[發明專利]跨感測器間的物體追蹤方法與系統

有效

• 申請號: 201010002105.2
• 申請日: 2010-01-05
• 公開（公告）號: CN102116621A
• 公開（公告）日: 2011-07-06
• 發明（設計）人: 黃鐘賢;周正全;吳瑞成
• 申請（專利權）人: 財團法人工業技術研究院
• 主分類號: G01C11/00
• 分類號: G01C11/00
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 湯保平

技術領域

本發明揭露一種于感測器網絡內的物體追蹤(object?tracking)方法與系統。

背景技術

近年來，由計算機視覺技術輔助的自動化監控系統，扮演重要的角色。視覺監控系統(Video?Surveillance?System)由分析監控畫面內移動人物的行為，來偵測異常保全事件的發生，并有效通知安全人員進行處理。視覺監控的基本議題，如背景相減、移動物體偵測與追蹤、陰影去除等已有相當多的文獻與研究。高階的事件偵測，如行為分析(behavior?analysis)、遺留物偵測(unattended?object?detection)、徘徊偵測(linger?detection)或擁擠偵測(jam?detection)等，自動化且具有智能的行為分析預期也可能會有極大的需求。而一個穩定的移動物體追蹤技術是智能型視覺監控系統的基本組件之一。

單一的感測器量測范圍，例如攝影機的視野，無法完整的兼顧到所需監控的環境。多數的攝影機所構成的攝影機網絡(camera?network)限于成本考量往往不具有重迭的視野，并且當攝影機數量逐漸增多時，各攝影機間的色彩矯正與網絡結構也更趨復雜。中國臺灣專利公開號200806020的文獻中，揭露一種影像追蹤技術，由多部預設優先權的固定式攝影機及一部PTZ攝影機協同做對象追蹤。當具有優先權的攝影機的視野偵測到移動物體時，啟動PTZ攝影機對移動物體進行追蹤，使視野涵蓋固定攝影機視野。

另一篇中國臺灣專利公開號200708102的文獻中，揭露一融合多個監視攝影機的資料來做廣大面積場景的視頻監視系統，而對于欲監控的場景，則提供目標地現場圖、目標地尺寸圖及場地的感應器網絡模型的信息。例如圖1所示，這些類型的信息可儲存于地圖-視野映照104、人類尺寸地圖108、以及攝影機網絡模型112，其可分別由地圖基礎校準器102、視野基礎校準器106、以及攝影機網絡模型管理者110產生并管理。

美國專利號7149325揭露一種協同式(cooperative)攝影機網絡的架構，其記錄行人的色彩特征并存入一數據庫作為人物比對辨識用，其中當人物只有在攝影機有視野重迭的部份，才有可能完成此移動物體的追蹤。另一篇美國專利號7394916揭露一種利于目標追蹤方法，針對人物出現于不同攝影機時，比較先前所有人物離開于其它場景的外貌以及場景間的轉移相似度(likelihoods?of?transition)，作為人物追蹤與相關的依據。此轉移相似度是針對場景的藍圖、移動物體速度、以及出入口距離或交通狀態，并由使用者來設定。

中國專利公開號101142593A揭露一種跟蹤視頻序列中的目標的方法，此方法對于前景物出現在不同的攝影機時，所表現出的外貌特征變化進行比對，同時在比對不同前景物時，也針對不同前景物有結合的狀態時的情況，進行額外的比較的動作，由此動作來消除因前景物有結合時，無法找出正確相對應前景物。在比較不同攝影機中的前景物時，采用前景物的顏色分布及邊緣密度信息的組合，來計算前景物間的相關程度。

另一篇中國專利公開號101090485A揭露一種圖像監視系統和對象區域跟蹤方法，其中的圖像處理單元200的功能模塊如圖2所示，此單元執行圖像中檢測移動對象的對象區域檢測處理和對象區域跟蹤處理。對不同攝影機間的對象區域跟蹤處理部分，此單元使用唯一的標識信息，將當前對象區域與過去對象區域相關聯。當對象區域受到遮蔽而消失時，對象區域跟蹤處理部分繼續保留給予已消失的預定對象區域的標識信息，并且在此預定對象區域再現時，將保留的標識信息賦予此預定對象區域。

對于跨攝影機人物追蹤則是根據物體的顏色、出現時間等特性，在訓練階段由人工對人物進行標記，進而由訓練樣本找出不同攝影機間的機率分布，之后在測試階段即可由訓練出來的機率分布，來做跨攝影機物體間的相關，以達成跨攝影機的物體追蹤。

發明內容

本發明揭露的實施范例中，可提供一種跨感測器間的物體追蹤方法與系統，此物體追蹤進行于一感測器網絡內，此感測器網絡內有多支感測器。

在一實施范例中，所揭露的是一種跨感測器間的物體追蹤方法，可包含一訓練階段與一測試階段，并且于訓練階段，通過感測器網絡內的各感測器，取得多個感測器量測資料作為訓練樣本；于此感測器網絡內的多個感測器的量測范圍內，規劃至少一進出點；經由一自動學習的方式，估測出物體關聯的至少三種特征函數，包括此感測器網絡內各感測器空間相關性的函數、移動時間差的函數、以及外貌相似度的函數；以及于偵測階段，由此至少三種特征函數，作為物體追蹤與關聯性連結的準則。