[發明專利]一種視覺跟蹤系統及方法

有效

• 申請號: 201310209304.4
• 申請日: 2013-05-30
• 公開（公告）號: CN103268480A
• 公開（公告）日: 2013-08-28
• 發明（設計）人: 尹宏鵬;柴毅;范曲;彭超;周康樂
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京同恒源知識產權代理有限公司 11275
• 代理人: 趙榮之

技術領域

本發明屬于視覺監控技術領域，涉及一種視覺跟蹤系統及方法。

背景技術

對于重要監控場所，如銀行、商店、停車場、軍事基地等，出于管理和安全的需要，人們往往需要對場景中出現的可疑目標進行檢測與跟蹤。基于視頻的智能監控系統是當前圖像處理領域備受關注前沿技術，擁有巨大的監控市場需求。一種實時檢測、跟蹤的監控裝置，能自動地分析和抽取視頻源的關鍵信息，而非簡單的把監控攝像當做存儲和調用監控信息的電子設備，其核心處理模塊能借助計算機強大的數據處理功能，對視頻畫面中的海量信息進行高速分析，過濾用戶不關心的信息，提供對監控者有用的關鍵信息。它與以往的監控設備的本質區別在于，在幾乎不需人為干預的情況下，通過對攝像機采集的實時圖像序列進行自動分析，可對動態場景中的目標進行定位、識別和跟蹤，進而為分析和判斷目標的行為提供了數據支持。

現行的視覺跟蹤系統的目標檢測方法主要是基于物體形狀的模板匹配算法和以特征為基礎的基于不變量的特征匹配算法。模板匹配算法的主要思想是提取模板圖像中的形狀、輪廓等特征，采用約定準則，按照某種相似性度量方法對監控圖像進行比較搜索，以實現圖像匹配；特征匹配算法則是指通過分別提取兩個或多個圖像的特征（點、線、面等特征），對特征進行參數描述，然后運用所描述的參數來進行匹配的一種算法。雖然基于上述思想的監控系統在實際中的應用越來越廣泛，但是仍存在一些尚未解決的問題。

問題一:三維到二維投影的病態問題。人看到一張靜態圖像去理解它的3D結構是一件很容易的事，因為人有圖像里面這些物體的先驗知識。但對于計算機來說，由于投射投影，3D場景投射到2D空間里面，就損失了很多的信息，例如深度信息，同時諸如光照，材料特性、朝向、距離等信息都信息。對于常規模板匹配算法來說，攝像頭至于檢測目標的角度直接制約了目標檢測的精度。當攝像頭視野朝向與模板圖片拍攝角度相異時，目標的輪廓信息發生畸變，采用此方法的監控系統就不能檢測到可疑目標。問題二：光照變化、陰影、遮擋、尺度變化等的影響。在相當多的應用場合下，必須考慮圖像之間的空間坐標變換，諸如旋轉變換，比例變換，投影變換等等，從而導致了圖像和模板發生旋轉和扭曲等變形，使得匹配問題變得更加復雜，同時還有圖像會附帶各種各樣的噪聲，噪聲會影響匹配效果，降低匹配精度，此外還有光照變化、目標之間的遮擋、攝像頭抖動帶來的圖像模糊、尺度縮放、旋轉變化等都對圖像匹配帶來了嚴重的挑戰。如何在復雜場景下提高檢測精度，可以考慮多種檢測手法結合的方式。問題三：監控算法復雜度高，不能實時跟蹤目標。目前監控手段的不斷提升，監控設備更新也越來越快，如何在海量視頻數據中挖掘出可以目標，并對其進行實時跟蹤是改進新型視頻監控系統要考慮的難題。降低檢測流程的時間復雜度和空間復雜度就必須要求監控系統改進算法的結構，使其更加合理。而在實際的應用之中，這需要更加苛刻的技術方案。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提供一種視覺跟蹤系統及方法，通過對常規的跟蹤監控系統進行改進，達到對可疑目標進行更快更精確的進行跟蹤的目的。

為達到上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種視覺跟蹤方法，包括以下步驟：步驟一：采集與輸入實時監控圖像和目標圖像；步驟二：利用SURF算法對采集圖像與目標圖像的局部特征點進行匹配；步驟三：利用聚類分類算法找出特征點密集區域，并計算出目標所在形心的坐標；步驟四：截取形心附近200*200像素的圖像，然后給該圖像乘以二維高斯模板，預處理待匹配圖像，減小截圖產生背景帶來的干擾；步驟五：使步驟四中的待匹配圖像與目標圖像在RGB三色通道下進行全局顏色匹配；步驟六：若匹配成功，則分析形心的運動軌跡，預測形心下一時刻可能出現的位置，實時輸出目標相對于監控攝像畫面中心的偏移坐標，控制攝像頭跟蹤可疑目標的運動軌跡。

進一步，在步驟一中，通過攝像頭實時采集視頻幀圖像并輸入到X86工控機；目標圖像由用戶通過人機交互界面直接上傳。

進一步，步驟二具體包括：構建Hessian矩陣提取目標圖像與采集圖像的關鍵點；對關鍵點附加詳細的局部特征信息；通過對兩張圖像中附加了局部特征信息的關鍵點的兩兩比較找出相互匹配的若干關鍵點，建立起采集圖像與目標圖像的對應關系。