[發明專利]一種基于復雜環境的目標智能跟蹤方法

在審

• 申請號: 201510805380.0
• 申請日: 2015-11-20
• 公開（公告）號: CN105469394A
• 公開（公告）日: 2016-04-06
• 發明（設計）人: 李正
• 申請（專利權）人: 成都因納偉盛科技股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00
• 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

1.一種基于復雜環境的目標智能跟蹤方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、采集當前時刻的視頻流數據，依次對視頻流數據中的每一幀視頻圖像進行分析，判斷是否有異常幀圖像，若存在則進行異常類型檢測；

S2、啟動混合高斯模型，對視頻流數據中的每幀視頻圖像的每個像素點建立X個高斯模型；

S3、根據高斯模型的權重對該X個高斯模型進行排序，并對權重進行累計求和，若前N個高斯模型的權重和大于預設閾值，則將該前N個高斯模型設為背景像素點，建立背景高斯模型，將后X-N個高斯模型設為前景像素點，建立前景高斯模型；

S4、根據當前時刻像素點以及該像素點的歷史像素點的均值和方差為每個像素點匹配相應的高斯模型，計算當前時刻像素點與其歷史像素點的均值之差的絕對值，若該絕對值與該像素點的歷史像素點的方差的比值小于預設匹配閾值，則將該當前時刻像素點與背景像素點的高斯模型進行匹配，若該比值不小于預設匹配閾值，則將當前時刻像素點與前景像素點的高斯模型進行匹配；

S5、根據視頻流數據中的背景變化和S4中的比較結果，混合高斯模型自適應更新模型參數，更新X個高斯模型的權值，得出匹配度最高的背景高斯模型參數，完成復雜背景建模；

S6、將前景高斯模型的所匹配的前景圖像進行小波正變換處理，若前景圖像為彩色圖像，則通過R、G、B三通道分別對其進行小波分析處理，得到前景圖像的近似圖LL、水平方向細節圖HL、垂直方向細節圖LH和對角線方向細節圖HH，提取垂直方向細節圖，對垂直方向細節圖進行傅里葉正變換，并刪除其預設頻段的高頻部分完成高頻過濾；

S7、高頻過濾處理后通過傅里葉反變換還原得到新的垂直方向細節圖，再通過小波反變換重構前景圖像，若原前景圖像為彩色圖像，則再通過R、G、B三通道合并得到過濾后的前景圖像；

S8、通過形態學處理，提取出獨立的運動目標區域，鎖定目標，開始執行跟蹤操作，在目標跟蹤的過程中，重復執行步驟S1-S7。

2.根據權利要求1所述的一種基于復雜環境的目標智能跟蹤方法，其特征在于：所述的小波正變換為提升小波變換。

3.根據權利要求1所述的一種基于復雜環境的目標智能跟蹤方法，其特征在于：所述的預設頻段根據雨雪大小自適應調整。