[發明專利]基于圖像金字塔絕對誤差和的運動目標跟蹤方法及系統

有效

• 申請號: 202010412867.3
• 申請日: 2020-05-15
• 公開（公告）號: CN111612819B
• 公開（公告）日: 2023-03-31
• 發明（設計）人: 劉丙友;羅建;趙瑞;張崢崢;李興
• 申請（專利權）人: 安徽工程大學
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246
• 代理公司: 合肥昊晟德專利代理事務所(普通合伙) 34153
• 代理人: 王林

本發明公開了基于圖像金字塔絕對誤差和的運動目標跟蹤方法及系統，屬于圖像識別技術領域，包括以下步驟：S1：分解每幀高速圖像；S2：確定頂層目標中心坐標；S3：跳躍式尋找并修正目標中心坐標；S4：逐幀搜索跟蹤目標。在跟蹤視頻的每一幀時，首先對視頻的每一幀高速圖像序列進行圖像金字塔分解，再利用絕對誤差和匹配方法匹配運動目標；根據視頻的運行方向，對下一幀圖像進行有向性搜索優化，大大提高了識別運動目標的速度。本發明在對于運動目標的識別跟蹤工作中，相比于現有的圖像識別跟蹤技術，識別效果能夠達到預期滿意度，識別準確度較高，識別速度也得到顯著提升，值得被推廣使用。

技術領域

本發明涉及圖像識別技術領域，具體涉及基于圖像金字塔絕對誤差和的運動目標跟蹤方 法及系統。

背景技術

圖像識別技術是常用的技術手段，可用于多種場景下。圖像識別是指利用計算機對圖像進 行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術，是應用深度學習算法的一 種實踐應用。圖像的傳統識別流程分為四個步驟：圖像采集→圖像預處理→特征提取→圖像 識別。圖像識別可能是以圖像的主要特征為基礎的。每個圖像都有它的特征,如字母A有個尖， P有個圈、而Y的中心有個銳角等。

目前圖像識別技術發展得已經相對較為成熟，但是在對于運動目標的識別跟蹤工作中， 現有的圖像識別技術識別效果尚不能達到預期滿意度，識別準確度不夠高，識別速度也相對 較慢。為此，提出基于圖像金字塔絕對誤差和的運動目標跟蹤方法。

發明內容

本發明所要解決的技術問題在于：如何解決現有的圖像識別技術在識別運動目標過程中 存在的識別準確度不夠高、識別速度相對較慢的問題，提供了基于圖像金字塔絕對誤差和的 運動目標跟蹤方法。

本發明是通過以下技術方案解決上述技術問題的，本發明包括以下步驟：

S1：分解每幀高速圖像

對視頻的一幀高速圖像進行圖像金字塔分解；

S2：確定頂層目標中心坐標

利用SAD(絕對誤差和)匹配方法找到圖像金字塔的頂層低分辨率圖像的目標中心坐標；

S3：跳躍式尋找并修正目標中心坐標

將步驟S2中確定的頂層圖像的目標中心坐標跳躍式映射到下層的高分辨率圖像上，得到 新目標中心坐標，在以新目標中心坐標為中心的映射區域內利用絕對誤差和匹配方法重新搜 索該層的目標中心坐標，即修正后的目標中心坐標，依次進行跳躍搜索直至得到底層的修正 后目標中心坐標；

S4：逐幀搜索跟蹤目標

根據視頻的運行方向，對下一幀高速圖像重復步驟S1～S3進行搜索識別，實現目標跟蹤。

更進一步的，在所述步驟S1中，進行圖像金字塔分解的具體過程如下：

S11：將高速圖像序列的第K幀原始圖像取出，將該原始圖像作為第K幀圖像金字塔底部 圖層第K幀圖像的金字塔第d層記為/

S12：構造由到/的降分辨率圖像金字塔，上層圖像由下層圖像經高斯濾波后做隔列 隔行降采樣得到，采樣公式如下：

其中，0dn,W(p,q)是一個5×5的具有低通特性的窗口函數，其定義如下：

更進一步的，在所述步驟S12中，降分辨率圖像金字塔中自上而下每一層的尺寸大小為 下一層的四分之一。

更進一步的，在所述步驟S2中，頂層低分辨率圖像的目標中心坐標為

更進一步的，在所述步驟S3中，經映射后下一層的高分辨率圖像的新目標中心坐標為 映射區域為/修正后的目標中心坐標為/底層的修正后 目標中心坐標為/