基于運(yùn)動(dòng)信息及稀疏投影的視頻目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)跟蹤方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于運(yùn)動(dòng)信息及稀疏投影的視頻目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)跟蹤方法，用于解決現(xiàn)有基于向前向后運(yùn)動(dòng)歷史圖像的自動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)及定位跟蹤方法跟蹤準(zhǔn)確率差的技術(shù)問題。技術(shù)方案是利用前向圖像及前向圖像的運(yùn)動(dòng)信息自動(dòng)完成圖像上的運(yùn)動(dòng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)；其次，利用稀疏投影的方式把圖像上檢測(cè)到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)的跟蹤；最后，通過運(yùn)動(dòng)軌跡信息的統(tǒng)計(jì)，分析出真實(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤結(jié)果并去除噪聲目標(biāo)的影響。經(jīng)測(cè)試，檢測(cè)跟蹤結(jié)果準(zhǔn)確率達(dá)到了85%以上。
【專利說明】基于運(yùn)動(dòng)信息及稀疏投影的視頻目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)跟蹤方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種視頻目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)跟蹤方法，特別是涉及一種基于運(yùn)動(dòng)信息及稀疏投影的視頻目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)跟蹤方法。
【背景技術(shù)】
[0002]利用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在空間及時(shí)間上連貫的運(yùn)動(dòng)信息特性，自動(dòng)、有效地把運(yùn)動(dòng)目標(biāo)從復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)背景中檢測(cè)出來并進(jìn)行魯棒的在線目標(biāo)跟蹤，具有非常重要的意義。現(xiàn)有的在線目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)跟蹤方法主要有:基于背景差分的自動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤方法和基于運(yùn)動(dòng)特性統(tǒng)計(jì)的自動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤方法。[0003]文獻(xiàn)“Moving object localization in thermal imagery by forward-backwardMH1.Computer Vision and Pattern Recognition Workshop, 133-140, 2006.，，公開了一種基于向前向后運(yùn)動(dòng)歷史圖像的自動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)及定位跟蹤方法。該方法通過構(gòu)造前向的運(yùn)動(dòng)信息差分圖像及后向的運(yùn)動(dòng)信息差分圖像，并在兩個(gè)圖像的融合基礎(chǔ)上完成自動(dòng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。但是該方法主要是基于圖像的灰度幀差信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，因此對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度很敏感。當(dāng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)停留在固定的地點(diǎn)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)時(shí)，自動(dòng)檢測(cè)效果不好，不能完整的定位出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)從而降低了目標(biāo)跟蹤的精度；當(dāng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度很小的時(shí)，自動(dòng)檢測(cè)失效從而無法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤處理。綜上所述，基于向前向后運(yùn)動(dòng)歷史圖像的自動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)及定位方法的魯棒性并不是很好，給后續(xù)的目標(biāo)跟蹤帶來了很大的困難。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]為了克服現(xiàn)有基于向前向后運(yùn)動(dòng)歷史圖像的自動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)及定位跟蹤方法跟蹤準(zhǔn)確率差的不足，本發(fā)明提供一種基于運(yùn)動(dòng)信息及稀疏投影的視頻目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)跟蹤方法。該方法利用前向圖像及前向圖像的運(yùn)動(dòng)信息自動(dòng)完成圖像上的運(yùn)動(dòng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)；其次，利用稀疏投影的方式把圖像上檢測(cè)到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)的跟蹤；最后，通過運(yùn)動(dòng)軌跡信息的統(tǒng)計(jì)，分析出真實(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤結(jié)果并去除噪聲目標(biāo)的影響?？梢蕴岣邫z測(cè)跟蹤結(jié)果的準(zhǔn)確率。
[0005]本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是:一種基于運(yùn)動(dòng)信息及稀疏投影的視頻目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)跟蹤方法，其特點(diǎn)是包括以下步驟:
[0006]步驟一、自動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。
[0007](a)首先通過基于角點(diǎn)檢測(cè)和非極大值抑制的方法對(duì)前向圖像上的兩幀圖像Ga和G進(jìn)行特征點(diǎn)提取，其中A≥1，并利用RANSAC方法去除兩幀圖像上的外點(diǎn)；
[0008](b)構(gòu)造圖像/^..、和/|之間的仿射變化。
[0009]
【權(quán)利要求】
1.一種基于運(yùn)動(dòng)信息及稀疏投影的視頻目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)跟蹤方法，其特征在于包括以下步驟: 步驟一、自動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)； (a)首先通過基于角點(diǎn)檢測(cè)和非極大值抑制的方法對(duì)前向圖像上的兩幀圖像/^^和1^進(jìn)行特征點(diǎn)提取，其中A ^ 1，并利用RANSAC方法去除兩幀圖像上的外點(diǎn)； (b)構(gòu)造圖像1^5和€之間的仿射變化；
【文檔編號(hào)】G06T7/20GK103617636SQ201310644149
【公開日】2014年3月5日 申請(qǐng)日期:2013年12月2日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月2日
【發(fā)明者】張艷寧, 楊濤, 陳挺 申請(qǐng)人:西北工業(yè)大學(xué)