[發明專利]一種多目標跟蹤方法及裝置在審
| 申請號: | 201710039128.2 | 申請日: | 2017-01-19 |
| 公開(公告)號: | CN106875421A | 公開(公告)日: | 2017-06-20 |
| 發明(設計)人: | 黃小剛;王劍邦;張如高 | 申請(專利權)人: | 博康智能信息技術有限公司北京海淀分公司 |
| 主分類號: | G06T7/246 | 分類號: | G06T7/246;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京三聚陽光知識產權代理有限公司11250 | 代理人: | 陳博旸 |
| 地址: | 100192 北京市海淀區西小口*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 多目標 跟蹤 方法 裝置 | ||
1.一種多目標跟蹤方法,其特征在于,包括:
獲取視頻圖像;
提取所述視頻圖像中的關鍵點;
對所述視頻圖像中的關鍵點進行跟蹤;
根據所述視頻圖像中連續N幀跟蹤到的關鍵點,形成關鍵點軌跡;
對所述關鍵點軌跡進行聚類,形成至少一個目標。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在所述對所述關鍵點軌跡進行聚類,形成至少一個目標的步驟之后,還包括剔除所述至少一個目標的噪聲軌跡點,包括:
計算所述至少一個目標中的軌跡點連接所得的至少一條邊的權值;
判斷所述至少一條邊的權值是否小于預設權值閾值;
當所述至少一條邊的權值小于預設權值閾值時,判定所述至少一條邊對應的軌跡點為噪聲軌跡點,剔除所述至少一個目標的噪聲軌跡點。
3.根據權利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述根據所述視頻圖像中連續N幀的關鍵點,形成關鍵點軌跡,包括:
提取所述視頻圖像中連續N幀的關鍵點對應的特征;
根據所述關鍵點在相鄰兩幀的特征判斷所述關鍵點是否為有效關鍵點;
當所述關鍵點為有效關鍵點時,根據所述有效關鍵點形成關鍵點軌跡。
4.根據權利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述對所述關鍵點軌跡進行聚類,形成至少一個目標,包括:
判斷所述關鍵點軌跡的長度是否大于預設長度閾值;
當所述關鍵點軌跡的長度大于預設長度閾值時,計算所述關鍵點軌跡的運動距離和任意兩個所述關鍵點軌跡之間的夾角;
根據所述關鍵點軌跡的運動距離和任意兩個所述關鍵點軌跡之間的夾角,進行相似性度量;
根據所述相似性度量結果進行聚類,形成至少一個目標。
5.根據權利要求1-4中任一項所述的方法,其特征在于,所述視頻圖像中的關鍵點為角點。
6.一種多目標跟蹤裝置,其特征在于,包括:
視頻圖像獲取單元,用于獲取視頻圖像;
關鍵點提取單元,用于提取所述視頻圖像中的關鍵點;
關鍵點跟蹤單元,用于對所述視頻圖像中的關鍵點進行跟蹤;
軌跡形成單元,用于根據所述視頻圖像中連續N幀跟蹤到的關鍵點,形成關鍵點軌跡;
軌跡聚類單元,用于對所述關鍵點軌跡進行聚類,形成至少一個目標。
7.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,還包括噪聲軌跡點剔除單元,所述噪聲軌跡點剔除單元包括:
權值計算子單元,用于計算所述至少一個目標中的軌跡點連接所得的至少一條邊的權值;
權值判斷子單元,用于判斷所述至少一條邊的權值是否小于預設權值閾值;
剔除子單元,用于當所述至少一條邊的權值小于預設權值閾值時,判定所述至少一條邊對應的軌跡點為噪聲軌跡點,剔除所述至少一個目標的噪聲軌跡點。
8.根據權利要求6或7所述的裝置,其特征在于,所述軌跡形成單元包括:
特征提取子單元,用于提取所述視頻圖像中連續N幀的關鍵點對應的特征;
有效關鍵點判斷子單元,用于根據所述關鍵點在相鄰兩幀的特征判斷所述關鍵點是否為有效關鍵點;
關鍵點軌跡形成子單元,用于當所述關鍵點為有效關鍵點時,根據所述有效關鍵點形成關鍵點軌跡。
9.根據權利要求6或7所述的裝置,其特征在于,所述軌跡聚類單元包括:
軌跡長度判斷子單元,用于判斷所述關鍵點軌跡的長度是否大于預設長度閾值;
計算子單元,用于當所述關鍵點軌跡的長度大于預設長度閾值時,計算所述關鍵點軌跡的運動距離和任意兩個所述關鍵點軌跡之間的夾角;
相似性度量子單元,用于根據所述關鍵點軌跡的運動距離和任意兩個所述關鍵點軌跡之間的夾角,進行相似性度量;
聚類子單元,用于根據所述相似性度量結果進行聚類,形成至少一個目標。
10.根據權利要求6-9中任一項所述的裝置,其特征在于,所述視頻圖像中的關鍵點為角點。
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