一種多目標跟蹤方法及裝置制造方法及圖紙

本發明專利技術提供一種多目標跟蹤方法及裝置，通過提取視頻圖像中的關鍵點，并對所述關鍵點進行跟蹤，對連續N幀跟蹤到的這些關鍵點形成軌跡，采用一定的相似性度量方法對這些關鍵點軌跡進行聚類，形成至少一個完整的目標，從而實現對多個目標實時、持續、準確地跟蹤。該發明專利技術能夠通過對跟蹤得到的數量較多的多個目標軌跡進行聚類，確定多個目標，在兼顧算法精度的同時，解決了現有多目標檢測加跟蹤算法耗時長的問題。

Multi object tracking method and device

The invention provides a multiple target tracking method and device, by extracting the key points in the video image, and the key point of the formation of continuous trajectory tracking, tracking the N frame to the key points, using some similarity measure method to cluster the key points trajectory, forming at least one complete the target, in order to achieve the real-time, continuous and accurate tracking of multiple targets. The invention can cluster through multiple target trajectory of the tracking number, identify multiple targets, the algorithm accuracy and solve the existing multi target detection and tracking algorithm is time-consuming problem.

【技術實現步驟摘要】
一種多目標跟蹤方法及裝置
本專利技術涉及目標跟蹤
，具體涉及一種多目標跟蹤方法及裝置。
技術介紹
多目標跟蹤技術在智能安防領域、車載輔助系統或者軍事領域都有著十分廣泛的應用。多目標跟蹤技術一般都是先檢測出目標，然后對檢測出的每個目標進行特征描述，再根據所述特征對每個目標進行跟蹤，從檢測到跟蹤，不但算法復雜而且計算耗時長，導致多目標跟蹤的實時性較差、準確度較低。對于長時間跟蹤或者被跟蹤目標存在形狀變化情況下的跟蹤，很多人采用檢測的方法來代替跟蹤。該方法雖然在某些情況下可以改進跟蹤效果，但它需要一個離線的學習過程，也就是在檢測之前需要挑選大量的被跟蹤目標的樣本來進行學習和訓練。因此訓練樣本要涵蓋被跟蹤目標可能發生的各種形變和各種尺度、姿態變化和光照變化的情況。換言之，利用檢測的方法來達到長時間跟蹤的目的，對于訓練樣本的選擇至關重要，否則，跟蹤的魯棒性就難以保證。同時，利用現有目標跟蹤技術得到的多個目標的軌跡數量較多，在大量的目標軌跡中，難以逐一確定多個目標并實現對多個目標實時、持續、準確地跟蹤。
技術實現思路
本專利技術要解決的技術問題在于克服現有的多目標跟蹤方法實時性較差、準確度較低的缺陷。本專利技術提供一種多目標跟蹤方法，包括：獲取視頻圖像；提取所述視頻圖像中的關鍵點；對所述視頻圖像中的關鍵點進行跟蹤；根據所述視頻圖像中連續N幀跟蹤到的關鍵點，形成關鍵點軌跡；對所述關鍵點軌跡進行聚類，形成至少一個目標。優選地，在所述對所述關鍵點軌跡進行聚類，形成至少一個目標的步驟之后，還包括剔除所述至少一個目標的噪聲軌跡點，包括：計算所述至少一個目標中的軌跡點連接所得的至少一條邊的權值；判斷所述至少一條邊的權值是否小于預設權值閾值；當所述至少一條邊的權值小于預設權值閾值時，判定所述至少一條邊對應的軌跡點為噪聲軌跡點，剔除所述至少一個目標的噪聲軌跡點。優選地，所述根據所述視頻圖像中連續N幀的關鍵點，形成關鍵點軌跡，包括：提取所述視頻圖像中連續N幀的關鍵點對應的特征；根據所述關鍵點在相鄰兩幀的特征判斷所述關鍵點是否為有效關鍵點；當所述關鍵點為有效關鍵點時，根據所述有效關鍵點形成關鍵點軌跡。優選地，所述對所述關鍵點軌跡進行聚類，形成至少一個目標，包括：判斷所述關鍵點軌跡的長度是否大于預設長度閾值；當所述關鍵點軌跡的長度大于預設長度閾值時，計算所述關鍵點軌跡的運動距離和任意兩個所述關鍵點軌跡之間的夾角；根據所述關鍵點軌跡的運動距離和任意兩個所述關鍵點軌跡之間的夾角，進行相似性度量；根據所述相似性度量結果進行聚類，形成至少一個目標。優選地，所述視頻圖像中的關鍵點為角點。本專利技術還提供一種多目標跟蹤裝置，包括：視頻圖像獲取單元，用于獲取視頻圖像；關鍵點提取單元，用于提取所述視頻圖像中的關鍵點；關鍵點跟蹤單元，用于對所述視頻圖像中的關鍵點進行跟蹤；軌跡形成單元，用于根據所述視頻圖像中連續N幀跟蹤到的關鍵點，形成關鍵點軌跡；軌跡聚類單元，用于對所述關鍵點軌跡進行聚類，形成至少一個目標。優選地，還包括噪聲軌跡點剔除單元，所述噪聲軌跡點剔除單元包括：權值計算子單元，用于計算所述至少一個目標中的軌跡點連接所得的至少一條邊的權值；權值判斷子單元，用于判斷所述至少一條邊的權值是否小于預設權值閾值；剔除子單元，用于當所述至少一條邊的權值小于預設權值閾值時，判定所述至少一條邊對應的軌跡點為噪聲軌跡點，剔除所述至少一個目標的噪聲軌跡點。優選地，所述軌跡形成單元包括：特征提取子單元，用于提取所述視頻圖像中連續N幀的關鍵點對應的特征；有效關鍵點判斷子單元，用于根據所述關鍵點在相鄰兩幀的特征判斷所述關鍵點是否為有效關鍵點；關鍵點軌跡形成子單元，用于當所述關鍵點為有效關鍵點時，根據所述有效關鍵點形成關鍵點軌跡。優選地，所述軌跡聚類單元包括：軌跡長度判斷子單元，用于判斷所述關鍵點軌跡的長度是否大于預設長度閾值；計算子單元，用于當所述關鍵點軌跡的長度大于預設長度閾值時，計算所述關鍵點軌跡的運動距離和任意兩個所述關鍵點軌跡之間的夾角；相似性度量子單元，用于根據所述關鍵點軌跡的運動距離和任意兩個所述關鍵點軌跡之間的夾角，進行相似性度量；聚類子單元，用于根據所述相似性度量結果進行聚類，形成至少一個目標。優選地，所述視頻圖像中的關鍵點為角點。本專利技術技術方案，具有如下優點：本專利技術提供一種多目標跟蹤方法及裝置，通過提取視頻圖像中的關鍵點，并對所述關鍵點進行跟蹤，對連續N幀跟蹤到的這些關鍵點形成軌跡，采用一定的相似性度量方法對這些關鍵點軌跡進行聚類，形成至少一個完整的目標，從而實現對多個目標實時、持續、準確地跟蹤。該專利技術能夠通過對跟蹤得到的數量較多的多個目標軌跡進行聚類，確定多個目標，在兼顧算法精度的同時，解決了現有多目標檢測加跟蹤算法耗時長的問題。附圖說明為了更清楚地說明本專利技術具體實施方式或現有技術中的技術方案，下面將對具體實施方式或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本專利技術的一些實施方式，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。圖1為一種多目標跟蹤方法的流程圖；圖2為一種多目標跟蹤裝置的示意圖。具體實施方式下面將結合附圖對本專利技術的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本專利技術一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本專利技術中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本專利技術保護的范圍。在本專利技術的描述中，需要說明的是，術語“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“豎直”、“水平”、“內”、“外”等指示的方位或位置關系為基于附圖所示的方位或位置關系，僅是為了便于描述本專利技術和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構造和操作，因此不能理解為對本專利技術的限制。此外，術語“第一”、“第二”、“第三”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性。在本專利技術的描述中，需要說明的是，除非另有明確的規定和限定，術語“安裝”、“相連”、“連接”應做廣義理解，例如，可以是固定連接，也可以是可拆卸連接，或一體地連接；可以是機械連接，也可以是電連接；可以是直接相連，也可以通過中間媒介間接相連，還可以是兩個元件內部的連通，可以是無線連接，也可以是有線連接。對于本領域的普通技術人員而言，可以具體情況理解上述術語在本專利技術中的具體含義。此外，下面所描述的本專利技術不同實施方式中所涉及的技術特征只要彼此之間未構成沖突就可以相互結合。實施例1本實施例提供一種多目標跟蹤方法，該多目標跟蹤方法適用于目標為剛體的跟蹤，例如車輛、非機動車等。該多目標跟蹤方法的流程圖如圖1所示，包括如下步驟：S1：獲取視頻圖像。所述視頻圖像可以通過移動攝像裝置或設置在固定位置的攝像裝置采集得到。S2：提取所述視頻圖像中的關鍵點。優選地，可以通過控制視頻圖像的每一幀中目標軌跡的數量，以減少計算量，從而提高多目標跟蹤的實時性。因此所述視頻圖像中的關鍵點可以采用哈里斯(Harris)角點，提取所述視頻圖像中的Harris角點。首先，假設所述視頻圖像為I(x,y)，根據式(1)計算I(x,y)在X和Y兩個方向的梯度Ix和Iy。根據梯度Ix和Iy，由式(2)分別計算出兩個方向本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種多目標跟蹤方法，其特征在于，包括：獲取視頻圖像；提取所述視頻圖像中的關鍵點；對所述視頻圖像中的關鍵點進行跟蹤；根據所述視頻圖像中連續N幀跟蹤到的關鍵點，形成關鍵點軌跡；對所述關鍵點軌跡進行聚類，形成至少一個目標。

【技術特征摘要】
1.一種多目標跟蹤方法，其特征在于，包括：獲取視頻圖像；提取所述視頻圖像中的關鍵點；對所述視頻圖像中的關鍵點進行跟蹤；根據所述視頻圖像中連續N幀跟蹤到的關鍵點，形成關鍵點軌跡；對所述關鍵點軌跡進行聚類，形成至少一個目標。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述對所述關鍵點軌跡進行聚類，形成至少一個目標的步驟之后，還包括剔除所述至少一個目標的噪聲軌跡點，包括：計算所述至少一個目標中的軌跡點連接所得的至少一條邊的權值；判斷所述至少一條邊的權值是否小于預設權值閾值；當所述至少一條邊的權值小于預設權值閾值時，判定所述至少一條邊對應的軌跡點為噪聲軌跡點，剔除所述至少一個目標的噪聲軌跡點。3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根據所述視頻圖像中連續N幀的關鍵點，形成關鍵點軌跡，包括：提取所述視頻圖像中連續N幀的關鍵點對應的特征；根據所述關鍵點在相鄰兩幀的特征判斷所述關鍵點是否為有效關鍵點；當所述關鍵點為有效關鍵點時，根據所述有效關鍵點形成關鍵點軌跡。4.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述對所述關鍵點軌跡進行聚類，形成至少一個目標，包括：判斷所述關鍵點軌跡的長度是否大于預設長度閾值；當所述關鍵點軌跡的長度大于預設長度閾值時，計算所述關鍵點軌跡的運動距離和任意兩個所述關鍵點軌跡之間的夾角；根據所述關鍵點軌跡的運動距離和任意兩個所述關鍵點軌跡之間的夾角，進行相似性度量；根據所述相似性度量結果進行聚類，形成至少一個目標。5.根據權利要求1-4中任一項所述的方法，其特征在于，所述視頻圖像中的關鍵點為角點。6.一種多目標跟蹤裝置，其特征在于，包括：視頻圖像獲取單元，用于獲取視頻圖像；關鍵點提取單...

【專利技術屬性】
技術研發人員：黃小剛，王劍邦，張如高，
申請(專利權)人：博康智能信息技術有限公司北京海淀分公司，
類型：發明
國別省市：北京,11