[發明專利]基于運動相機的運動目標檢測與跟蹤的系統、設備和方法有效
| 申請號： | 200710151898.2 | 申請日： | 2007-09-28 |
| 公開（公告）號： | CN101399969A | 公開（公告）日： | 2009-04-01 |
| 發明（設計）人： | 王海濤;金培亭;李性德 | 申請（專利權）人： | 三星電子株式會社;北京三星通信技術研究有限公司 |
| 主分類號： | H04N7/18 | 分類號： | H04N7/18;G06T7/20 |
| 代理公司： | 北京銘碩知識產權代理有限公司 | 代理人： | 韓明星;韓素云 |
| 地址： | 韓國京畿道*** | 國省代碼： | 韓國;KR |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 運動 相機 目標 檢測 跟蹤 系統 設備 方法 | ||
1.一種用于基于運動相機的運動目標檢測與跟蹤的設備，包括：
特征檢測單元，在輸入視頻的第一幀中找出特征點；
特征跟蹤單元，在后面的幀中跟蹤由特征檢測單元找出的特征點；
潛在運動檢測單元，從特征跟蹤單元跟蹤的特征點之中找出潛在的運動點；
運動分析單元，從潛在運動檢測單元找出的潛在的運動點中確定運動點；
目標跟蹤單元，根據給定的初始位置從輸入視頻中跟蹤運動目標區域，
其中，運動分析單元按照下述方法確定運動點：
對每個點Pi，計算m+1個連續幀n-m，n-m+1，...，n之間的光流On-m，On-m+1，...，On；
計算光流差D1，D2，...，Dm，其中，Di＝|On-m+i-1-On-m+i|；
如果Oj＞T1并且Di＜T2，則將Pi標記為候選點；
如果Pi被K次或多于K次標記為候選點，則在最終輸出中Pi被標記為運動點，并且所有的運動點形成最小矩形R作為運動目標區域，
其中，n和m為正整數；K＜m；j＝n-m，...，n；i＝1，...，m；T1和T2是兩個預定閾值。
2.如權利要求1所述的設備，其中，目標跟蹤單元使用均值偏移算法和粒子濾波器算法的結合來跟蹤運動目標區域。
3.如權利要求2所述的設備，其中，目標跟蹤單元選擇矩形R作為初始跟蹤區域，使用粒子濾波器作為初始跟蹤器，使用初始跟蹤器的輸出作為用于均值偏移算法的初始跟蹤區域，并將均值偏移的輸出用作最終輸出。
4.如權利要求1至3中任一項所述的設備，其中，特征檢測單元使用以下角點檢測算法之一來找出特征點：Harris角點檢測算法、尺度不變量特征變換算法、機器學習檢測算法。
5.如權利要求1至3中任一項所述的設備，其中，特征跟蹤單元使用以下特征點跟蹤算法之一來跟蹤特征點：光流算法、模板匹配算法和活動輪廓模型算法。
6.如權利要求1至3中任一項所述的設備，其中，潛在運動檢測單元使用以下算法之一來找出潛在的運動點：旋轉離群值否決方法和隨機抽樣一致?性方法。
7.一種用于基于運動相機的運動目標檢測與跟蹤的方法，包括：
在輸入視頻的第一幀中找出特征點；
在后面的幀中跟蹤找出的特征點；
從跟蹤的特征點之中找出潛在的運動點；
從找出的潛在的運動點中確定運動點；
根據給定的初始位置從輸入視頻中跟蹤運動目標區域，
其中，確定運動點的步驟包括：
對每個點Pi，計算m+1個連續幀n-m，n-m+1，...，n之間的光流On-m，On-m+1，...，On；
計算光流差D1，D2，...，Dm，其中，Di＝|On-m+i-1-On-m+i|；
如果Oj＞T1并且Di＜T2，則將Pi標記為候選點；
如果Pi被K次或多于K次標記為候選點，則在最終輸出中Pi被標記為運動點，并且所有的運動點形成最小矩形R作為運動目標區域，
其中，n和m為正整數；K＜m；j＝n-m，...，n；i＝1，...，m；T1和T2是兩個預定閾值。
8.如權利要求7所述的方法，其中，使用均值偏移算法和粒子濾波器算法的結合來跟蹤運動目標區域。
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