[發明專利]一種基于圖像處理技術的群集運動數據采集方法及系統

有效

• 申請號: 201611186581.8
• 申請日: 2016-12-20
• 公開（公告）號: CN106713701B
• 公開（公告）日: 2018-03-09
• 發明（設計）人: 張海濤;陳都鑫;朱力軍;肖穎;徐博文;朱桃
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: H04N5/14
• 分類號: H04N5/14;H04N5/202;H04N5/222;G06T7/12;G06T7/32;G06T7/246
• 代理公司: 華中科技大學專利中心42201
• 代理人: 李智

技術領域

本發明屬于群集運動研究技術領域，更具體地，涉及一種群集運動數據采集方法及系統。

背景技術

群集運動是一種普遍存在的自然現象，從到螞蟻、細菌等的集體移動，到鳥群的成群飛翔、魚群的結隊巡游、蝗蟲的集群遷徙，以及在現實生活中的人群都是群集運動的典型代表。這些由大量自主個體所組成的群體在飛行、巡游及移動過程中如何形成各種各樣協調有序的集體運動模式,又如何就外部作用迅速地、幾乎步調一致地改變當前運動狀態，這種高度協調且極度有序的集體運動模式的產生機理和內在機制，長期以來一直是群集運動研究所探討的核心問題。但是實驗數據的缺乏嚴重制約了群集運動研究的進展，實驗場地、數據采集以及數據處理分析的過程涉及的模塊眾多，因此有必要建立完整的數據采集處理方案，以供群集運動的分析和研究。

發明內容

針對現有技術的問題和迫切技術需求，本發明提供一種通用的群集運動數據采集方法及系統，其目的在于，可以快速的獲取群集運動實驗數據，大大降低實驗周期和數據處理周期。

一種群集運動實驗數據采集方法，該方法包括以下步驟：

(1)在實驗場景中采集群集運動目標的視頻；

(2)從當前視頻幀中提取目標運動區域；

(3)對目標運動區域濾除背景；

(4)將濾除背景的目標運動區域與目標灰度閾值進行比較，判定大于目標閾值的像素點為可疑目標像素點，將鄰近的可疑目標像素點視為一個可疑目標；

(5)將可疑目標與預定目標長度、寬度和面積閾值進行比較，判定可疑目標為個體目標、多目標重合、非目標中的一種；

(6)若可疑目標為個體目標，則將可疑目標與當前視頻幀的目標預測位置進行匹配，將匹配成功的目標ID賦值給可疑目標；

(7)若可疑目標為多個個體目標重疊，則進行可疑目標拆分操作，再將拆分得到的個體目標與當前視頻幀的目標預測位置進行匹配，將匹配成功的目標ID賦值給個體目標；

(8)若可疑目標為非目標，則忽略。

進一步地，所述步驟(5)的具體實現過程為：

設可疑目標d的長為a，寬為b，面積為s；預訂的長度邊界上、下閾值為A_max，A_min，寬度邊界上下閾值為B_max，B_min，面積的邊界上下閾值為S_max，S_min，則：

如滿足A_min＜a＜A_max,且B_min＜b＜B_max,且S_min＜s＜S_max，則d是個體目標；

如滿足a＜A_min，或b<B_min，或s<S_min，則d是非目標；

如滿足a＞A_max，或b>B_max，或s>S_maxs，則d為多目標重合。

進一步地，所述步驟(6)的具體實現過程為：依據前一幀定位的目標位置、方向、速度預測目標在當前幀中的位置，將可疑目標與當前視頻幀的目標預測位置進行匹配，將匹配成功的目標ID賦值給可疑目標。

進一步地，所述步驟(7)可疑目標拆分操作的具體實現過程為：往當前幀的相鄰前后幾幀中，找尋可疑目標區域附近的目標，如果存在幾個運動目標，則根據這幾個目標的速度和方向，預測這幾個目標在當前幀中的位置，若預測目標位置在可疑目標區域中，則在當前幀中將預測目標作為目標；若預測目標位置不在可疑目標區域中，則忽略該可疑目標。

進一步地，還包括步驟(9)后期修正，具體的實現過程為：

遍歷所有視頻幀，找到目標個體數量異常減少的視頻幀，手動增加個體運動目標；

遍歷所有視頻幀，找到目標個體數量異常增加的視頻幀，手動減少個體運動目標；

遍歷所有視頻幀，找到目標個體速度和方向異常突變的視頻幀，將涉及異常的兩個目標ID進行交換。

進一步地，所述目標灰度閾值

其中，threshold是目標灰度閾值，X(p)是像素點p的灰度值，u(p)是背景圖像像素點p的值，σ(p)是像素點p的標準差。

一種群集運動數據采集系統，包括：實驗圖像采集單元和上位機處理單元。