[發(fā)明專利]對象跟蹤方法和裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210447071.7
• 申請日: 2012-11-09
• 公開（公告）號: CN103810460B
• 公開（公告）日: 2017-05-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉童;魯耀杰;師忠超;劉媛;王剛
• 申請（專利權(quán)）人: 株式會社理光
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T7/254
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務(wù)所11105
• 代理人: 郭定輝

1.一種對象跟蹤方法，包括：

建立對象圖，其中在連續(xù)的預定數(shù)量幀內(nèi)具有相似運動特征的一組對象被包括在一個對象圖中，每個對象作為該對象圖的頂點，基于每個對象的代表性運動特征計算對象圖中的每個頂點的彈性，其中頂點的彈性代表頂點位置的估計范圍的不確定性；

建立對象組圖，其中每個對象圖中的每個對象組作為所述對象組圖中的頂點，基于每個對象組的代表性運動特征計算對象組圖中的每個頂點的彈性；

基于當前幀中的每個對象組的位置以及對象組圖的頂點的彈性，預測每個對象組在下一幀中的位置范圍；

基于當前幀中每個對象的位置以及對象圖的頂點的彈性，預測每個對象在下一幀中的位置范圍；以及

在跟蹤時段內(nèi)，基于所預測的每個對象組和每個對象的位置范圍，在下一幀中檢測對象。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其中每個對象的代表性運動特征包括每個對象相對于同組中其他對象的相對位置和相對速度中的至少一個，計算對象圖中的每個頂點的彈性包括：統(tǒng)計在所述預定數(shù)量幀中每個對象的相對位置和相對速度中的至少一個，計算所述相對位置和相對速度中的至少一個的方差，作為對象圖中的頂點的彈性；以及

其中每個對象組的代表性運動特征包括每個對象組的中心位置和平均速度中的至少一個，計算對象組圖中的每個頂點的彈性包括：統(tǒng)計在所述預定數(shù)量幀中每個對象組的中心位置和平均速度中的至少一個，計算所述中心位置和平均速度中的至少一個的方差，作為對象組圖中的頂點的彈性。

3.如權(quán)利要求2所述的方法，其中基于所預測的每個對象組和每個對象的位置范圍檢測對象包括：

統(tǒng)計在所述預定數(shù)量幀中每個對象組中的每個對象與該對象組的中心位置的相對位置關(guān)系；

以所預測的對象組的位置范圍作為該對象組的中心位置的范圍，根據(jù)所述相對位置關(guān)系，計算出對象組中的每個對象相對于該對象組的中心位置的相對位置范圍，

在下一幀中，以所計算的每個對象的相對位置范圍中的每一點為中心，在所預測的每個對象在下一幀中的位置范圍內(nèi)搜索對象。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，還包括：

在檢測時段內(nèi)，在整幀圖像中檢測對象。

5.如權(quán)利要求1或4所述的方法，還包括：

基于檢測對象的檢測結(jié)果，以預定更新頻率更新所述對象圖和所述對象組圖。

6.如權(quán)利要求5所述的方法，其中更新對象圖包括更新對象圖中的頂點的彈性或者對象圖的合并、分裂，更新對象組圖包括更新對象組圖中的頂點的彈性或者基于對象圖的合并、分裂的結(jié)果更新對象組圖。

7.如權(quán)利要求1所述的方法，其中具有相似運動特征的一組對象包括差異值小于預定閾值的對象，對于任意兩個對象，該差異值定義為D：

D＝w₁*D_m+w₂*D_l，其中D_m是對象之間的速度差，D_l是對象之間的位置差，w₁和w₂是分別分配給速度差和位置差的權(quán)重。

8.一種對象跟蹤裝置，包括：

對象圖建立模塊，配置為建立對象圖，包括將在連續(xù)預定數(shù)量幀內(nèi)具有相似運動特征的一組對象包括在一個對象圖中，將每個對象作為該對象圖的頂點，基于每個對象的代表性運動特征計算對象圖中的每個頂點的彈性，其中頂點的彈性代表頂點位置的估計范圍的不確定性；

對象組圖建立模塊，配置為建立對象組圖，包括將每個對象圖中的每個對象組作為所述對象組圖中的頂點，基于每個對象組的代表性運動特征計算對象組圖中的每個頂點的彈性；

對象組位置范圍預測模塊，配置為基于當前幀中的每個對象組的位置以及對象組圖的頂點的彈性，預測每個對象組在下一幀中的位置范圍；

對象位置范圍預測模塊，配置為基于當前幀中每個對象的位置以及對象圖的頂點的彈性，預測每個對象在下一幀中的位置范圍；

檢測模塊，配置為在跟蹤時段內(nèi)，基于所述對象組位置范圍預測模塊預測的每個對象組的位置范圍和所述對象位置范圍預測模塊預測的每個對象的位置范圍，在下一幀中檢測對象。