[發明專利]一種多攝像機場景下車輛接力跟蹤方法

有效

• 申請號: 201010296640.3
• 申請日: 2010-09-29
• 公開（公告）號: CN101950426A
• 公開（公告）日: 2011-01-19
• 發明（設計）人: 郝久月;李超;王躍;郭信誼;熊璋
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06T7/20
• 分類號: G06T7/20
• 代理公司: 北京慧泉知識產權代理有限公司 11232
• 代理人: 王順榮;唐愛華

技術領域

本發明涉及智能視頻監控系統中運動目標跟蹤的方法，尤其涉及一種多攝像機場景下車輛接力跟蹤方法。

背景技術

隨著城市進程的加快，人們在加快道路基礎設施的同時安裝了大量的攝像機以擴大監控場景。然而，盡管多攝像機間存在很大的相關性，但呈現給用戶的僅僅是不同監控器的分割場景，實際應用的監控系統也僅僅停留在單一攝像機相關算法的基礎上。目前，基于多攝像機協同的監控技術和相關應用仍處于起步階段，發展并不成熟因此，因此對多攝像機協同系統的開發是一個具有挑戰性的課題。目前多攝像機跟蹤方法主要包括：

1.基于攝像機標定的多攝像機跟蹤算法

當攝像機的標定信息和三維環境坐標信息已知，通過一定的映射函數把這些信息統一映射到同一個坐標系下，最后由較為簡單的一維參數就能得到正確的多攝像機之間的對應關系，進而采用傳統的跟蹤方法實現對運動目標的跟蹤。該類算法需要精確度較高的監控設備，多用于比賽場景下例如足球、曲棍球等場地具有標線的運動員跟蹤問題。

2.基于目標模型的多攝像機跟蹤算法

該算法的基本思想是提取目標的仿射不變特征建立目標模型，在目標檢測過程中，直接提取出目標的這種特征，與模型比對，得出目標的身份。但是由于光照條件變化和攝像機本身參數差異，在不同攝像機不同視野下同一目標車輛的基本特征已發生了變化，目標模型的建立和匹配過程復雜，難以實現跟蹤算法的實時性。

3.基于特征融合的多攝像機跟蹤算法

該方法是解決多攝像機目標跟蹤中的主要方法，在研究最初階段選用的是目標的一些簡單特征，如顏色、輪廓、位置信息等，然后利用統計學或者概率等方法得出最后的對應關系。隨著數字圖像處理技術的發展，目標特征提取更加容易可靠，使得目標交接成功率大大提高。其中，Bradski?Gary?R.在《應用于感知用戶界面的人臉和目標實時跟蹤方法》(發表在1998年第四屆IEEE計算機視覺應用研討會，第214-219頁)“Real?Time?Face?and?Object?Tracking?as?a?Component?of?a?Perceptual?User?Interface”(the?4th?IEEE?Workshop?on?Applications?of?Computer?Vision.1998，pp.214-219)中提出了提出的CamShift(continuously?adaptive?mean?shift，持續自適應MeanShift)算法，是一種基于顏色特征的目標跟蹤方法。它以Mean?Shift算法為基礎，加入自動更新模板的方法，當目標大小改變時可以自適應調整模板，以顏色直方圖為目標模式，可以有效的解決目標變形和遮擋的問題，且運算效率較高。

然而，交通場景下的多攝像機跟蹤的特點與難點包括：要求算法具有高魯棒性和實時性以適應真實場景下的復雜環境和監控要求；已安裝的攝像機設備精度不同，無法滿足標定與精確特征提取的要求；如何充分利用已安裝的硬件設備，花費最小的人力和物力實現多攝像機協同監控系統搭建工作。

發明內容

本發明解決的問題：為克服現有技術的不足，提供一種多攝像機場景下車輛跟蹤方法和系統，主要應用于多攝像機間存在交疊視場區域的交通監控系統。該發明解決了攝像機交接過程中車輛唯一性身份確認問題，實現了復雜場景下車輛實時、準確的跟蹤。

本發明的技術解決方案：一種多攝像機場景下車輛接力跟蹤方法，其特征在于步驟如下：

(1)利用圖像拼接算法，獲得多攝像機監控場景的全景圖像，具體實現如下：

步驟一：獲取相鄰攝像機場景圖像，利用SIFT算法提取圖像特征；

步驟二：找出相鄰圖像與基準圖像特征點歐氏距離最近的前兩個關鍵點，在這兩個關鍵點中，如果最近的距離除以次近的距離小于某個比例閾值σ，則接受這一對匹配點，完成相鄰場景圖像特征匹配；

步驟三：利用隨機采樣一致性算法(RANSAC)，剔除錯誤的匹配對；

步驟四：采用了L-M(Levenberg-Marquardt)算法優化透視矩陣，提高RANSAC算法對圖像變換的準確率；

步驟五：根據兩幅圖像匹配點的位置，確定攝像機交疊區域。

(2)基于Camshift算法和運動預測器的分層目標接力跟蹤方法，具體實現如下：

步驟一：當車輛進入第一個攝像機視場內，手動標記車輛區域后，應用CamShift算法進行車輛跟蹤；