一種視頻車輛跟蹤有效性驗(yàn)證方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)，尤其是涉及一種視頻車輛跟蹤有效性驗(yàn)證方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 視頻目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個熱口研究方向，已受到國內(nèi)外研究者和應(yīng) 用領(lǐng)域的重視，其提供了目標(biāo)的運(yùn)動狀態(tài)、速度和軌跡等信息，為上層分析和應(yīng)用提供了必 要數(shù)據(jù)，因此，其已廣泛應(yīng)用于安防監(jiān)控、智能交通等系統(tǒng)中。車輛作為一種常見的目標(biāo)，是 上述智能交通系統(tǒng)中的重要感興趣目標(biāo)之一。對車輛進(jìn)行跟蹤并記錄其運(yùn)行軌跡，是上述 智能交通系統(tǒng)中對目標(biāo)行為進(jìn)行分析和判斷的必要手段。但是，幾乎沒有現(xiàn)有的跟蹤算法 (W下也被稱為跟蹤器）可W保證，其對某個特定目標(biāo)的完整運(yùn)動過程能夠準(zhǔn)確地跟蹤。在 實(shí)際應(yīng)用的場景中，車輛之間發(fā)生遮擋、車輛表觀受外界影響或自身發(fā)生漸變等情況時有 發(fā)生，該些因素容易造成現(xiàn)有的跟蹤器出現(xiàn)異常情況，比如目標(biāo)受到遮擋導(dǎo)致跟蹤器無法 鎖定原目標(biāo)、跟蹤算法由于自身性能原因丟失目標(biāo)等情況。若出現(xiàn)上述異常情況，則跟蹤算 法將失效，不能夠準(zhǔn)確地跟蹤，而且將造成智能交通系統(tǒng)的不穩(wěn)定和分析準(zhǔn)確率的下降，例 女口，在視頻電子警察系統(tǒng)中丟失目標(biāo)的跟蹤器很可能在場景中徘徊或者被其他目標(biāo)帶走， 造成對違章事件的誤判，嚴(yán)重影響了視頻電子警察系統(tǒng)的違章抓拍準(zhǔn)確率。因此，在實(shí)際應(yīng) 用中對跟蹤算法的跟蹤過程的有效性進(jìn)行驗(yàn)證非常重要，是保證應(yīng)用系統(tǒng)準(zhǔn)確率的重要技 術(shù)手段。
[0003] 近年來國內(nèi)外學(xué)者提出了大量新的跟蹤算法，他們將重點(diǎn)放在目標(biāo)表觀模型的自 適應(yīng)更新上，而對跟蹤算法的跟蹤過程的有效性驗(yàn)證較少涉及?，F(xiàn)有的跟蹤過程有效性驗(yàn) 證方法主要包括兩類：第一類為跟蹤算法對自身進(jìn)行驗(yàn)證；第二類為采用獨(dú)立于原跟蹤算 法的方法進(jìn)行驗(yàn)證。第一類方法如經(jīng)典的均值漂移跟蹤方法、基于顏色直方圖的粒子濾波 跟蹤方法，它們可通過計(jì)算參考直方圖模型與當(dāng)前候選圖像區(qū)域直方圖的距離來度量兩者 的差異度，若此差異超過一定闊值則認(rèn)為跟蹤已經(jīng)失效，然而該方法有兩個缺陷；一方面， 目標(biāo)顏色直方圖一般是稀疏的，造成直方圖距離度量對光照變化非常敏感；另一方面，對直 方圖的更新一般采用線性加權(quán)的方式，但是，實(shí)際應(yīng)用得出該更新方法無法適應(yīng)目標(biāo)表觀 的真實(shí)變化，該兩個固有缺陷使該方法無法較好衡量候選圖像區(qū)域與參考目標(biāo)之間的真實(shí) 相似度，造成有效性的錯誤判斷，無法適用于實(shí)際應(yīng)用。第二類方法典型的為采用前向-后 向跟蹤的方法來檢測跟蹤是否失敗，其通過度量序列圖像中前向跟蹤和后向跟蹤產(chǎn)生的目 標(biāo)位置的一致性，來判斷跟蹤器是否丟失目標(biāo)，由于該方法需要對視頻圖像序列進(jìn)行緩存， 執(zhí)行正向和反向兩次跟蹤算法，因此對于實(shí)時系統(tǒng)，該將大幅增加計(jì)算負(fù)荷和內(nèi)存負(fù)荷，無 法適用于電子警察等實(shí)際應(yīng)用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種視頻車輛跟蹤有效性驗(yàn)證方法，其計(jì)算復(fù) 雜度低、有效性驗(yàn)證準(zhǔn)確性高，且實(shí)時性好。
[0005] 本發(fā)明解決上述技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案為；一種視頻車輛跟蹤有效性驗(yàn)證方 法，其特征在于包括W下步驟：
[0006] ①對被跟蹤車輛進(jìn)行視頻車輛跟蹤，將實(shí)時獲取的跟蹤視頻中的包含有被跟蹤車 輛的第一峽圖像記為Ii;
[0007] ②令Q EDV表示表征被跟蹤車輛表觀的集合，Q EDV的初始值為空集；并令A(yù) TW隸示 被跟蹤車輛軌跡的集合，Atw偵初始值為空集；
[0008] ③在Ii上標(biāo)定一個完全包含有被跟蹤車輛的目標(biāo)矩形區(qū)域，假設(shè)該目標(biāo)矩形區(qū)域 的左上角像素點(diǎn)在Ii中的坐標(biāo)位置為（X 1，yi)，且假設(shè)該目標(biāo)矩形區(qū)域的分辨率為WiX hi; 然后從Ii中提取出該目標(biāo)矩形區(qū)域；接著對該目標(biāo)矩形區(qū)域進(jìn)行縮放處理，使縮放后得到 的Ii對應(yīng)的目標(biāo)圖像的分辨率為i?x/7 ;再計(jì)算Ii對應(yīng)的目標(biāo)圖像的區(qū)域灰度協(xié)方差矩陣， 記為Cl，
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種視頻車輛跟蹤有效性驗(yàn)證方法，其特征在于包括以下步驟： ① 對被跟蹤車輛進(jìn)行視頻車輛跟蹤，將實(shí)時獲取的跟蹤視頻中的包含有被跟蹤車輛的 第一幀圖像記為11; ② 令表示表征被跟蹤車輛表觀的集合，Q_的初始值為空集；并令A(yù)_表示被跟 蹤車輛軌跡的集合，AT_的初始值為空集； ③ 在^上標(biāo)定一個完全包含有被跟蹤車輛的目標(biāo)矩形區(qū)域，假設(shè)該目標(biāo)矩形區(qū)域的左 上角像素點(diǎn)在1:中的坐標(biāo)位置為（xi，yi)，且假設(shè)該目標(biāo)矩形區(qū)域的分辨率為WlXh1;然后 從Ii中提取出該目標(biāo)矩形區(qū)域；接著對該目標(biāo)矩形區(qū)域進(jìn)行縮放處理，使縮放后得到的Ii 對應(yīng)的目標(biāo)圖像的分辨率為Rx/7 ;再計(jì)算L對應(yīng)的目標(biāo)圖像的區(qū)域灰度協(xié)方差矩陣，記為
豐計(jì)算1:對應(yīng)的目標(biāo)圖像 的中心在L中的坐標(biāo)位置，記為pi，Pl=(xi+0. 5Wi,yjO. 510 ,之后將pjt為軌跡點(diǎn)加入 Atoj中，即令A(yù)Traj-{pJ； 其中，1 <M, 1 <yN，M表不跟蹤視頻中的每幅圖像的寬度，N表不跟蹤視頻 中的每幅圖像的高度，wjPhJf應(yīng)表示I 的目標(biāo)矩形區(qū)域的寬和高，M，]^^N， (ff-hf為(ff-h)的轉(zhuǎn)置向量，表示1淋應(yīng)的目標(biāo)圖像中的第k個像素點(diǎn)的特征向量，
I勺轉(zhuǎn)置向量，xf和乂對應(yīng)表示L對應(yīng) 的目標(biāo)圖像中的第k個像素點(diǎn)在^中的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，k= 1時xf==七，分==乃，gf表 示1:對應(yīng)的目標(biāo)圖像中的第k個像素點(diǎn)的灰度值，y:表示對應(yīng)的目標(biāo)圖像中的所有像 1wxh 素點(diǎn)的特征向量的均值向量，h ; wxhji=\ ④ 根據(jù)步驟③中標(biāo)定的目標(biāo)矩形區(qū)域的左上角像素點(diǎn)在l中的坐標(biāo)位置（Xl，yi)和分 辨率WiXhi，計(jì)算在L中待標(biāo)定的分辨率為2. 5wiX2. 51^的圖像塊的左上角像素點(diǎn)的坐標(biāo) 位置，記為（X*，y*),x*=int(xfO.TSWi+O. 5),y*=int(yfO. 751^+0. 5);然后判斷（X*，y*) 是否在1外，如果是，則擴(kuò)展Ii，并使擴(kuò)展的像素點(diǎn)的像素值為127,再在擴(kuò)展的圖像中標(biāo)定 一個左上角像素點(diǎn)的坐標(biāo)位置為（x#，/)且分辨率為2.5WlX2.5hj^圖像塊，否則，直接在 L中標(biāo)定一個左上角像素點(diǎn)在I:中的坐標(biāo)位置為（x#，/)且分辨率為2. 5WlX2. 54的圖像 塊；接著提取出該圖像塊；之后對該圖像塊進(jìn)行縮放處理，得到該圖像塊對應(yīng)的區(qū)域圖像， 記為&的分辨率為Wxi;最后采用基于自適應(yīng)相關(guān)濾波器的視覺跟蹤方法，根據(jù)&初 始化對應(yīng)的相關(guān)濾波器，記為H1;其中，int()為取整函數(shù)； ⑤ 獲取跟蹤視頻中的下一幀圖像，假設(shè)該幀圖像為跟蹤視頻中的第t幀圖像，則將第t 幀圖像定義為當(dāng)前圖像，并記為It，其中，2彡t彡T，t的初始值為2,T表示實(shí)時獲取的跟 蹤視頻中包含的圖像的總幀數(shù)； ⑥ 在當(dāng)前圖像Iti標(biāo)定一個完全包含有被跟蹤車輛的目標(biāo)矩形區(qū)域，假設(shè)該目標(biāo)矩 形區(qū)域的左上角像素點(diǎn)在當(dāng)前圖像^中的坐標(biāo)位置為（xt，yt)，且假設(shè)該目標(biāo)矩形區(qū)域 的分辨率為WtXht;然后從當(dāng)前圖像It中提取出該目標(biāo)矩形區(qū)域；接著對該目標(biāo)矩形區(qū) 域進(jìn)行縮放處理，使縮放后得到的當(dāng)前圖像It對應(yīng)的目標(biāo)圖像的分辨率為wXh;其中， 1彡xt<M，1彡yt彡N，wJPht對應(yīng)表示當(dāng)前圖像It對應(yīng)的目標(biāo)矩形區(qū)域的寬和高，wt^M,hN； ⑦ 根據(jù)步驟⑥中標(biāo)定的目標(biāo)矩形區(qū)域的左上角像素點(diǎn)在It中的坐標(biāo)位置（xt，yt)和 分辨率wtXht，計(jì)算在It中待標(biāo)定的分辨率為2. 5wtX2. 5ht的圖像塊的左上角像素點(diǎn)的 坐標(biāo)位置，記為（x*，y*)，x* =int(xt-0. 75wt+0. 5)，y* =int(yt-0. 75ht+0. 5);然后判 斷（/，/)是否在It外，如果是，則擴(kuò)展It，并使擴(kuò)展的像素點(diǎn)的像素值為127,再在擴(kuò)展 的圖像中標(biāo)定一個左上角像素點(diǎn)的坐標(biāo)位置為（/，/)且分辨率為2.5wtX2.5ht的圖像 塊，否則，直接在It中標(biāo)定一個左上角像素點(diǎn)在I 的坐標(biāo)位置為（x、/)且分辨率為 2. 5wtX2. 5ht的圖像塊；接著提取出該圖像塊；之后對該圖像塊進(jìn)行縮放處理，得到該圖像 塊對應(yīng)的區(qū)域圖像，記為Xt，Xt的分辨率為tTx/7 ;再根據(jù)相關(guān)濾波器理論，將Xt與跟蹤視頻 中的第t-1幀圖像對應(yīng)的相關(guān)濾波器Ht_i進(jìn)行相關(guān)計(jì)算，得到當(dāng)前圖像11對應(yīng)的空域響應(yīng)， 記為Rt，計(jì)算Rt的峰-旁瓣比，記為s