[發明專利]一種視頻監控中的多目標跟蹤方法

有效

• 申請號: 201410497957.1
• 申請日: 2014-09-25
• 公開（公告）號: CN104200495B
• 公開（公告）日: 2017-03-29
• 發明（設計）人: 楊豐瑞;竇紹賓;吳翠先;劉欣
• 申請（專利權）人: 重慶信科設計有限公司
• 主分類號: G06T7/20
• 分類號: G06T7/20
• 代理公司: 成都睿道專利代理事務所(普通合伙)51217
• 代理人: 薛波

技術領域

本發明屬于視頻信息處理與模式識別技術領域，具體是一種視頻監控中的多目標跟蹤方法。

背景技術

目標跟蹤一直是機器視覺、人工智能和模式識別領域基礎。目標跟蹤可廣泛應用于導航定位、軍事制導、安全監控等行業。

目標跟蹤是利用已知的目標位置信息和目標連續性在一段序列圖像上找到感興趣的運動目標。目前針對視頻監控中的目標跟蹤方法有多種，如基于粒子濾波的跟蹤方法、基于Mean?Shift的跟蹤方法、基于卡爾曼濾波的目標跟蹤方法等。但這些傳統的方法在目標被遮擋和周圍環境存在干擾時(如噪聲、光照)，容易出現丟失目標、跟蹤窗口偏離等現象，導致跟蹤失敗。

利用基于特征點對視頻圖像進行多個目標跟蹤的方法具有較高的魯棒性，例如基于SIFT(Scale?Invariant?Feature?Transform,SIFT)特征的目標跟蹤技術，能夠在目標出現旋轉、尺度變換和亮度變換的情況下，仍然能夠對目標進行穩定的識別。但是，該技術不具備較高的抗仿射性，在目標匹配精度上也存在不足，對于形變較大的目標，容易出現目標丟失。再者，該方法在實時性上也同樣存在缺陷。

發明內容

針對以上現有技術中的不足，本發明的目的在于提供一種視頻監控中的多目標跟蹤方法，用仿射-尺度不變特征轉換(Affine-SIFT,ASIFT)特征對目標模型進行描述，接著利用粒子濾波方法對運動目標進行搜索，最后通過改進的ASIFT匹配算法對目標區域進行特征匹配，進行目標模型更新，實現目標跟蹤。在光照變化環境和目標發生遮擋情況下，提高跟蹤的準確性、魯棒性和實時性。

本發明的一種視頻監控中的多目標跟蹤方法，用相鄰幀差法檢測出運動目標，對檢測出的運動目標建立跟蹤目標模型，并構建目標模型的ASIFT特征向量；采用粒子濾波預測候選區域目標，并建立候選目標模型的ASIFT特征向量，對跟蹤目標特征向量與候選區域目標特征向量進行匹配，采用RANSAC算法對錯誤匹配進行剔除，更新目標模型，實現目標跟蹤，包括以下步驟:

步驟A：讀取視頻圖像初始幀，采用相鄰幀差法對視頻序列中的運動目標進行檢測；

讀取視頻圖像初始幀，對視頻中相鄰兩幀的圖像相應像素值進行差值計算，

D_k(x,y)＝|f_k(x,y)-f_k+1(x,y)|

Dk=0Dk<T01Dk≥T0]]>

其中，f_k(x,y)為當前幀的圖像，f_k+1(x,y)為當前幀圖像相鄰的下一幀圖像；D_k為兩幀圖像差的絕對值，D_k＝1為運動目標區域；其中T₀＝0.7；

步驟B：構建跟蹤目標模型的仿射-尺度不變特征轉換(Affine-SIFT,ASIFT)特征向量A；具體步驟為：

步驟B1，對運動目標區域進行仿射變換參數，在運動目標區域中，對緯度角θ采用等比數列采樣：1,a,a²...aⁿ，a>1，其中n＝5；對經度角進行等差采樣：0,b/t,...kb/t，其中b＝72°，t＝|1/cosθ|，k為滿足條件kb/t<180°的最后一個整數；