[發明專利]一種基于時空信息輔助的無人機視頻車輛跟蹤方法

有效

• 申請號: 202111533174.0
• 申請日: 2021-12-15
• 公開（公告）號: CN114219836B
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 呂京國;白穎奇;曹逸飛;王琛;賀柳良
• 申請（專利權）人: 北京建筑大學
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/70;G06K9/62;G06F17/15;G06V10/46;G06V10/80
• 代理公司: 北京市盛峰律師事務所 11337
• 代理人: 席小東

本發明提供一種基于時空信息輔助的無人機視頻車輛追蹤方法，包括以下步驟：確定需要追蹤的目標車輛S；搜索到目標車輛S；從搜索到目標車輛S開始，采用時空輔助快速追蹤方法，對目標車輛S進行追蹤。本發明提供的基于時空信息輔助的無人機視頻車輛跟蹤方法，一旦檢索到目標后，先采用車輛區域搜索算法，利用目標上下文信息輔助定位目標車輛位置，同時減少搜索區域以外車輛對跟蹤的影響；后通過目標車輛的歷史信息與目標車輛模板信息相融合，提高得分圖中目標車輛的響應程度，進而實現快速準確的跟蹤，因此，本發明大大提高車輛跟蹤的應用價值，對于車輛檢索追蹤方向有著重要意義。

技術領域

本發明屬于遙感信息智能處理技術領域，具體涉及一種基于時空信息輔助的無人機視頻車輛跟蹤方法。

背景技術

隨著車輛數目的快速增長，道路交通管理面臨的問題越來越復雜。利用監控攝像頭獲取監控視頻，可以使交通管理部門直觀的了解當前道路的信息，從而制定更加有效的管理策略。目前，基于監控視頻的車輛跟蹤算法主要包括：(1)基于車輛軌跡特征進行車輛跟蹤；(2)基于車輛外觀特征進行車輛跟蹤。其中，基于車輛軌跡特征進行車輛跟蹤的方法為：將車輛運動的歷史軌跡與卡爾曼濾波、粒子濾波、背景差分等算法相結合預測車輛的位置。在車輛運動方向變化較小時，跟蹤穩定性好；基于車輛外觀特征進行車輛跟蹤的方法為：采用相關濾波、均值漂移等算法獲取目標車輛的外觀特征，如Haar特征、SIFT特征以及HOG特征等，再通過特征匹配獲取車輛的位置信息。在車輛特征清晰時，車輛跟蹤精確度高。

但上述算法主要應用于地面監控視頻中，而傳統的地面監控設備主要部署于路口的龍門架上，監控視角有限。若對特定車輛進行持續跟蹤監控，需要推算車輛可能會經過的所有路口，然后對所有路口的視頻畫面進行檢測，不僅會導致誤跟蹤，同時若路口未部署監控攝像頭，會直接導致跟蹤失敗。

隨著無人機技術不斷成熟，為道路車輛跟蹤提供了新的解決思路。不同于傳統的地面監控設備，利用無人機進行跟蹤，具有成本低，快速、機動、監控范圍廣的特點，不僅能夠動態的對目標進行實時定位與跟蹤，還能夠進一步利用無人機對目標車輛提供語音信息傳遞、物品快速送達等服務。

但無人機視頻拍攝高度較高，且視頻中往往包含大量車輛，而目標車輛在每幀圖像中所占的像素少，直接對整幀圖像進行車輛特征匹配費時費力，且會產生大量干擾特征，導致車輛誤跟蹤問題。同時，無人機在車輛跟蹤過程中，由于車輛行駛方向不斷變化，目標車輛本身的旋轉使得其與提供的目標車輛模板產生變化，導致目標車輛得分圖響應弱，降低車輛跟蹤準確度。

發明內容

針對現有技術存在的缺陷，本發明提供一種基于時空信息輔助的無人機視頻車輛跟蹤方法，可有效解決上述問題。

本發明采用的技術方案如下：

本發明提供一種基于時空信息輔助的無人機視頻車輛跟蹤方法，包括以下步驟：

步驟1，確定需要跟蹤的目標車輛S；

步驟2，無人機對地面進行拍攝，獲得無人機視頻數據；將無人機視頻數據的每一視頻幀作為圖像幀；

步驟3，按圖像幀生成順序，依次對各個圖像幀進行車輛特征識別，判斷每個圖像幀是否包含目標車輛S，如果不包含，則繼續對下一圖像幀進行車輛特征識別，直到定位到包含目標車輛S的圖像幀，然后執行步驟4；如果包含，則表明成功搜索到目標車輛S，執行步驟4；

將首次識別到包含目標車輛S的圖像幀設為第0圖像幀Frm(0)，在第0圖像幀Frm(0)中確定包含目標車輛S的車輛結果框Box(0)，再一步確定車輛結果框Box(0)的位置信息，包括：車輛結果框Box(0)的寬w₀,高h₀以及中心點坐標P₀(x₀,y₀)；