[發明專利]基于角點特征不變量和圖論聚類的目標跟蹤方法

有效

• 申請號: 201010145467.7
• 申請日: 2010-04-09
• 公開（公告）號: CN101840507A
• 公開（公告）日: 2010-09-22
• 發明（設計）人: 騫森
• 申請（專利權）人: 江蘇東大金智建筑智能化系統工程有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T7/20
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 葉連生

1.一種基于角點特征不變量和圖論聚類的目標跟蹤方法，其特征在于該跟蹤方法包括：

1).攝像機標定，確立世界坐標與圖像坐標的變換關系，并建立目標尺寸圖；

2).圖像預處理；

3).角點檢測；

4).不變量特征提取，在角點上計算不變量特征；

5).特征匹配，上幀的每個角點與本幀鄰域內的所有角點進行不變量特征匹配；

6).形成角點軌跡，把幀間匹配的角點連接起來形成該角點的軌跡；

7).基于圖論進行軌跡聚類，聚類后形成若干個臨時目標；

8).目標合并與分裂，確定目標與聚類得到的臨時目標做合并或分裂，并作合理性檢驗，來更新當前的確定目標；

9).合理性檢驗，判斷軌跡和目標尺寸的合理性；

10).背景提取，提取高斯背景和角點背景。

2.如權利要求1所述的基于角點特征不變量和圖論聚類的目標跟蹤方法，其特征在于：所述的攝像機標定，根據平面模型確立世界坐標與圖像坐標的變換關系矩陣，并據此建立目標尺寸圖，根據變換矩陣計算每個像素點目標尺寸的范圍，其大小作為目標尺寸圖的像素值，這里假定場景中目標的實際尺寸基本一致。

3.如權利要求1所述的基于角點特征不變量和圖論聚類的目標跟蹤方法，其特征在于所述的圖像預處理為：計算圖像整體亮度和對比度，判斷圖像場景屬于白天、傍晚或晚上；若屬白天則不作預處理，若為傍晚可對圖像作對比度拉伸或直方圖均衡化處理，若屬晚上，先檢測是否有大片高亮區域，若有則應用高帽變換理求出車燈造成的高亮區域，只留下目標包括車燈等區域，然后求邊緣圖像，然后再做形態學開運算。

4.如權利要求1所述的基于角點特征不變量和圖論聚類的目標跟蹤方法，其特征在于所述的不變量特征提取，在灰度圖像的每個角點上計算特征不變量，這里選取尺度不變量特征變換SIFT特征描述符，即計算梯度直方圖作為特征向量；根據場景對描述符的計算作精簡，即只考慮尺度或旋轉的情況，或尺度和旋轉都不考慮。

5.如權利要求1所述的基于角點特征不變量和圖論聚類的目標跟蹤方法，其特征在于：所述的形成角點軌跡，把幀間匹配的角點連接起來形成該角點的軌跡鏈表，若當前幀沒有匹配到，則用估計點代替；當前幀沒有被匹配的角點則作為新的軌跡插入軌跡鏈表；連續若干幀沒有匹配到的軌跡則刪除；實時計算每幀所有軌跡的速度、方向的信息。

6.如權利要求1所述的基于角點特征不變量和圖論聚類的目標跟蹤方法，其特征在于：所述的基于圖論進行軌跡聚類，把每條軌跡作為圖的一個節點，節點之間的邊的連接權重為兩軌跡的相似度，相似度的計算為軌跡的坐標距離、速度和方向之差的加權；聚類后形成若干個臨時目標，每個臨時目標包含若干軌跡，目標的質心、速度和方向根據其所含軌跡平均值求得，目標尺寸為所含軌跡的外接凸多邊形或外接矩形。

7.如權利要求1所述的基于角點特征不變量和圖論聚類的目標跟蹤方法，其特征在于：所述的目標合并與分裂，首次出現的臨時目標直接作為確定目標，否則根據已有的確定目標與當前幀聚類形成的臨時目標做合并，并作合理性檢驗，來更新當前的確定目標；經過了一段時間更新的確定目標若判斷為不合理，則把一部分軌跡分裂出去，直到滿足合理性條件。

8.如權利要求1所述的基于角點特征不變量和圖論聚類的目標跟蹤方法，其特征在于：所述的合理性檢驗，若軌跡速度接近為0且在背景幀差得到的運動區域時，則認為軌跡不合理，予以刪除；若軌跡不斷反復或者劇烈跳變，不符合實際運動情形則也認為軌跡不合理，予以刪除；根據目標尺寸是否滿足對應位置的目標尺寸圖的像素值，以及目標內軌跡間的歷史一致性綜合判斷目標是否合理；對于總的運動位移小于一定閾值的目標，可以標記為可疑目標，暫時不作為最終的目標，等到位移達到一定閾值時再去除可疑標記。

9.如權利要求1所述的基于角點特征不變量和圖論聚類的目標跟蹤方法，其特征在于：所述的背景提取，根據混合高斯背景模型提取背景，通過背景差分可以計算運動區域，以輔助合理性檢驗；同一位置的角點出現的次數和時間滿足一定條件時作為背景角點，建立背景角點圖，這里同一位置的角點還要滿足特征匹配的要求，背景角點所在軌跡不參與聚類。