[發明專利]一種判斷物體運動趨勢及方向的方法和設備

在審

• 申請號: 202011632905.2
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112734795A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 盛邱煬;俞益洲;李一鳴;喬昕
• 申請（專利權）人: 北京深睿博聯科技有限責任公司;杭州深睿博聯科技有限公司
• 主分類號: G06T7/215
• 分類號: G06T7/215;G06T7/246;G06T7/66;G06T5/40;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194
• 代理公司: 北京天方智力知識產權代理事務所(普通合伙) 11719
• 代理人: 張廷利

1.一種判斷物體運動趨勢及方向的方法，其特征在于，包括：

物體運動預測過程：通過重復執行物體運動檢測過程對一段視頻圖像進行分析獲得物體運動狀態序列，將物體運動狀態序列輸入物體運動預測模型，利用物體運動預測模型判斷并輸出物體當前及未來的運動趨勢和方向；

重復執行運動預測過程實時更新檢出物體的運動預測；

所述物體運動檢測過程包括：

實時獲取視野范圍內的視頻圖像，跟蹤從視頻圖像中檢出運動的物體并用檢測框標記；

實時對每個檢測框中的圖像進行分割并獲取物體區域灰度圖；

根據物體區域灰度圖提取物體運動狀態信息并對物體運動狀態信息進行編碼。

2.如權利要求1所述的判斷物體運動趨勢及方向的方法，其特征在于，所述跟蹤從視頻圖像中檢出運動的物體并用檢測框標記包括：

通過SORT-Yolov3算法或DeepSORT算法實時對視頻圖像中出現的運動物體進行跟蹤并用唯一檢測框進行標記。

3.如權利要求1所述的判斷物體運動趨勢及方向的方法，其特征在于，所述實時對每個檢測框中的圖像進行分割并獲取物體區域灰度圖包括：

從每個檢測框中的圖像分割出前景像素類和背景像素類獲得二值化的分割圖；

計算分割圖的質心生成以該質心坐標為中心的二維高斯分布圖像；

將分割圖與高斯分布圖像相乘獲得物體區域灰度圖。

4.如權利要求3所述的判斷物體運動趨勢及方向的方法，其特征在于，所述從每個檢測框中的圖像分割出前景像素類和背景像素類獲得將二值化的分割圖包括：

設定一個閾值t,將檢測框內中的圖像小于閾值的像素定義為前景像素類，將檢測框內中的圖像大于閾值的像素定義為背景像素類，二值化后的圖像方差為，

式中，表示二值化后的圖像方差，ω₁(t)表示前景像素類出現的概率，ω₂(t)表示后景像素類出現的概率，μ₁(t)表示前景像素平均灰度值，μ₂(t)表示前景像素平均灰度值；

其中，ω₁(t)通過下式計算，

式中，p(i)表示灰度直方圖進行歸一化后的值；

μ₁(t)通過下式計算，

式中，x(i)表示第i個灰度直方圖面元中心的值，同理即可對大于閾值的面元求出ω₂(t)和μ₂(t)，遍歷所有可能的閾值t，能使達到最大值的閾值設定為分割閾值，以分割閾值將檢測框中的圖像進行分割。

5.如權利要求1所述的判斷物體運動趨勢及方向的方法，其特征在于，所述根據物體區域灰度圖提取物體運動狀態信息包括：

根據物體區域灰度圖創建物體運動歷史圖；

將物體運動歷史圖定義為

式中，H_τ(x,y,t)為當前的物體運動歷史圖，為物體區域灰度圖，τ為描述運動的時間范圍的參數，δ為物體運動歷史圖的衰減參數，ξ為物體區域二值分割閾值。

6.如權利要求5所述的判斷物體運動趨勢及方向的方法，其特征在于，所述根據物體區域灰度圖創建物體運動歷史圖包括：

判斷物體是否初次出現在視野范圍內；

若物體初次出現則新建物體運動歷史圖；

若物體不是初次出現則更新物體運動歷史圖；

當物體從視野范圍內消失時核銷物體運動歷史圖。

7.如權利要求5所述的判斷物體運動趨勢及方向的方法，其特征在于，所述對物體運動狀態信息進行編碼包括：

對物體運動歷史圖進行像素梯度向量計算，獲取運動物體的運動向量和向量水平夾角；

將運動向量的模在-1至+1的區間內進行編碼；

將向量水平夾角的值歸一化并在360度水平方向空間內進行編碼。