[發(fā)明專利]一種視頻內(nèi)容多目標跟蹤方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410458136.7
• 申請日: 2014-09-10
• 公開（公告）號: CN104156987B
• 公開（公告）日: 2017-05-10
• 發(fā)明（設計）人: 曲建明
• 申請（專利權）人: 成都金盤電子科大多媒體技術有限公司
• 主分類號: G06T7/292
• 分類號: G06T7/292
• 代理公司: 成都金英專利代理事務所(普通合伙)51218
• 代理人: 袁英

技術領域

本發(fā)明涉及一種視頻內(nèi)容多目標跟蹤方法。

背景技術

為了研究視頻內(nèi)目標數(shù)目，運動狀態(tài)，通常需要進行對視頻內(nèi)容進行分割、識別、運動軌跡跟蹤，然后對數(shù)據(jù)進行分析。傳統(tǒng)的方法采用相鄰幀匹配，計算精度不高，而且算法復雜。本發(fā)明采用多參考幀算法和多條件篩選的方法實現(xiàn)目標跟蹤。

閾值分割法是一種簡單有效的圖像分割方法，其基本思想就是用一個或多個閾值將圖像的灰度級分成幾部分，灰度值在同一類的像素屬于同一目標。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術的不足，提供一種算法簡單，計算精度高，能直觀反映目標的運動軌跡，可以進行多個目標的跟蹤的視頻內(nèi)容多目標跟蹤方法。

本發(fā)明的目的是通過以下技術方案來實現(xiàn)的：一種視頻內(nèi)容多目標跟蹤方法，它包括如下步驟：

S1：視頻圖像采集，根據(jù)圖像分辨率，設定采樣頻率和采樣時間，從視頻中采集運動圖像；

S2：目標的分割與識別，其包括以下子步驟：

S201：目標分割，將目標與圖像背景進行分離；

S202：去雜，初始分割結(jié)果中可含有雜質(zhì)，需要予以去除；

S3：運動軌跡跟蹤，利用視頻圖像相鄰幀之間的微小差異，在參考幀中尋找各目標的匹配點，通過建立的代價函數(shù)判斷兩點的相關性，找出目標的最佳匹配點，并將目標在各幀中的對應匹配點的質(zhì)心相連，得到目標運動的路徑曲線或軌跡；

S4：目標運動參數(shù)計算，在步驟S2和步驟S3完成了目標的分割和軌跡曲線的跟蹤的基礎上，通過分析各目標軌跡點的坐標及形態(tài)學數(shù)據(jù)，利用相關參數(shù)計算公式，計算出目標活性的相關參數(shù)。

所述的采樣頻率為24-35幀/秒。

所述的采樣時間為一段連續(xù)時間。

步驟S3中實現(xiàn)目標運動的路徑曲線或軌跡的具體步驟是：

S301：假設可用于計算的參考幀數(shù)量為N幀，設定當前幀幀號為i，為找出當前幀中所有目標點在參考幀中的最佳匹配的目標點，將第i-N到第i幀的參數(shù)表讀入計算機中；

S302：選取當前幀i中的一個目標m；

S303：選取未計算過的且最近的一個參考幀K；

S304：從參考幀中選取未計算過的目標n，預測目標n運動到第i幀時的位置范圍：

如果目標n為第一幀或剛出現(xiàn)的目標，此時目標n沒有參考幀，預測其可能出現(xiàn)的位置坐標為：

(C_x,C_y)＝(x_n,y_n) (0-1)

如果目標n有參考幀，預測其可能位置為：

其中

其中(C_x,C_y)為目標預測點位置，(x_n,y_n)為目標n質(zhì)心坐標，df為目標n與其參考幀之間的幀差，(x'_n,y'_n)為目標n在其參考幀中最佳匹配目標的質(zhì)心坐標，vx_n為目標n在x方向運動速度，vy_n為目標n在y方向運動速度；

預測搜索區(qū)域如式(0-4)所示：

th＝max Mov+avgMov×(i-k) (0-4)

其中，max Mov為所有已計算幀中運動目標的最大速度，avgMov為所有已計算幀中運動目標平均速度，i為當前幀幀號，k為參考幀幀號。

計算預測坐標與實際坐標之間的距離是否落在搜索區(qū)域內(nèi)：

則

d≈(dx+dy)/2 (0-6)

那么當下面條件滿足時，目標m落入搜索區(qū)域內(nèi):

d≤th且dx≤λ·th且dy≤λ·th

λ為常量；

S305：當目標m落入目標n搜索區(qū)域內(nèi)時，計算其代價函數(shù)

代價函數(shù)如式(0-7)所示：

其中α,β,γ為加權系數(shù)，dsize為目標m和目標n的周長差，avgMov為所有已計算幀中運動目標平均速度，dbrgt為兩目標的平均亮度差，d為兩目標之間的距離，i-k為兩幀之間的幀差,(x_m,y_m)為目標m質(zhì)心坐標,(x_n,y_n)為目標n質(zhì)心坐標,vx_n為目標n在x方向運動速度，vy_n為目標n在y方向運動速度；