動態背景下基于固定形態的單一運動目標追蹤方法和裝置制造方法及圖紙

本發明專利技術公開了一種動態背景下基于固定形態的單一運動目標的追蹤方法和裝置。該方法包括：以白色背景的兩條黑色交叉線作為待追蹤的運動目標，通過攝像頭獲取待追蹤的運動目標當前幀的YUV圖像；利用幀差法檢測YUV圖像中的運動目標區域；對運動目標區域中的運動目標進行邊緣檢測獲取二值邊緣圖像，并進行濾波處理；利用霍夫變換檢測二值邊緣圖像的直線及直線交點；根據攝像頭與運動目標的距離和目標的實際大小，以直線交點為中心確定運動目標。可見，本發明專利技術在動態背景下基于固定形態的單一運動目標的追蹤時的運算速度快，保證低速運動中實現目標追蹤的實時性，且方法簡單易實現。

Single moving object tracking method and device based on fixed form under dynamic background

The invention discloses a method and a device for tracking a single moving object based on a fixed form in a dynamic background. The method includes: two black lines cross the white background as a moving target to be tracked, YUV images to moving target tracking the current frame through the camera; using the frame to detect moving target in YUV image difference method; on moving objects in the area of image edge detection to obtain two. And filtering; detection using Hof transform value of two straight line and straight line intersection edge image; according to the actual size of the camera and the target distance and target, the moving target is determined as the center line. Therefore, the invention has fast operation speed under the dynamic background and the tracking of a single moving target based on the fixed form, and ensures the real-time performance of target tracking in low speed motion, and the method is simple and easy to implement.

【技術實現步驟摘要】
動態背景下基于固定形態的單一運動目標追蹤方法和裝置
本專利技術涉及目標追蹤
，特別涉及一種動態背景下基于固定形態的單一運動目標追蹤方法和裝置。
技術介紹
近年來，運動目標追蹤應用越來越廣，特別是隨著無人機應用的興起，其相應的目標追蹤方法越來越被重視。追蹤主要可分為三類：基于區域的追蹤，基于輪廓的追蹤和基于特征的追蹤，而能準確進行追蹤的前提是準確在背景中檢測出被追蹤的目標。檢測被追蹤的目標的時候，首先是目標區域的檢測方法。在靜態背景下，運動目標區域的檢測方法有幀差法、光流法、背景減除法等，其中光流法計算復雜度大，很難實現實時處理；背景減除法需要對背景進行建模，所以需要一組沒有目標的背景圖像序列；幀差法是將第一幀圖像作為背景圖像，通過兩幀圖像之間的差值來獲取運動目標區域，具有較好的實時性，而且算法簡單、計算量小，是一種常見的目標檢測算法。其次是目標形態的檢測，目標的表示形式是目標追蹤的基礎，最常見的基于目標形態的表示方法有：點表示方法、幾何形狀表示方法、骨架表示法、輪廓表示法。此外，還有基于目標的外觀特征的表示方法有：目標概率密度表示方法、模板表示方法、主動外觀模型表示方法、多視點模型表示法。針對幾何形狀表示方法中的直線表示法，進行目標形態檢測的時候，檢測直線最常用的方法是概率霍夫變換，能夠檢測到直線線段，在找到直線段后，將此直線上的點全部刪除，但是現有技術中的概率霍夫變換在刪除的過程中需要再次進行霍夫空間轉換，運算量大，計算速度比較慢，在硬件條件有限的平臺上很難實現實時處理。另外，霍夫變換處理的是二值邊緣圖像，在進行轉換成二值邊緣圖像的過程中，會用到邊緣檢測算法canny算法，但是canny算法中首先需要對圖像進行高斯濾波，在硬件條件有限的平臺上，運算速度達不到。總之，在現有技術中的基于固定形態的單一運動目標追蹤方法中的計算量較大，運算量較大，很難實現目標的實時追蹤。
技術實現思路
鑒于現有技術基于固定形態的單一運動目標追蹤方法中的計算量較大，運算量較大，很難實現目標的實時追蹤的問題，提出了本專利技術的一種動態背景下基于固定形態的單一運動目標追蹤方法和裝置，以便解決或至少部分地解決上述問題。根據本專利技術的一個方面，提供了一種動態背景下基于固定形態的單一運動目標的追蹤方法，所述方法包括：以白色背景的兩條黑色交叉線作為待追蹤的運動目標，通過攝像頭獲取待追蹤的運動目標當前幀的YUV圖像；利用幀差法檢測所述YUV圖像中的運動目標區域；對所述運動目標區域中的所述運動目標進行邊緣檢測獲取二值邊緣圖像，并進行濾波處理；利用霍夫變換檢測所述二值邊緣圖像的直線及直線交點；根據所述攝像頭與所述運動目標的距離和目標的實際大小，以所述直線交點為中心確定運動目標。根據本專利技術的另一個方面，提供了一種動態背景下基于固定形態的單一運動目標的追蹤裝置，其特征在于，所述裝置包括：YUV圖像獲取單元，用于以白色背景的兩條黑色交叉線作為待追蹤的運動目標，通過攝像頭獲取待追蹤的運動目標當前幀的YUV圖像；運動目標區域檢測單元，用于利用幀差法檢測所述YUV圖像中的運動目標區域；邊緣檢測單元，用于對所述運動目標區域中的所述運動目標進行邊緣檢測獲取二值邊緣圖像，并進行濾波處理；霍夫變換檢測單元，用于利用霍夫變換檢測所述二值邊緣圖像的直線及直線交點；運動目標確定單元，用于根據所述攝像頭與所述運動目標的距離和目標的實際大小，以所述直線交點為中心確定運動目標。綜上所述，本專利技術在一白色背景的兩條黑色交叉線為帶追蹤的運動目標的時候，利用簡單的幀差法檢測運動目標的YUV圖像中的運動目標區域；在獲取二值邊緣圖像時采用2*2模板算子，并對檢測到的邊緣進行形態學濾波，減少計算量的同時，可獲得較理想的運動目區域的邊緣信息；最后利用改進后的霍夫變換檢測二值邊緣圖像的直線及直線交點，減少霍夫空間二次轉換，使得目標追蹤的計算量減小，提高運算速度。可見，本專利技術在動態背景下基于固定形態的單一運動目標的追蹤時的運算速度快，保證低速運動中實現目標追蹤的實時性，且方法簡單易實現。附圖說明圖1為本專利技術一個實施例提供的一種動態背景下基于固定形態的單一運動目標的追蹤方法流程圖；圖2為本專利技術一個實施例提供的一種動態背景下基于固定形態的單一運動目標的追蹤裝置示意圖。具體實施方式本專利技術的設計思路是：鑒于現有技術基于固定形態的單一運動目標追蹤方法中的計算量較大，運算量較大，很難實現目標的實時追蹤的問題。本專利技術首先利用運算簡單的幀差法，然后針對直線檢測的邊緣檢測算法和形態學濾波代替復雜的高斯濾波，最后采用改進后的霍夫變換，減少霍夫空間二次轉換，大大降低了目標追蹤過程中的運算量。為使本專利技術的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合附圖對本專利技術實施方式作進一步地詳細描述。圖1為本專利技術一個實施例提供的一種動態背景下基于固定形態的單一運動目標的追蹤方法流程圖；本實施例中的目標形態是白色背景上有兩條黑色交叉線，將此形狀信息作為追蹤的基礎。如圖1所示，該方法包括：步驟S110，以白色背景的兩條黑色交叉線作為待追蹤的運動目標，通過攝像頭獲取待追蹤的運動目標當前幀的YUV圖像，然后在鏡頭精致的狀態下進行目標檢測。本實施例中攝像頭獲取的YUV圖像大小是1280*960。步驟S120，利用幀差法檢測YUV圖像中的運動目標區域。因為幀差法具有較好的實時性，而且算法簡單、計算量小。所以本實施例中采用幀差法進行運動目標區域的檢測。在進行幀差法檢測的時候首先將Y值圖像劃分成4*4大小的格子，將圖像大小變成320*240，這樣在進行運動目標區域檢測的時候也可以在一定程度上減小運算量。步驟S130，對運動目標區域中的運動目標進行邊緣檢測獲取二值邊緣圖像，并進行濾波處理。這里在進行運動目標邊緣檢測的時候，針對本實施例中的目標的特點，采用的2*2的模板算子，且在進行濾波的時候采用的是形態學濾波，也可在一定程度上提高運算速度。步驟S150，利用霍夫變換檢測二值邊緣圖像的直線及直線交點。這里的霍夫變換采用的改進后的霍夫變換，在進行霍夫變換尋找目標的時候不需要進行霍夫空間的二次轉換，也同樣使得目標追蹤的計算量減小，提高運算速度。步驟S150，根據攝像頭與運動目標的距離和目標的實際大小，以直線交點為中心確定運動目標。當利用霍夫變換尋找道二值邊緣圖像上的目標后，需要根據攝像頭與運動目標的距離和目標的實際大小確定最終的運動目標，以實現目標的追蹤。在本專利技術的一個實施例中，步驟S120中的利用幀差法檢測YUV圖像中的運動目標區域包括：(1)將YUV圖像在第一預設窗口范圍內像素點的Y值求和作為新的像素點，獲得縮小YUV圖像。例如，YUV圖像大小是1280*960，第一預設窗口范圍為4*4。這里就是將Y值圖像劃分成4*4大小的格子，每個格子內的16個像素點的Y值求和作為一個新的像素點，最終圖像大小變為320*240，這樣可以減少細微變化對目標檢測的影響。(2)計算縮小YUV圖像與上一幀的YUV圖像的幀差值，判斷幀差值是否大于第一預設閾值；若判斷為是，則將幀差值大于第一預設閾值的區域作為縮小YUV圖像的第一運動目標區域。因為目標區域的存在，且是運動的狀態，那么目標區域的位置就會使得當前幀的YUV圖像中的目標區域的位置與上一幀的YUV圖像中的與當前幀YU本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種動態背景下基于固定形態的單一運動目標的追蹤方法，其特征在于，所述方法包括：以白色背景的兩條黑色交叉線作為待追蹤的運動目標，通過攝像頭獲取待追蹤的運動目標當前幀的YUV圖像；利用幀差法檢測所述YUV圖像中的運動目標區域；對所述運動目標區域中的所述運動目標進行邊緣檢測獲取二值邊緣圖像，并進行濾波處理；利用霍夫變換檢測所述二值邊緣圖像的直線及直線交點；根據所述攝像頭與所述運動目標的距離和目標的實際大小，以所述直線交點為中心確定運動目標。

【技術特征摘要】
1.一種動態背景下基于固定形態的單一運動目標的追蹤方法，其特征在于，所述方法包括：以白色背景的兩條黑色交叉線作為待追蹤的運動目標，通過攝像頭獲取待追蹤的運動目標當前幀的YUV圖像；利用幀差法檢測所述YUV圖像中的運動目標區域；對所述運動目標區域中的所述運動目標進行邊緣檢測獲取二值邊緣圖像，并進行濾波處理；利用霍夫變換檢測所述二值邊緣圖像的直線及直線交點；根據所述攝像頭與所述運動目標的距離和目標的實際大小，以所述直線交點為中心確定運動目標。2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用幀差法檢測所述YUV圖像中的運動目標區域包括：將所述YUV圖像在第一預設窗口范圍內像素點的Y值求和作為新的像素點，獲得縮小YUV圖像；計算所述縮小YUV圖像與上一幀的YUV圖像的幀差值，判斷所述幀差值是否大于第一預設閾值；若判斷為是，則將幀差值大于第一預設閾值的區域作為所述縮小YUV圖像的第一運動目標區域；獲取所述第一運動目標區域的中心點坐標，將所述中心點坐標對應到所述YUV圖像中，并根據所述攝像頭與所述待追蹤的運動目標的距離和所述待追蹤的運動目標的實際大小預估所述YUV圖像中的運動目標區域。3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述運動目標區域中對所述運動目標進行邊緣檢測獲取二值邊緣圖像，并進行濾波處理包括：對所述目標區域進行一次下采樣，對下采樣后的目標區域采用邊緣檢測算子P和Q進行X方向和Y方向檢測，判斷檢測后兩個方向上偏導數的最大值是否大于第二預設閾值，將偏導數的最大值大于第二預設閾值的點標記為邊緣點，以獲取所述待追蹤目標的邊緣作為二值邊緣圖像；其中，獲取所述二值邊緣圖像的背景顏色信息，判斷所述顏色信息值是否小于第三預設閾值，若判斷為是，則利用RGB顏色信息將背景顏色濾除；利用形態學濾波方法將二值邊緣圖像進行一次膨脹，對膨脹后的二值邊緣圖像進行兩次腐蝕，獲得濾波后的二值邊緣圖像。4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用霍夫變換檢測所述二值邊緣圖像的直線及直線交點包括：隨機獲取所述濾波后的二值邊緣圖像中的若干個特征點；對所述若干個特征點進行霍夫變換，統計霍夫空間內角度值θ對應的值r相同的點的個數；判斷所述個數是否大于第四預設閾值，若判斷為是，將角度值θ作為直線的方向，且確定霍夫空間中的點(θ，r)對應的直角坐標系中的點(x，y)是直線上的點；從點(x，y)出發沿直線方向θ進行位移，依次位移一個第一預設位移間距，判斷位移后的點是否是所述二值邊緣圖像中的邊緣點，若判斷為是，則確定該點是直線上的點，若判斷為否，則進一步判斷所述位移后的點周圍第三預設窗口范圍內的點是否是所述二值邊緣圖像中的邊緣點，若判斷為是，則確定該點是直線上的點，直到找到所述二值邊緣圖像的直線上的兩個端點；計算所述直線的長度，判斷所述直線的長度是否大于第五預設閾值，若判斷為是，則將該直線確定為所述待追蹤的運動目標的直線；并再次從點(x，y)出發，沿該直線方向θ進行位移，依次位移一個第二預設位移間距，將位移后的點周圍的第二預設窗口范圍內的點刪除；重復上述步驟，直到找到所述待追蹤目標的所有直線，判斷所述所有直線是否存在交點，若判斷為是，則確定直線及直線交點。5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：設定預設檢測步長；對所述待追蹤的運動目標的經過預設檢測步長的下一幀YUV圖像中的運動目標區域進行邊緣、濾波處理和直線及直線交點的檢測，若檢測到直線及直線交點，確定運動目標并繼續追蹤；若沒有檢測到直線或直線交點，擴大所述下一幀YUV圖像中的運動目標區域進行檢測，若仍沒有檢測到直線或直線交點，則重新對所述待追蹤的運動目標進行追蹤。6.一種動態背景下基于固定形態的單一...

【專利技術屬性】
技術研發人員：魏明月，蔡忠育，
申請(專利權)人：歌爾科技有限公司，
類型：發明
國別省市：山東,37