[發明專利]基于時空聚類的動目標檢測方法

在審

• 申請號: 202110909898.4
• 申請日: 2021-08-09
• 公開（公告）號: CN113673392A
• 公開（公告）日: 2021-11-19
• 發明（設計）人: 錢惟賢;楊文廣;高丹;陳錢;顧國華;萬敏杰;任侃
• 申請（專利權）人: 南京理工大學;上海航天控制技術研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06T7/13;G06T7/194;G06T7/246
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 唐代盛

本發明公開本發明的目的在于提供一種基于時空聚類的動目標檢測方法，能夠兼顧計算速度和檢測穩定性，從圖像序列中快速區分動態目標和靜態目標，并對動態目標進行跟蹤以確定目標在圖像中的位置。本發明的動目標檢測方法，包括如下步驟：(10)圖像特征點提取：在初始幀對目標進行角點檢測，提取圖像特征點；(20)特征點航跡關聯：對提取到的圖像特征點進行跟蹤檢測，并用航跡進行關聯；(30)航跡位移量聚類：根據背景運動與目標運動在圖像坐標中位移的不同，通過聚類切割出運動特征點和背景特征點；(40)運動特征點空間聚類：根據不同目標在圖像中的空間差異，將同一目標上的特征點航跡進行組合，不同目標上的特征點航跡進行區分，同時記錄每個運動目標的航跡狀態。

技術領域

本發明屬于運動目標探測技術領域，提出了一種快速區分動態目標和靜態目標的目標提取算法。

背景技術

動目標檢測是指在指定區域能識別圖像的變化，檢測運動目標的存在并避免光線變化帶來的干擾。運動檢測如MPEG1是對編碼后產生的關鍵幀進行比較分析。原理是將圖像序列分為關鍵幀(I)，預測幀(P幀)和雙插內向幀(B幀)。對編碼的數據進行處理比較。數據處理的常用的方法包括：

(1)背景減法：背景減法是一種最常用的方法，利用當前圖像與背景圖像的差分檢測運動區域。它一般能夠提供最完全的特征數據，但對于動態場景的變化，如光照和外來干擾比較敏感。

(2)時間差分：時間差分是在連續的圖像序列中采用基于像素的時間差分并且閾值化來提取圖像中的運動區域。時間差分對動態環境有較強的適用性，但一般不能完全提取出所有相關的特征像素點，無法對不同的目標進行區分。

(3)光流：基于光流方法的運動檢測采用了運動目標隨時間變化的光流特性，該方法的優點是在攝像機運動存在的前提下也能檢測出獨立的運動目標。然而，該方法抗噪性能差。

運動檢測的其他方法，如運動向量檢測法，適合于多維變化的環境，是某一方向的運動對象更加突出的顯示出來，但也對無規則運動物體的檢測有一定的局限性。

總之，現有技術存在的問題是：抗噪性能差、無法對不同的目標進行區分、算法復雜度高。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于時空聚類的動目標檢測方法，能夠兼顧計算速度和檢測穩定性，從圖像序列中快速區分動態目標和靜態目標，并對動態目標進行跟蹤以確定目標在圖像中的位置。

實現本發明目的的技術解決方案為：

一種基于時空聚類的動目標檢測方法，包括如下步驟：

(10)圖像特征點提取：在初始幀對目標進行角點檢測，提取圖像特征點；

(20)特征點航跡關聯：對提取到的圖像特征點進行跟蹤檢測，并用航跡進行關聯；

(30)航跡位移量聚類：根據背景運動與目標運動在圖像坐標中位移的不同，通過聚類切割出運動特征點和背景特征點；

(40)運動特征點空間聚類：根據不同目標在圖像中的空間差異，將同一目標上的特征點航跡進行組合，不同目標上的特征點航跡進行區分，同時記錄每個運動目標的航跡狀態。

本發明與現有技術相比，其顯著優點為：

1、抗噪性能得到提升：本方法對目標上的特征點進行檢測，受到干擾的點會被刪除，不影響整體的檢測效果。當目標被部分遮擋時，根據未遮擋部分的目標特征實現對目標的持續檢測，克服部分目標交匯與遮擋問題。

2、多目標識別：該方法對檢測到的特征點做精確分類，利用不同目標的空間差異將運動目標分割為不同的個體，可以實現多目標識別。

3、算法復雜度低：本方法從工程應用角度，只檢測圖像中運動目標，不對目標進行具體識別，降低算法復雜度的同時，保證算法穩定性。