[發(fā)明專利]一種對視頻流中目標(biāo)對象進行視覺跟蹤的方法及系統(tǒng)

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201711231402.2
• 申請日: 2017-11-29
• 公開（公告）號: CN108010058A
• 公開（公告）日: 2018-05-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 詹瑾;鄭鵬根;司瑤
• 申請（專利權(quán)）人: 廣東技術(shù)師范學(xué)院
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/90;G06K9/00;H04N7/18
• 代理公司: 佛山市廣盈專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 44339
• 代理人: 李俊

本發(fā)明公開了一種對視頻流中目標(biāo)對象進行視覺跟蹤的方法及系統(tǒng)，其方法包括：識別視頻流中的視頻幀格式；基于視頻幀格式設(shè)置相應(yīng)的視頻流模式下的幀取值時間閾值；基于目標(biāo)模型在下一個幀取值時間閾值內(nèi)通過粒子濾波方法獲取與所述目標(biāo)對象最佳匹配的估計目標(biāo)；判斷所述估計目標(biāo)是否為所述目標(biāo)對象，并在判斷所述估計目標(biāo)為所述目標(biāo)對象時，以所述幀取值時間閾值的時間軸為單位進行所述目標(biāo)對象的存儲過程。通過本發(fā)明實施例針對視頻流幀格式不同，采用相應(yīng)的方法實現(xiàn)視覺跟蹤效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種對視頻流中目標(biāo)對象進行視覺跟蹤的方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

目標(biāo)跟蹤是計算機視覺研究領(lǐng)域中重要的基礎(chǔ)問題之一，在監(jiān)控、運動估計、人機交互等方面具有非常廣泛的應(yīng)用。近年來出現(xiàn)的許多跟蹤算法在一定的場景下能夠較好的跟蹤目標(biāo)物體，如粒子濾波、Boosting算法、L1跟蹤算法等。但是，由于視頻是一個復(fù)雜場景下的時序圖像序列，復(fù)雜場景包括了光照變化、遮擋、動作變形、背景雜亂、目標(biāo)尺度變化等，因此，構(gòu)建一個自適應(yīng)的目標(biāo)表達模型以便得到魯棒的跟蹤算法，是目前跟蹤領(lǐng)域的研究熱點，也是難點問題。現(xiàn)有的視頻監(jiān)控環(huán)節(jié)會形成視頻流，而視頻流以視頻幀為載體進行數(shù)據(jù)流的傳輸，而這些視頻幀播放幀的數(shù)量也不會相同，比如以10幀每秒進行傳輸、20幀每秒進行傳輸?shù)鹊取Ｔ诖四繕?biāo)跟蹤中，需要涉及到對一定時間內(nèi)關(guān)鍵幀提取，然后建立相應(yīng)目標(biāo)，而現(xiàn)有技術(shù)中缺乏一種有效針對不同視頻流的目標(biāo)跟蹤過程。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種對視頻流中目標(biāo)對象進行視覺跟蹤的方法及系統(tǒng)，該方法可以針對視頻流幀格式不同，采用相應(yīng)的方法實現(xiàn)視覺跟蹤效果。

本發(fā)明提供了一種對視頻流中目標(biāo)對象進行視覺跟蹤的方法，包括：

識別視頻流中的視頻幀格式；

基于視頻幀格式設(shè)置相應(yīng)的視頻流模式下的幀取值時間閾值；

基于幀取值時間閾值提取所述幀取值時間閾值所對應(yīng)的視頻關(guān)鍵幀；

使用目標(biāo)選擇框選擇視頻關(guān)鍵幀中視頻圖像所對應(yīng)的目標(biāo)對象，并將所述目標(biāo)對象作為將要跟蹤的目標(biāo)，建立目標(biāo)模型；

基于所述目標(biāo)選擇框獲取所述目標(biāo)對象的位置信息模板；

將所述目標(biāo)對象的顏色信息和位置信息以生成五通道圖像；

根據(jù)所述五通道圖像生成所述目標(biāo)模型的直方圖；

基于目標(biāo)模型在下一個幀取值時間閾值內(nèi)通過粒子濾波方法獲取與所述目標(biāo)對象最佳匹配的估計目標(biāo)；

判斷所述估計目標(biāo)是否為所述目標(biāo)對象，并在判斷所述估計目標(biāo)為所述目標(biāo)對象時，以所述幀取值時間閾值的時間軸為單位進行所述目標(biāo)對象的存儲過程。

在判斷所述估計目標(biāo)為所述目標(biāo)對象時時，通過比例積分控制，使超聲雷達針對所述目標(biāo)對象，并通過比例積分跟著所述目標(biāo)對象。

所述將所述目標(biāo)對象的顏色信息和位置信息以生成五通道圖像包括：

將表示所述目標(biāo)對象的顏色信息的H、S、V三通道顏色信息以及所述矩形框的x和y方向的兩通道目標(biāo)顏色分布的相對位置信息模板進行融合，以生成具有所述目標(biāo)選擇框的尺寸的所述五通道圖像，所述梧桐島圖像的每一個像素包括顏色分量H、S、V、以及方向分量x、y的五維向量。

所述粒子濾波方法包括：

基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣、所述目標(biāo)對象在獲得上一個幀取值時間閾值時的目標(biāo)模型以及噪聲，估計所述目標(biāo)對象在獲得所述當(dāng)前一個幀取值時間閾值內(nèi)的目標(biāo)模型；

在所述當(dāng)前一個幀取值時間閾值內(nèi)的目標(biāo)模型周圍分布預(yù)定數(shù)量的具有所述目標(biāo)選擇框的尺寸的粒子，以獲得粒子模型；