一種基于中心檢測的跟蹤方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于中心檢測的跟蹤方法，包括以下步驟：1）采集視頻圖像當(dāng)前幀和前一幀圖像；2）基于步驟1）所獲得的兩幀圖像及當(dāng)前的跟蹤速度通過移位幀差算法提取圖像背景；3）利用所獲得圖像與背景圖像的差得到目標(biāo)圖像；4）確定目標(biāo)圖像的中心點(diǎn)坐標(biāo)；5）若目標(biāo)圖像的中心點(diǎn)與當(dāng)前幀圖像中心的距離小于設(shè)定閾值，則按照當(dāng)前的路徑跟蹤，否則，轉(zhuǎn)步驟6）；6）計(jì)算目標(biāo)圖像中心點(diǎn)的視場角，由該視場角與當(dāng)前幀圖像中心點(diǎn)的視場角的偏差，啟動跟蹤，使目標(biāo)圖像中心點(diǎn)的視場角趨同于當(dāng)前幀圖像中心點(diǎn)的視場角。依據(jù)本發(fā)明具有較好的跟蹤效果。
【專利說明】—種基于中心檢測的跟蹤方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種跟蹤方法，用于對符合一定特征的目標(biāo)進(jìn)行PTZ跟蹤，其中PTZ是Pan/Tilt/Zoom的簡寫，代表云臺全方位(上下、左右)移動及鏡頭變倍、變焦控制。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來，隨著安防行業(yè)的發(fā)展，各種新技術(shù)浮現(xiàn)于市面并應(yīng)用于不同領(lǐng)域，其中自動跟蹤技術(shù)是一個較為熱門的前沿技術(shù)。跟蹤方法可以理解為目標(biāo)檢測跟蹤，是近年來計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中備受關(guān)注的前沿方向，它通常包含運(yùn)動目標(biāo)的圖像序列中檢測、識別、跟蹤目標(biāo)，并對其進(jìn)行理解和描述。
[0003]目標(biāo)分析包含模式識別、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、人工智能等多個方面的內(nèi)容，目標(biāo)跟蹤對實(shí)時性要求比較高，通過實(shí)時解算出目標(biāo)在圖像場景中的精確位置，并輸出目標(biāo)偏離系統(tǒng)視軸的方位和俯仰誤差信號，通過伺服控制回路，驅(qū)動如云臺或者其它穩(wěn)定平臺跟蹤目標(biāo)。
[0004]實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤的關(guān)鍵在于完整的分割目標(biāo)、合理地提取特征并準(zhǔn)確地識別目標(biāo)，同時考慮算法實(shí)現(xiàn)的時間，以保證實(shí)時性。
[0005]目標(biāo)跟蹤涉及的方面比較多，各個方面相關(guān)的關(guān)聯(lián)性和處理方法在前后承接上的依賴性比較強(qiáng)，造成其整體發(fā)展速度相對緩慢，目前仍無一個較好的跟蹤方法，普遍現(xiàn)象是跟蹤容易丟失，對快速運(yùn)動目標(biāo)跟蹤效果不好，甚至在跟蹤過程中轉(zhuǎn)移了跟蹤目標(biāo)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]為此，本發(fā)明的目的在于提供一種跟蹤效果比較好的基于中心檢測的跟蹤方法。
[0007]本發(fā)明采用以下技術(shù)方案:
一種基于中心檢測的跟蹤方法，包括以下步驟:
1)采集視頻圖像當(dāng)前幀和前一幀圖像；
2)基于步驟I)所獲得的兩幀圖像及當(dāng)前的跟蹤速度通過移位幀差算法提取圖像背
旦
牙、；
3)利用所獲得圖像與背景圖像的差得到目標(biāo)圖像；
4)確定目標(biāo)圖像的中心點(diǎn)坐標(biāo)；
5)若目標(biāo)圖像的中心點(diǎn)與當(dāng)前幀圖像中心的距離小于設(shè)定閾值，則維持當(dāng)前狀態(tài)，否則，轉(zhuǎn)步驟6)；
6)計(jì)算目標(biāo)圖像中心點(diǎn)的視場角，由該視場角與當(dāng)前幀圖像中心點(diǎn)的視場角的偏差，啟動跟蹤，使目標(biāo)圖像中心點(diǎn)的視場角趨同于當(dāng)前幀圖像中心點(diǎn)的視場角。
[0008]從上述方案可以看出，依據(jù)本發(fā)明，利用圖像處理算法對目標(biāo)進(jìn)行檢測識別，并進(jìn)一步計(jì)算出目標(biāo)圖像中心的視場角，據(jù)此，利用其與視場中心點(diǎn)的偏差，容易確定目標(biāo)跟蹤的方向及跟蹤的速度，實(shí)現(xiàn)起來相對比較簡單，且如目標(biāo)跟蹤的方向和跟蹤的速度在此條件下非常容易計(jì)算，計(jì)算量相對比較小，響應(yīng)速度快，從而可以做到比較好的跟蹤效果。[0009]上述基于中心檢測的跟蹤方法，步驟I)中包括對所獲得當(dāng)前幀和前一幀圖像預(yù)處理的步驟，該預(yù)處理的步驟包括對圖像降噪，并進(jìn)行灰度化。
[0010]上述基于中心檢測的跟蹤方法，步驟2)提取的圖像背景為:
Gb= Gn- GP*S ；
Gn當(dāng)前幀圖像，Gp為前一幀圖像，S為當(dāng)前跟蹤速度的運(yùn)動矢量，*表示移位；
進(jìn)而，目標(biāo)圖像為Gt=Gn-Gb。
[0011]上述基于中心檢測的跟蹤方法，在步驟3)中還包括目標(biāo)確認(rèn)步驟，加以匹配的，創(chuàng)建有模板庫，在得到目標(biāo)圖像后，利用模板匹配算法進(jìn)行目標(biāo)確認(rèn)。
[0012]上述基于中心檢測的跟蹤方法，步驟4)中確定目標(biāo)圖像中心點(diǎn)坐標(biāo)的方法是利用象素點(diǎn)縱橫坐標(biāo)的平均值得到中心點(diǎn)的縱坐標(biāo)和橫坐標(biāo)。
[0013]上述基于中心檢測的跟蹤方法，以當(dāng)前幀圖像中心為原點(diǎn)構(gòu)造笛卡兒坐標(biāo)系，即上文提到過的新坐標(biāo)系，基于目標(biāo)圖像中心點(diǎn)相對于新坐標(biāo)系原點(diǎn)的位置確定其所處的笛卡爾坐標(biāo)系象限，基于象限確定步驟6)的移動方向，然后再確定移動速度。
[0014]上述基于中心檢測的跟蹤方法，確定一個趨同時間，根據(jù)目標(biāo)圖像的中心點(diǎn)與當(dāng)前幀圖像中心的視場角差值及趨同時間，確定水平趨同速度與垂直趨同速度，合成該趨同速度得到移動速度。
[0015]上述基于中心檢測的跟蹤方法，設(shè)定閾值為當(dāng)前幀圖像對角線長度的10%。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0016]圖1為依據(jù)本發(fā)明的一種目標(biāo)檢測識別流程圖。
[0017]圖2為依據(jù)本發(fā)明的一種目標(biāo)視場角計(jì)算流程圖。
[0018]圖3為依據(jù)本發(fā)明的一種云臺控制流程圖。
[0019]圖4為依據(jù)本發(fā)明的一種圖像視場角象限分割示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0020]以云臺作為載體進(jìn)行目標(biāo)跟蹤為例進(jìn)行說明，跟蹤系統(tǒng)包括目標(biāo)檢測識別模塊、目標(biāo)視場角計(jì)算模塊、云臺控制模塊。
[0021]各模塊在本例被賦予的功能如下:
目標(biāo)檢測識別模塊:該模塊的主要功能是通過視頻圖像處理算法，從視頻流中把要跟蹤的目標(biāo)檢測出來，并輸出目標(biāo)圖像，目標(biāo)圖像作為目標(biāo)視場角計(jì)算模塊的輸入之一。
[0022]目標(biāo)視場角計(jì)算模塊:該?？斓闹饕δ苁歉鶕?jù)目標(biāo)圖像進(jìn)行目標(biāo)中心點(diǎn)的檢測，得出目標(biāo)中心點(diǎn)在圖像中坐標(biāo)^并根據(jù)相機(jī)的參數(shù)(鏡頭焦距K感光元件分辨率/YZ V )通過計(jì)算得出目標(biāo)中心點(diǎn)的視場角J & W，這里把視場范圍以中心為原點(diǎn)分為四個象限(笛卡兒坐標(biāo)系，也就是平面直角坐標(biāo)系，個個象限和坐標(biāo)軸上的坐標(biāo)點(diǎn)的坐標(biāo)符號與原點(diǎn)的位置關(guān)系為公知常識)則通過目標(biāo)中心點(diǎn)的角度的符號及大小就可以方便的確定云臺的下一步將要運(yùn)動的放方向和速度，這部分由云臺控制模塊來完成。
[0023]注意，在大多數(shù)的應(yīng)用中，當(dāng)目標(biāo)中心點(diǎn)離圖像中心點(diǎn)的距離d小于視場圖像對角線距離D的10%時，則維持當(dāng)前狀態(tài)， 下面的云臺控制模塊不會執(zhí)行，這樣可以減少不必要操作。[0024]應(yīng)當(dāng)理解，視頻設(shè)備輸入的圖像就是視場內(nèi)的圖像，所提取的如當(dāng)前幀圖像自然也是為視場所約束。
[0025]云臺控制模塊:該模塊的主要功能是根據(jù)目標(biāo)中心點(diǎn)的視場角及期望的跟蹤參數(shù)，這里主要指當(dāng)跟蹤目標(biāo)時期望目標(biāo)出現(xiàn)在視場中心所需要的時間T，通過這兩個參數(shù)得出水平方向及垂直方向的速度等級，并發(fā)送控制命令即可。
[0026]期望，是指人們對每樣?xùn)|西的提前勾畫出的一種標(biāo)準(zhǔn)，達(dá)到了這個標(biāo)準(zhǔn)就是達(dá)到了期望值。根據(jù)用戶的期望，本領(lǐng)域的技術(shù)人員對此容易設(shè)置。
[0027]下面結(jié)合說明書附圖對跟蹤方法進(jìn)行分總描述。
[0028]參照說明書附圖1，表示目標(biāo)檢測識別的流程，可以整體表示為目標(biāo)檢測識別。具體包括以下步驟:
(1)首先對采集的相鄰兩幀視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像降噪、灰度化。
[0029]圖像降噪的作用是盡量減少噪聲對目標(biāo)檢測結(jié)果的影響，灰度化的作用是，減少視頻圖像的數(shù)據(jù)量以提高處理速度。得出的灰度圖像分別為G與&，表示前一幀的灰度圖與最新幀(當(dāng)前幀)的灰度圖。
[0030](2)通過移位幀差算法提取圖像背景。移位幀差法的原理是:已知云臺運(yùn)動速度的情況下，根據(jù)水平與垂直速度可以得出運(yùn)動矢量&則最新幀的背景圖像&二 G-gp*sq生意此處表示移位，并不表示值的相乘)，這樣在當(dāng)前幀中目標(biāo)區(qū)域處的值會較大并將此區(qū)域記為A，此時只需把&中與當(dāng)前幀中A區(qū)域位置相同的地方的值填補(bǔ)為與周邊的一樣即可。
[0031]《計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)》2010年31日(17)中的文獻(xiàn)《基于改進(jìn)背景差法的運(yùn)動目標(biāo)檢測》設(shè)計(jì)背景的提取，其本質(zhì)上也是一種移位幀差算法，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可參考。
[0032]《城市交通》2006年5月底4卷第3期中的文獻(xiàn)《一種基于視頻虛擬檢測線的交通流參數(shù)檢測方法》中的第一部分的第1.1節(jié)給出的視頻采集與目標(biāo)分割也使用了所謂的改進(jìn)的背景幀差法也屬于幀差算法，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可予以參考。
[0033](3)目標(biāo)圖像提取。由于已經(jīng)得到背景圖像，這目標(biāo)圖像計(jì)算方法為而Gt中目標(biāo)部分的值會較大。
[0034](4)模板匹配。由于受環(huán)境影響，受此影響可能會在目標(biāo)圖像中形成多個目標(biāo)，據(jù)此就需要找到與目標(biāo)最相近的，優(yōu)選地，用模板匹配方法，進(jìn)行目標(biāo)的確認(rèn)。模板匹配函數(shù)采用下面公式:
【權(quán)利要求】
1.一種基于中心檢測的跟蹤方法，其特征在于，包括以下步驟: 1)采集視頻圖像當(dāng)前幀和前一幀圖像； 2)基于步驟I)所獲得的兩幀圖像及當(dāng)前的跟蹤速度通過移位幀差算法提取圖像背景、； 3)利用所獲得圖像與背景圖像的差得到目標(biāo)圖像； 4)確定目標(biāo)圖像的中心點(diǎn)坐標(biāo)； 5)若目標(biāo)圖像的中心點(diǎn)與當(dāng)前幀圖像中心的距離小于設(shè)定閾值，則維持當(dāng)前狀態(tài)，否則，轉(zhuǎn)步驟6)； 6)計(jì)算目標(biāo)圖像中心點(diǎn)的視場角，由該視場角與當(dāng)前幀圖像中心點(diǎn)的視場角的偏差，啟動跟蹤，使目標(biāo)圖像中心點(diǎn)的視場角趨同于當(dāng)前幀圖像中心點(diǎn)的視場角。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于中心檢測的跟蹤方法，其特征在于，步驟I)中包括對所獲得當(dāng)前幀和前一幀圖像預(yù)處理的步驟，該預(yù)處理的步驟包括對圖像降噪，并進(jìn)行灰度化。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于中心檢測的跟蹤方法，其特征在于，步驟2)提取的圖像背景為:
Gb= Gn- GP*S ； Gn當(dāng)前幀圖像，Gp為前一幀圖像，S為當(dāng)前跟蹤速度的運(yùn)動矢量，*表示移位； 進(jìn)而，目標(biāo)圖像為Gt=Gn-Gb。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于中心檢測的跟蹤方法，其特征在于，在步驟3)中還包括目標(biāo)確認(rèn)步驟，加以匹配的，創(chuàng)建有模板庫，在得到目標(biāo)圖像后，利用模板匹配算法進(jìn)行目標(biāo)確認(rèn)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于中心檢測的跟蹤方法，其特征在于，步驟4)中確定目標(biāo)圖像中心點(diǎn)坐標(biāo)的方法是利用象素點(diǎn)縱橫坐標(biāo)的平均值得到中心點(diǎn)的縱坐標(biāo)和橫坐標(biāo)，此處所利用的坐標(biāo)系規(guī)定為原坐標(biāo)系:目標(biāo)圖像左上角為原點(diǎn)，向右為Y軸正方向，向下為X軸正方向。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于中心檢測的跟蹤方法，其特征在于，以當(dāng)前幀圖像中心為原點(diǎn)構(gòu)造笛卡兒坐標(biāo)系，此坐標(biāo)系規(guī)定為新坐標(biāo)系，基于目標(biāo)圖像中心點(diǎn)坐標(biāo)相對于新坐標(biāo)系原點(diǎn)的位置確定其所處的笛卡爾坐標(biāo)系象限，基于象限確定步驟6)的移動方向，然后再確定移動速度。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于中心檢測的跟蹤方法，其特征在于，確定一個趨同時間，根據(jù)目標(biāo)圖像的中心點(diǎn)與當(dāng)前幀圖像中心的視場角差值及趨同時間，確定水平趨同速度與垂直趨同速度，合成該趨同速度得到移動速度。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于中心檢測的跟蹤方法，其特征在于，設(shè)定閾值為當(dāng)前幀圖像對角線長度的10%。
【文檔編號】G06T7/20GK103617631SQ201310555241
【公開日】2014年3月5日 申請日期:2013年11月11日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月11日
【發(fā)明者】彭春華, 馬敬銳, 杜華鵬 申請人:山東神戎電子股份有限公司