[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的視頻跟蹤系統(tǒng)及其實(shí)現(xiàn)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410094016.3
• 申請(qǐng)日: 2014-03-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103826105A
• 公開(kāi)（公告）日: 2014-05-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉紫燕;馮亮;祁佳;羅超
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 貴州大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): H04N7/18
• 分類(lèi)號(hào): H04N7/18;G06T7/20
• 代理公司: 貴陽(yáng)中新專(zhuān)利商標(biāo)事務(wù)所 52100
• 代理人: 吳無(wú)懼

1.一種基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的視頻跟蹤系統(tǒng)，它包括攝像頭、云臺(tái)電機(jī)、SDRAM存儲(chǔ)器、顯示器和云臺(tái)驅(qū)動(dòng)模塊以及現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列FPGA，其特征在于：現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列FPGA與攝像頭、SDRAM存儲(chǔ)器、顯示器和云臺(tái)驅(qū)動(dòng)模塊導(dǎo)線連接，云臺(tái)驅(qū)動(dòng)模塊與云臺(tái)電機(jī)導(dǎo)線連接。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的視頻跟蹤系統(tǒng)，其特征在于：多端口SDRAM控制器為四端口。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的視頻跟蹤系統(tǒng)，其特征在于：現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列FPGA包括圖像采集模塊、多端口SDRAM控制器、圖像VGA顯示模塊、視頻圖像處理模塊，多端口SDRAM控制器與圖像采集模塊、圖像VGA顯示模塊和視頻圖像處理模塊通過(guò)數(shù)字邏輯電路連接，多端口SDRAM控制器與SDRAM存儲(chǔ)器導(dǎo)線連接。

4.一種基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的視頻跟蹤系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，它包括下述步驟：

步驟1、對(duì)攝像頭的視頻圖像進(jìn)行采集及存儲(chǔ)；

步驟2、利用層次聚類(lèi)分析和幀間差分法對(duì)采集的視頻圖像進(jìn)行檢測(cè)，提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；

步驟3、利用形心法對(duì)檢測(cè)目標(biāo)進(jìn)行定位，計(jì)算出目標(biāo)所在形心的坐標(biāo)；

步驟4、計(jì)算被跟蹤目標(biāo)的形心運(yùn)動(dòng)軌跡，確定下一時(shí)刻被跟蹤目標(biāo)出現(xiàn)的位置；

步驟5、實(shí)時(shí)計(jì)算目標(biāo)形心相對(duì)于監(jiān)控顯示畫(huà)面中心的偏移量，驅(qū)動(dòng)云臺(tái)步進(jìn)電機(jī)，使攝像頭隨被跟蹤目標(biāo)移動(dòng)而轉(zhuǎn)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)被跟蹤目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的視頻跟蹤系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于：步驟1所述的對(duì)攝像頭的視頻圖像進(jìn)行采集及存儲(chǔ)，首先，通過(guò)I²C傳感器配置模塊驅(qū)動(dòng)CMOS圖像傳感器使其采集圖像數(shù)據(jù)；接著CMOS傳感器數(shù)據(jù)采集模塊接收?qǐng)D像數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)換為RGB顏色空間格式；最后通過(guò)多端口SDRAM控制器將轉(zhuǎn)換后的圖像數(shù)據(jù)保存至SDRAM存儲(chǔ)器。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的視頻跟蹤系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于：步驟2所述的提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)方法為：1、從SDRAM存儲(chǔ)器讀取視頻序列中的相隔一幀或幾幀的兩幅圖像做差運(yùn)算，得出兩幀圖像亮度差的絕對(duì)值，判斷該絕對(duì)值是否大于閾值，是則確定圖像序列中有物體運(yùn)動(dòng)；2、確定圖像序列中有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)后，對(duì)讀取的視頻圖像進(jìn)行中值濾波再將灰度值進(jìn)行層次聚類(lèi)分析，最后通過(guò)自適應(yīng)的閾值分析層次聚類(lèi)的結(jié)果來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)邊緣檢測(cè)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的視頻跟蹤系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于：所述的通過(guò)層次聚類(lèi)分析來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)邊緣檢測(cè)，其方法包括下述步驟：

1、獲取灰度圖像，進(jìn)行中值濾波，設(shè)置模板；

2、求出模板像素中心點(diǎn)與其周?chē)邢袼攸c(diǎn)灰度值差的絕對(duì)值???????????????????????????????????????????????，并分為簇；

3、將與給定的閾值比較，進(jìn)行第一次分裂的層次聚類(lèi)：

1）若，將置1歸為簇；

2）若，將置0歸為簇；

4、將簇和簇中的元素進(jìn)行合并，得到凝聚的層次聚類(lèi)為簇，其中元素；

5、求簇中所有的像素點(diǎn)的灰度值的灰度值的平均值；

6、對(duì)簇中的元素進(jìn)行升序排序，得到新的排序?yàn)椋?/p>

7、求第三位和第四位的像素點(diǎn)灰度值的均值為自適應(yīng)的閾值；

8、將簇中所有的像素點(diǎn)的灰度值與自適應(yīng)的閾值比較，進(jìn)行第二次分裂的層次聚類(lèi)：

1）若，則判定該簇中的點(diǎn)為邊緣點(diǎn)；

2）若，則判定該簇中的點(diǎn)不是邊緣點(diǎn)。

8.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的視頻跟蹤系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于：步驟3所述的利用形心法對(duì)檢測(cè)目標(biāo)進(jìn)行定位，計(jì)算目標(biāo)所在形心的坐標(biāo)，其具體方法包括下述步驟：1、用一個(gè)計(jì)算器來(lái)統(tǒng)計(jì)目標(biāo)檢測(cè)后的二值圖像中值為“1”的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)；2、用兩個(gè)寄存器存儲(chǔ)像素值為1的像素的坐標(biāo)累加值；3、用兩個(gè)計(jì)數(shù)器和來(lái)表示當(dāng)前像素的坐標(biāo)值；4、一幀圖像掃描完成后，即可得到當(dāng)前圖像的形心橫坐標(biāo)為，形心縱坐標(biāo)為。