[發(fā)明專利]一種面向動(dòng)態(tài)視頻監(jiān)控的多車輛跟蹤方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710845857.7
• 申請(qǐng)日: 2017-09-19
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107506753B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-01-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 任柯燕;陳鑫;張淳;侯義斌
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京思海天達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11203
• 代理人: 張慧

本發(fā)明公開(kāi)一種面向動(dòng)態(tài)視頻監(jiān)控多車輛跟蹤方法，對(duì)于車輛的跟蹤基于檢測(cè)結(jié)果，并同時(shí)對(duì)檢測(cè)出的多個(gè)目標(biāo)車輛進(jìn)行跟蹤。包括：加載一段視頻的圖像序列；根據(jù)圖像序列的第一張圖像進(jìn)行車輛識(shí)別；根據(jù)識(shí)別結(jié)果，保存所有目標(biāo)在圖像中的位置信息；根據(jù)保存的目標(biāo)位置信息，對(duì)所有目標(biāo)在視頻中進(jìn)行跟蹤；接著通過(guò)識(shí)別對(duì)在跟蹤過(guò)程中對(duì)跟蹤結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。本發(fā)明的方法不僅在正常環(huán)境下可以實(shí)現(xiàn)理想的跟蹤結(jié)果，在視頻信息模糊，光照不足等惡劣的環(huán)境下，例如夜間拍環(huán)境下攝出的視頻像素低，圖像模糊、不清晰的情況，依然可以得到理想的跟蹤結(jié)果。主要解決了目前車輛跟蹤領(lǐng)域速度與準(zhǔn)確率無(wú)法同時(shí)達(dá)到的問(wèn)題。

技術(shù)領(lǐng)域：

本發(fā)明屬于車輛識(shí)別與跟蹤領(lǐng)域，尤其涉及一種面向動(dòng)態(tài)視頻監(jiān)控的多個(gè)車輛跟蹤方法。

背景技術(shù)：

近年來(lái)隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展，并在智能交通、無(wú)人駕駛、偵察巡檢、搜索營(yíng)救、戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)識(shí)別與攔截、…等民用、警用、軍用領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，為人類的生活帶來(lái)了巨大的改變。車輛識(shí)別與跟蹤技術(shù)，對(duì)車輛識(shí)別、車輛行駛監(jiān)控、車輛行駛路線監(jiān)控與預(yù)測(cè)、車輛行駛速度監(jiān)控等方面，有著重大的實(shí)用價(jià)值與意義。尤其是在發(fā)生交通事故后，監(jiān)視影像是還原現(xiàn)場(chǎng)的一個(gè)重要的工具。

但就目前車輛跟蹤系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，一方面大多數(shù)的跟蹤方法是由人工在第一幀確定跟蹤目標(biāo)進(jìn)行標(biāo)記，采用一定的跟蹤模型進(jìn)行濾波計(jì)算，從而對(duì)該目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，并且一次只能對(duì)一個(gè)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。另一方面，以檢測(cè)為基礎(chǔ)的跟蹤由于檢測(cè)算法的速度很難提升，導(dǎo)致跟蹤無(wú)法做到實(shí)時(shí)處理，而不以檢測(cè)為基礎(chǔ)的跟蹤只能根據(jù)對(duì)第一幀畫面的目標(biāo)標(biāo)記來(lái)進(jìn)行跟蹤，對(duì)跟蹤過(guò)程中的目標(biāo)處理不夠靈活。并且目前的大多跟蹤方法在復(fù)雜環(huán)境下的檢測(cè)與跟蹤并不是十分理想，但在這些場(chǎng)景中，由于視點(diǎn)變化、場(chǎng)景變化、舊的目標(biāo)不斷離開(kāi)視野新的目標(biāo)進(jìn)入視野，動(dòng)態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)面臨諸多挑戰(zhàn)。由于視頻采集平臺(tái)穩(wěn)定性不確定采集設(shè)備晃動(dòng)造成的圖像模糊、目標(biāo)姿態(tài)多樣、嚴(yán)重的遮擋、不同的光線條件目標(biāo)表征差異、很小的類內(nèi)類差、嚴(yán)重的形變、圖像噪聲嚴(yán)重等等，現(xiàn)有的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法在動(dòng)態(tài)視頻監(jiān)控多目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)與跟蹤方面，僅能做到目標(biāo)稀少、目標(biāo)相隔一定距離時(shí)較穩(wěn)定的檢測(cè)與跟蹤。而在上述復(fù)雜環(huán)境中，往往會(huì)導(dǎo)致視頻畫面不清晰，在這種模糊的情況下對(duì)目標(biāo)的跟蹤來(lái)說(shuō)比較困難，會(huì)導(dǎo)致跟蹤結(jié)果出現(xiàn)錯(cuò)誤。

發(fā)明內(nèi)容：

本發(fā)明的目的在于提供一種面向動(dòng)態(tài)視頻監(jiān)控的多個(gè)車輛跟蹤方法，其旨在解決目前多車輛跟蹤方面存在的準(zhǔn)確率，靈活性與實(shí)時(shí)跟蹤無(wú)法共同實(shí)現(xiàn)的問(wèn)題，并同時(shí)解決了夜間模糊環(huán)境下跟蹤結(jié)果不準(zhǔn)確的問(wèn)題。

本發(fā)明的特征在于對(duì)于車輛的跟蹤基于檢測(cè)結(jié)果，并同時(shí)對(duì)檢測(cè)出的多個(gè)車輛進(jìn)行跟蹤。

本發(fā)明意在實(shí)現(xiàn)根據(jù)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行跟蹤，而不是手動(dòng)從視頻第一幀的圖像中選取需要跟蹤的目標(biāo)，將視頻第一幀圖像進(jìn)行車輛識(shí)別，對(duì)識(shí)別出的所有目標(biāo)車輛進(jìn)行下一步跟蹤操作。跟蹤的方法不僅在正常環(huán)境下可以實(shí)現(xiàn)理想的跟蹤結(jié)果，在視頻信息模糊，光照不足等惡劣的環(huán)境下，例如夜間拍環(huán)境下攝出的視頻像素低，圖像模糊、不清晰的情況，依然可以得到理想的跟蹤結(jié)果。

為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

一種面向動(dòng)態(tài)視頻監(jiān)控的多個(gè)車輛跟蹤方法的多個(gè)車輛的跟蹤方法，分為兩個(gè)部分，其中第一部分包括以下步驟：

步驟(1)加載一段視頻的圖像序列；

步驟(2)根據(jù)圖像序列的第一張圖像進(jìn)行車輛識(shí)別檢測(cè)；

本發(fā)明的車輛識(shí)別方法采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出來(lái)對(duì)車輛識(shí)別的正確率高，并可應(yīng)用與多種復(fù)雜環(huán)境，解決了夜間模糊等狀態(tài)下對(duì)車輛的識(shí)別問(wèn)題。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)速度慢，為了解決該問(wèn)題并將其應(yīng)用到實(shí)時(shí)跟蹤中，本發(fā)明提出了一種面向動(dòng)態(tài)視頻監(jiān)控的多個(gè)車輛跟蹤方法。