[發(fā)明專利]提升跟蹤目標(biāo)特征信息的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210442738.8
• 申請(qǐng)日: 2022-04-26
• 公開（公告）號(hào): CN114596332A
• 公開（公告）日: 2022-06-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 冉歡歡;李非桃;李和倫;陳益;王丹;褚俊波;陳春;李毅捷;趙瑞欣;莫橋波;王逸凡;李東晨
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 四川迪晟新達(dá)類腦智能技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/215
• 分類號(hào): G06T7/215;G06T7/246;G06T7/11;G06T5/00
• 代理公司: 成都立新致創(chuàng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 51277
• 代理人: 劉俊

一種提升跟蹤目標(biāo)特征信息的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括將以目標(biāo)為中心的10*10個(gè)像素范圍內(nèi)作為選定目標(biāo)區(qū)域；提取所述選定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)特征信息，計(jì)算所述目標(biāo)特征信息的總和SUM_T；將目標(biāo)為中心的30個(gè)像素范圍以外的區(qū)域作為背景區(qū)域;提取所述背景區(qū)域內(nèi)的背景特征信息，計(jì)算所述背景特征信息的總和SUM_B；通過所述目標(biāo)特征信息總和與所述背景特征信息總和求取圖像分割系數(shù)r；根據(jù)所述圖像分割系數(shù)r對(duì)目標(biāo)圖像的像素進(jìn)行增強(qiáng);計(jì)算3*3鄰域內(nèi)目標(biāo)特征信息的極大值點(diǎn)，并記錄全部極大值點(diǎn)，通過極大值矩陣獲取最大值點(diǎn)；計(jì)算目標(biāo)的位置。本發(fā)明達(dá)到的有益效果是：提升了圖像的對(duì)比度，增加跟蹤的成功率和精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像目標(biāo)跟蹤技術(shù)領(lǐng)域，特別是提升跟蹤目標(biāo)特征信息的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

目前，目標(biāo)跟蹤作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域重要研究內(nèi)容，在視覺導(dǎo)航、行為識(shí)別、視頻監(jiān)控、智能交通、人機(jī)交互和無人機(jī)協(xié)同合作領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。國內(nèi)外學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了大量研究，并取得了很大進(jìn)展；目前的智能視頻監(jiān)控是利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)輸入視頻信號(hào)進(jìn)行處理、分析和理解，通過對(duì)圖像序列的智能分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)控場景中的感興趣區(qū)域的定位、檢測和跟蹤等功能，并以此為基礎(chǔ)，進(jìn)一步分析和判斷目標(biāo)的行為，從而在異常情況下提供有效信息，并最大限度地降低虛假警報(bào)和漏報(bào)等情況。

現(xiàn)有的相關(guān)跟蹤技術(shù)是在選定的目標(biāo)區(qū)域內(nèi)提取目標(biāo)的特征，對(duì)跟蹤器進(jìn)行特征的訓(xùn)練，然后在下一幀的圖像中，進(jìn)行目標(biāo)匹配，找出目標(biāo)特征響應(yīng)最大的區(qū)域，計(jì)算目標(biāo)最終的位置。現(xiàn)有的目標(biāo)跟蹤算法中，由于氣壓、溫度、能見度等因素的影響可能會(huì)導(dǎo)致圖像的成像效果不佳，目標(biāo)相對(duì)于背景的特征不明顯，而導(dǎo)致目標(biāo)的特征的提取效果不佳，最終導(dǎo)致跟蹤失敗。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，提供提升跟蹤目標(biāo)特征信息的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

本發(fā)明的目的通過以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：提升跟蹤目標(biāo)特征信息的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括將以目標(biāo)為中心的10*10個(gè)像素范圍內(nèi)作為選定目標(biāo)區(qū)域；提取所述選定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)特征信息，計(jì)算所述目標(biāo)特征信息的總和記為SUM_T；將目標(biāo)為中心的30個(gè)像素范圍以外的區(qū)域作為背景區(qū)域，提取所述背景區(qū)域內(nèi)的背景特征信息，計(jì)算所述背景特征信息的總和記為SUM_B；

通過所述目標(biāo)特征信息總和SUM_T與所述背景特征信息總和SUM_B求取圖像分割系數(shù)記為r；根據(jù)所述圖像分割系數(shù)r對(duì)目標(biāo)圖像的像素進(jìn)行增強(qiáng)；

計(jì)算3*3鄰域內(nèi)目標(biāo)特征信息的極大值點(diǎn)，并記錄全部極大值點(diǎn)，通過極大值矩陣獲取最大值點(diǎn)；計(jì)算目標(biāo)的位置。

優(yōu)選的，所述圖像分割系數(shù)r為所述目標(biāo)特征信息總和除以所述背景特征信息總和得出，所述圖像分割系數(shù)r作為圖像處理的依據(jù)。

優(yōu)選的，所述根據(jù)所述圖像分割系數(shù)r對(duì)目標(biāo)圖像的像素進(jìn)行增強(qiáng)，包括所述圖像分割系數(shù)r若大于1，則處理過白的圖片，將過白的圖像進(jìn)行灰度級(jí)壓縮。

優(yōu)選的，所述根據(jù)所述圖像分割系數(shù)r對(duì)目標(biāo)圖像的像素進(jìn)行增強(qiáng)，還包括所述圖像分割系數(shù)r若小于1，則處理過黑的圖像，將過黑的圖像對(duì)比度增強(qiáng)。

優(yōu)選的，所述的計(jì)算3*3鄰域內(nèi)目標(biāo)特征信息的極大值點(diǎn)，并記錄全部極大值點(diǎn)，包括通過KCF計(jì)算響應(yīng)矩陣，在所述響應(yīng)矩陣中循環(huán)計(jì)算3*3鄰域范圍內(nèi)的極大值點(diǎn)。

優(yōu)選的，所述通過極大值矩陣獲取最大值點(diǎn)，包括在極大值矩陣中選定極大值點(diǎn)以及所述極大值所對(duì)應(yīng)的位置。若計(jì)算結(jié)果大于0.01.記錄該極大值點(diǎn)及其對(duì)應(yīng)的位置。確定最大值點(diǎn)為目標(biāo)位置。

優(yōu)選的，所述通過極大值矩陣獲取最大值點(diǎn)，還包括設(shè)定最大值及其所對(duì)應(yīng)的位置，通過所述設(shè)定最大值減去極大值點(diǎn)得出計(jì)算結(jié)果，所述計(jì)算結(jié)果若小于零，則最大值點(diǎn)為該極大值點(diǎn)，且最大值點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的位置為該極大值的位置。