[發明專利]基于模糊邏輯的視頻多目標跟蹤方法及裝置

有效

• 申請號: 201710535972.4
• 申請日: 2017-07-04
• 公開（公告）號: CN107545582B
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 李良群;湛西羊;羅升;劉宗香;謝維信
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/254;G06T7/269;G06K9/62;G06N5/04
• 代理公司: 深圳市威世博知識產權代理事務所(普通合伙) 44280
• 代理人: 李慶波

本發明公開了一種基于模糊邏輯的視頻多目標跟蹤方法及裝置，方法包括：對當前視頻幀進行在線目標運動檢測，檢測得到的可能運動對象作為觀測結果；對觀測結果和目標的預測結果進行數據關聯，其中預測結果是至少利用前一視頻幀的目標的軌跡進行預測而得到的；對未被關聯上的預測結果及觀測結果進行軌跡管理，包括利用未被關聯上預測結果獲取終止軌跡片段以及利用未被關聯上的觀測結果獲取新的軌跡片段，對終止軌跡片段及新的軌跡片段進行軌跡關聯。通過上述方式，本發明能夠有效提高多目標與觀測之間的正確關聯，大幅減少多目標跟蹤中目標標簽變化的數量，具有較強的魯棒性和準確性。

技術領域

本發明涉及目標跟蹤領域，特別是涉及一種基于模糊邏輯的視頻多目標跟蹤方法及裝置。

背景技術

視頻多目標跟蹤技術作為計算機視覺領域的一個重要研究分支，其關系到很多前沿學科，如圖像處理、模式識別、人工智能、自動控制以及計算機于一體，在智能視頻監控、人機交互、機器人視覺導航、虛擬現實、醫學診斷、交通管制及監控等領域有著非常重要的實用價值。

但針對復雜背景環境下的視頻目標，開發出一種魯棒高效的多目標跟蹤算法仍存在諸多困難，如目標的相互遮擋、目標的數目以及虛假觀測等。這些情況在實際的行人目標跟蹤中具有很強的隨意性和不確定性，用傳統概率方法并不能很好的進行建模。

發明內容

本發明提供一種基于模糊邏輯的視頻多目標跟蹤方法及裝置，能夠有效提高多目標與觀測之間的正確關聯，對表觀相似、頻繁交互、遮擋以及背景干擾等情況下的多目標進行準確跟蹤，同時能大幅減少多目標跟蹤中目標標簽變化的數量，具有較強的魯棒性和準確性。

為了解決上述技術問題，本發明采用的一個技術方案是：提供一種基于模糊邏輯的視頻多目標跟蹤方法，包括：對當前視頻幀進行在線目標運動檢測，檢測得到的可能運動對象作為觀測結果；對所述觀測結果和目標的預測結果進行數據關聯，其中所述預測結果是至少利用前一視頻幀的目標的軌跡進行預測而得到的；對未被關聯上的所述預測結果及所述觀測結果進行軌跡管理，包括利用所述未被關聯上所述預測結果獲取終止軌跡片段以及利用所述未被關聯上的所述觀測結果獲取新的軌跡片段，對所述終止軌跡片段及所述新的軌跡片段進行軌跡關聯。

為了解決上述技術問題，本發明采用的一個技術方案是：提供一種基于模糊邏輯的視頻多目標跟蹤的裝置，包括：處理器，所述處理器用于對從所述攝像機獲取的當前視頻幀進行在線目標運動檢測，檢測得到的可能運動對象作為觀測結果；對所述觀測結果和目標的預測結果進行數據關聯，其中所述預測結果是至少利用前一視頻幀的目標的軌跡進行預測而得到的；對未被關聯上的所述預測結果及所述觀測結果進行軌跡管理，包括利用所述未被關聯上所述預測結果獲取終止軌跡片段以及利用所述未被關聯上的所述觀測結果獲取新的軌跡片段，對所述終止軌跡片段及所述新的軌跡片段進行軌跡關聯。

本發明的有益效果是：提供一種基于模糊邏輯的視頻多目標跟蹤方法及裝置，通過當前視頻幀中的觀測結果和目標的預測結果進行數據關聯，并對未關聯上的觀測結果和預測結果進行軌跡管理，能有效提高多目標與觀測之間的正確關聯，對表觀相似、頻繁交互、遮擋以及背景干擾等情況下的多目標進行準確跟蹤，具有較強的魯棒性和準確性。

附圖說明

圖1是基于模糊邏輯的視頻多目標跟蹤方法第一實施例的流程示意圖；

圖2是本發明基于模糊邏輯的視頻多目標跟蹤方法第二實施例的流程示意圖；

圖3是本發明不同目標的預測結果之間遮擋示意圖；

圖4是本發明基于模糊邏輯的視頻多目標跟蹤方法第三實施例的流程示意圖；

圖5是圖4中步驟S233一實施方式的流程示意圖；

圖6是本發明基于模糊邏輯的視頻多目標跟蹤方法第四實施例的流程示意圖；