析技术领域。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明进一步详细说明。

本发明基于分析目标的运动轨迹的基础上，目标的运动轨迹是利用目标跟踪方法通过连续帧视频图像中对每帧图像内目标的位置进行连续跟踪而形成的轨迹。其中，每帧图像内目标的位置对应一个轨迹点。目标跟踪方法不是本发明的发明点，这里不再详述，具体可以参照现有技术，例如可以参考公开号为CN101739686A的中国专利申请。

为了使下文说明清楚，作以下定义：前i帧图像是指当前帧图像以前的与当前帧图像相隔i帧的图像，例如前1帧图像是指当前帧图像的上一帧图像，前2帧图像是指前1帧图像的上一帧图像。

图1为本发明提供的计算视频图像中目标运动速度的方法的流程图；如图1所示，本发明提供的计算视频图像中目标运动速度的方法包括按顺序执行的下列步骤：

第一步骤101，计算视频图像中目标运动轨迹的点数，然后进入第二步骤102；

第二步骤102，若目标运动轨迹的点数小于第一阈值，则转入第三步骤103，否则转入第四步骤104；

第三步骤103，采用CV法计算目标运动的水平速度和垂直速度，然后进入第八步骤108；

第四步骤104，计算视频图像中当前帧图像内目标的轨迹点与前M帧图像内目标的轨迹点的距离，然后进入第五步骤105；

第五步骤105，若上述第四步骤104计算出的距离大于单位距离，则转入第六步骤106，否则转入第七步骤107；

第六步骤106，采用ECV1法计算目标运动的水平速度和垂直速度，然后进入第八步骤108；

第七步骤107，采用ECV2法计算目标运动的水平速度和垂直速度，然后进入第八步骤108；

第八步骤108，根据目标运动的水平速度和垂直速度，计算目标运动的速度和方向并输出。

其中，在第一步骤101中，所述的根据目标跟踪结果中的目标运动轨迹，计算视频图像中目标运动轨迹的点数NUM的方法是通过统计视频图像中目标运动轨迹点存在的图像的帧数而获得。其中，目标跟踪结果包括目标的运动轨迹和目标的尺寸。

在第二步骤102中，所述的第一阈值T1∈[12,20]。

在第三步骤103中，所述的采用CV法计算目标运动的水平速度和垂直速度的方法如下：以当前帧图像为第0帧图像，前i帧图像为第i帧图像(i∈[1,NUM]，其中NUM为视频图像中目标运动轨迹的点数)，计算第j(j＝1，2，…，N)帧图像与第j-1帧图像内目标的水平位移d_xj、垂直位移d_yj，计算水平位移d_xj的平均值垂直位移d_yj的平均值然后根据帧间时间△T，计算目标运动的水平速度垂直速度其中，N表示从当前帧图像开始选择到前N帧图像，N∈[4,第一阈值T1)且N为整数，可以根据实际需求设定，N的取值越大速度计算的越准确，但相应地消耗的计算时间也较长。

图2给出了当选择N＝4时，按照CV法计算目标运动的水平速度和垂直速度的一实施例示意图。如图2所示，0、1、…、4分别表示第0帧图像、第1帧图像、…、第4帧图像，分别对应于当前帧图像、前1帧图像、…、前4帧图像；△T为相邻两帧图像的时间；d_xj(j＝1，2，…，4)表示第j帧图像内目标的轨迹点与第j-1帧图像内目标的轨迹点在水平方向的位移，d_yj表示第j帧图像内目标的轨迹点与第j-1帧图像内目标的轨迹点在垂直方向的位移，CV法计算目标运动的水平速度v_x和垂直速度v_y的公式如下：

$v_x=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^4{d}_{\mathrm{xj}}}{4\·\mathrm{\ΔT}},v_y=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^4{d}_{\mathrm{yj}}}{4\·\mathrm{\ΔT}}$

在第四步骤104中，所述的计算视频图像中当前帧图像内目标的轨迹点与前M帧图像内目标的轨迹点的距离的方法为：分别计算视频图像中前M帧图像内目标的轨迹点与当前帧图像内目标的轨迹点的水平位移dx、垂直位移dy，则视频图像中前M帧图像内目标的轨迹点与当前帧图像内目标的轨迹点的距离其中，M表示相隔的帧数，满足6≤2M≤NUM(NUM为视频图像中目标运动轨迹的点数)且M为整数，M可以根据实际需求设定，M的取值越大速度计算的越准确，但相应地消耗的计算时间也较长，需要等待充足的轨迹数据生成的时间也长。

在第五步骤105中，所述的目标的单位距离unitDist计算公式如下：

$\mathrm{unitDist}=\frac{\min (W,H)}{2\·(1-\min \_\mathrm{match}\_\mathrm{coef})}$

其中，W、H分别表示目标的宽度、高度，min_match_coef表示最小匹配系数，min_match_coef∈[0.6,0.7]。

在第六步骤106中，所述的采用ECV1法计算目标运动的水平速度和垂直速度的方法如下：以当前帧图像为第0帧图像，前i帧图像为第i帧图像(i∈[1,NUM]，其中NUM为视频图像中目标运动轨迹的点数)，计算第M+j-1(j＝1，2，…，M，M为相隔的帧数)帧图像到第j-1帧图像内目标的水平位移d_xj、垂直位移d_yj，计算水平位移d_xj的平均值垂直位移d_yj的平均值然后根据帧间时间△T和相隔的帧数M，计算目标运动的水平速度v_x、垂直速度v_y，其计算公式如下：

$v_x=\frac{{\stackrel{\‾}{d}}_x}{\mathrm{\ΔT}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{xj}}}{M\·(M\·\mathrm{\ΔT})}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{xj}}}{M^2\·\mathrm{\ΔT}}$

$v_y=\frac{{\stackrel{\‾}{d}}_y}{\mathrm{\ΔT}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{yj}}}{M\·(M\·\mathrm{\ΔT})}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{yj}}}{M^2\·\mathrm{\ΔT}}.$

图3给出了当选择M＝4时，ECV1法计算目标运动的水平速度和垂直速度的一实施例示意图。如图3所示，0、1、…、7分别表示第0帧图像、第1帧图像、…、第7帧图像，分别对应于当前帧图像、前1帧图像、…、前7帧图像；△T为相邻两帧图像的时间；d_xj(j＝1，2，…，4)表示第j+3帧图像内目标的轨迹点与第j-1帧图像内目标的轨迹点在水平方向的位移，d_yj表示第j+3帧图像内目标的轨迹点与第j-1帧图像内目标的轨迹点在垂直方向的位移，ECV1法计算目标运动的水平速度v_x和垂直速度v_y的公式如下：

$v_x=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^4{d}_{\mathrm{xj}}}{16\·\mathrm{\ΔT}},v_y=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^4{d}_{\mathrm{yj}}}{16\·\mathrm{\ΔT}}$

在第七步骤107中，ECV2法主要是针对速度较慢的目标使用的，为了弥补目标的位移较小而造成的速度计算不准确问题，ECV2法在ECV1法的基础上进行了“跨越点”处理，以保证目标的位移足够大。采用ECV2法计算视频图像中目标运动的水平速度和垂直速度的方法如下：

(1)搜索跨越点Gap：以当前帧图像为第0帧图像，前i帧图像为第i帧图像(i∈[1,NUM]，其中NUM为视频图像中目标运动轨迹的点数)，从p＝1开始搜索跨越点，计算第M+p帧图像内目标的轨迹点与第0帧图像内目标的轨迹点的水平位移dx′、垂直位移dy′，第M+p帧图像内目标的轨迹点与第0帧图像内目标的轨迹点的位移距离为如果位移距离D_M+p小于单位距离unitDist，则认为找到跨越点，跨越点Gap＝p并转入下一步骤；否则p＝p+1，继续从第M+p帧图像开始搜索跨越点Gap。

(2)计算目标运动速度：计算第M+Gap+j-1(j＝1，2，…，M)帧图像到第j-1帧图像内目标的水平位移d_xj、垂直位移d_yj，计算水平位移d_xj的平均值垂直位移d_yj的平均值然后根据帧间时间△T和相隔的帧数M+Gap，计算目标运动的水平速度v_x、垂直速度v_y，其计算公式如下：

$v_x=\frac{{\stackrel{\‾}{d}}_x}{\mathrm{\ΔT}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{xj}}}{M\·((M+\mathrm{Gap})\·\mathrm{\ΔT})}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{xj}}}{M\·(M+\mathrm{Gap})\·\mathrm{\ΔT}}$

$v_y=\frac{{\stackrel{\‾}{d}}_y}{\mathrm{\ΔT}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{yj}}}{M\·((M+\mathrm{Gap})\·\mathrm{\ΔT})}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{yj}}}{M\·(M+\mathrm{Gap})\·\mathrm{\ΔT}}.$

图4给出了当选择M＝4时，ECV2法计算目标运动的水平速度和垂直速度的一实施例示意图。如图4所示，0、1、…、11分别表示第0帧图像、第1帧图像、…、第11帧图像，分别对应于当前帧图像、前1帧图像、…、前11帧图像；△T为相邻两帧图像的时间，Gap＝4为该例中搜索到的跨越点；dxj(j＝1，2，…，4)、d_yj分别表示第j+7帧图像内目标的轨迹点与第j-1帧图像内目标的轨迹点在水平方向的位移、垂直方向的位移，ECV2法计算目标运动的水平速度v_x和垂直速度v_y的公式如下：

$v_x=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^4{d}_{\mathrm{xj}}}{32\·\mathrm{\ΔT}},v_y=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^4{d}_{\mathrm{yj}}}{32\·\mathrm{\ΔT}}$

在第八步骤108中，所述的根据目标运动的水平速度和垂直速度，计算目标运动的速度v和方向θ的公式如下：

$v=\sqrt{v_x^2+v_y^2},$

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围，应当理解，本发明并不限于这里所描述的实现方案，这些实现方案描述的目的在于帮助本领域中的技术人员实践本发明。任何本领域中的技术人员很容易在不脱离本发明精神和范围的情况下进行进一步的改进和完善，因此本发明只受到本发明权利要求的内容和范围的限制，其意图涵盖所有包括在由所附权利要求所限定的本发明精神和范围内的备选方案和等同方案。

Claims (8)

1.一种计算视频图像中目标运动速度的方法，其特征在于，该方法包括按顺序执行的下列步骤：

第一步骤101，计算视频图像中目标运动轨迹的点数，然后进入第二步骤102；

第二步骤102，若目标运动轨迹的点数小于第一阈值，则转入第三步骤103，否则转入第四步骤104；

第三步骤103，采用CV法计算目标运动的水平速度和垂直速度，然后进入第八步骤108；

第四步骤104，计算视频图像中当前帧图像内目标的轨迹点与前M帧图像内目标的轨迹点的距离，然后进入第五步骤105；

第五步骤105，若上述第四步骤104计算出的距离大于单位距离，则转入第六步骤106，否则转入第七步骤107；

第六步骤106，采用ECV1法计算目标运动的水平速度和垂直速度，然后进入第八步骤108；

第七步骤107，采用ECV2法计算目标运动的水平速度和垂直速度，然后进入第八步骤108；

第八步骤108，根据目标运动的水平速度和垂直速度，计算目标运动的速度和方向并输出。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在第一步骤101中，所述的根据目标跟踪结果中的目标运动轨迹，计算视频图像中目标运动轨迹的点数NUM的方法是通过统计视频图像中目标运动轨迹点存在的图像的帧数而获得，其中，目标跟踪结果包括目标的运动轨迹和目标的尺寸。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在第二步骤102中，所述的第一阈值T1∈[12,20]。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在第三步骤103中，所述的采用CV法计算目标运动的水平速度和垂直速度的方法如下：以当前帧图像为第0帧图像，前i帧图像为第i帧图像(i∈[1,NUM])，计算第j(j＝1，2，…，N)帧图像与第j-1帧图像内目标的水平位移d_xj、垂直位移d_yj，计算水平位移d_xj的平均值垂直位移d_yj的平均值然后根据帧间时间△T，计算目标运动的水平速度垂直速度其中，N表示从当前帧图像开始选择到前N帧图像，N∈[4,第一阈值T1)且N为整数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在第四步骤104中，所述的计算视频图像中当前帧图像内目标的轨迹点与前M帧图像内目标的轨迹点的距离的方法是：分别计算视频图像中前M帧图像内目标的轨迹点与当前帧图像内目标的轨迹点的水平位移dx、垂直位移dy，则视频图像中前M帧图像内目标的轨迹点与当前帧图像内目标的轨迹点的距离其中，M表示相隔的帧数，满足6≤2M≤NUM且M为整数，NUM为视频图像中目标运动轨迹的点数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在第五步骤105中，所述的目标的单位距离unitDist的计算公式如下：

$\mathrm{unitDist}=\frac{\min (W,H)}{2\·(1-\min \_\mathrm{match}\_\mathrm{coef})}$

其中，W、H分别表示目标的宽度、高度，min_match_coef表示最小匹配系数。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在第六步骤106中，所述的采用ECV1法计算目标运动的水平速度和垂直速度的方法如下：以当前帧图像为第0帧图像，前i帧图像为第i帧图像，i∈[1,NUM]，其中NUM为视频图像中目标运动轨迹的点数，计算第M+j-1帧图像到第j-1帧图像内目标的水平位移d_xj、垂直位移d_yj，计算水平位移d_xj的平均值垂直位移d_yj的平均值其中j＝1，2，…，M，M为相隔的帧数，然后根据帧间时间△T和相隔的帧数M计算目标运动的水平速度v_x、垂直速度v_y，其计算公式如下：

$v_x=\frac{{\stackrel{\‾}{d}}_x}{\mathrm{\ΔT}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{xj}}}{M\·(M\·\mathrm{\ΔT})}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{xj}}}{M^2\·\mathrm{\ΔT}}$

$v_y=\frac{{\stackrel{\‾}{d}}_y}{\mathrm{\ΔT}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{yj}}}{M\·(M\·\mathrm{\ΔT})}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{yj}}}{M^2\·\mathrm{\ΔT}}.$

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在第七步骤107中，所述的采用ECV2法计算视频图像中目标运动的水平速度和垂直速度的方法如下：

(1)搜索跨越点Gap：以当前帧图像为第0帧图像，前i帧图像为第i帧图像，i∈[1,NUM]，从p＝1开始搜索跨越点，计算第M+p帧图像内目标的轨迹点与第0帧图像内目标的轨迹点的水平位移dx′、垂直位移dy′，第M+p帧图像内目标的轨迹点与第0帧图像内目标的轨迹点的位移距离为如果位移距离D_M+p小于单位距离unitDist，则认为找到跨越点，跨越点Gap＝p并转入下一步骤；否则p＝p+1，继续从第M+p帧图像开始搜索跨越点Gap；

(2)计算目标运动速度：计算第M+Gap+j-1帧图像到第j-1帧图像内目标的水平位移d_xj、垂直位移d_yj，计算水平位移d_xj的平均值垂直位移d_yj的平均值其中j＝1，2，…，M，然后根据帧间时间△T和相隔的帧数M+Gap计算目标运动的水平速度v_x、垂直速度v_y，其计算公式如下：

$v_x=\frac{{\stackrel{\‾}{d}}_x}{\mathrm{\ΔT}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{xj}}}{M\·((M+\mathrm{Gap})\·\mathrm{\ΔT})}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{xj}}}{M\·(M+\mathrm{Gap})\·\mathrm{\ΔT}}$

$v_y=\frac{{\stackrel{\‾}{d}}_y}{\mathrm{\ΔT}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{yj}}}{M\·((M+\mathrm{Gap})\·\mathrm{\ΔT})}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{d}_{\mathrm{yj}}}{M\·(M+\mathrm{Gap})\·\mathrm{\ΔT}}.$