本發(fā)明專利技術(shù)公開了一種基于蛙眼視覺(jué)特性定位運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的方法，該方法包括：采用基于幀間差法的運(yùn)動(dòng)區(qū)域檢測(cè)算法，模擬蛙眼視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)敏感的特性來(lái)提取圖像中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，具體的：利用幀間差分法對(duì)用于進(jìn)行接力跟蹤的第二攝像機(jī)采集到的序列圖像中的相鄰幀做差分運(yùn)算，獲得包含一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的若干運(yùn)動(dòng)區(qū)域的圖像；將所述包含一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的若干運(yùn)動(dòng)區(qū)域的圖像與第一攝像機(jī)中選定的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤框圖像進(jìn)行直方圖匹配，從該若干運(yùn)動(dòng)區(qū)域圖像中尋找最為相似的區(qū)域，該區(qū)域則為選定的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在第二攝像機(jī)中的位置區(qū)域。通過(guò)采用本發(fā)明專利技術(shù)公開的方法，可準(zhǔn)確的從復(fù)雜場(chǎng)景中提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，從而快速、準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)定位。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及模式識(shí)別領(lǐng)域，尤其涉及。
技術(shù)介紹
目前，智慧城市和安全城市的建設(shè)對(duì)于智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的需求越來(lái)越大，對(duì)于其功能要求也越來(lái)越多，接力跟蹤成為智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的一大主要功能。由于目前攝像機(jī)的監(jiān)控范圍有限，為了對(duì)較大監(jiān)控場(chǎng)景區(qū)域內(nèi)的同一目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控，以獲取目標(biāo)更為清晰、更為具體的圖像，需要多攝像機(jī)的協(xié)同工作，接力跟蹤則是根據(jù)這一需求而產(chǎn)生的功能。幾乎所有的接力跟蹤方法都涉及到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的匹配，而常用的匹配方法根據(jù)匹配特征的選取不同，可以分為三大類1、直接利用原始圖像的像素值進(jìn)行匹配；2、利用圖像的物理形狀特征(點(diǎn)、線)，如邊緣、角點(diǎn)等特征，需要進(jìn)行相關(guān)計(jì)算的像素點(diǎn)數(shù)目有了明顯的減少，并具有更強(qiáng)的適應(yīng)能力；3、使用約束的樹搜索等高級(jí)特征的算法。然而針對(duì)實(shí)際復(fù)雜場(chǎng)景下的接力跟蹤，常用的這些目標(biāo)匹配方法無(wú)法直接較好的應(yīng)用，其根本原因在于實(shí)際場(chǎng)景較為復(fù)雜，存在較多的干擾，直接使用常用的匹配算法會(huì)面臨計(jì)算量較大、干擾較多且無(wú)法準(zhǔn)確定位的問(wèn)題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)的目的是提供，可準(zhǔn)確的從復(fù)雜場(chǎng)景中提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，從而快速、準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)定位。，包括采用基于幀間差法的運(yùn)動(dòng)區(qū)域檢測(cè)算法，模擬蛙眼視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)敏感的特性來(lái)提取圖像中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，具體的利用幀間差分法，對(duì)用于進(jìn)行接力跟蹤的第二攝像機(jī)采集到的序列圖像中的相鄰幀做差分運(yùn)算，獲得包含一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的若干運(yùn)動(dòng)區(qū)域的圖像；將所述包含一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的若干運(yùn)動(dòng)區(qū)域的圖像與第一攝像機(jī)中選定的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤框圖像進(jìn)行直方圖匹配，從該若干運(yùn)動(dòng)區(qū)域圖像中尋找最為相似的區(qū)域，該區(qū)域則為選定的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在第二攝像機(jī)中的位置區(qū)域。由上述本專利技術(shù)提供的技術(shù)方案可以看出，通過(guò)基于蛙眼視覺(jué)特性濾除復(fù)雜場(chǎng)景圖像中的靜止區(qū)域，可較為準(zhǔn)確的提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，減少了目標(biāo)匹配時(shí)的計(jì)算量，增加了定位的準(zhǔn)確性。附圖說(shuō)明為了更清楚地說(shuō)明本專利技術(shù)實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本專利技術(shù)的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他附圖。圖1為本專利技術(shù)實(shí)施例一提供的的流程圖；圖2為本專利技術(shù)實(shí)施例二提供的又的流程圖。具體實(shí)施例方式下面結(jié)合本專利技術(shù)實(shí)施例中的附圖，對(duì)本專利技術(shù)實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本專利技術(shù)一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本專利技術(shù)的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本專利技術(shù)的保護(hù)范圍。一個(gè)監(jiān)控場(chǎng)景區(qū)域中包含多個(gè)攝像機(jī)，通過(guò)多個(gè)攝像機(jī)的協(xié)作來(lái)完成場(chǎng)景區(qū)域的監(jiān)控工作。第一攝像機(jī)(例如，槍型攝像機(jī))用于對(duì)場(chǎng)景區(qū)域進(jìn)行整體監(jiān)控，當(dāng)該第一攝像機(jī)中出現(xiàn)用戶關(guān)注的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，需調(diào)用第二攝像機(jī)(例如，球型攝像機(jī))對(duì)該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行接力跟蹤。對(duì)于較為復(fù)雜的環(huán)境(例如，第二攝像機(jī)中可能存在多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo))，若第二攝像機(jī)要準(zhǔn)確的對(duì)第一攝像機(jī)中關(guān)注的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行接力跟蹤，首先要進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的匹配。實(shí)施例一圖1為本專利技術(shù)實(shí)施例一提供的的流程圖，主要包括如下步驟步驟101、基于蛙眼視覺(jué)特性濾除第二攝像機(jī)中的靜止區(qū)域，提取運(yùn)動(dòng)區(qū)域圖像。蛙眼視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)具有特殊敏感性，青蛙看不見(至少是不關(guān)注)周圍世界中的靜態(tài)部分細(xì)節(jié)，而對(duì)于復(fù)雜場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)可以利用該特性進(jìn)行靜止區(qū)域的過(guò)濾。因此，采用基于幀間差法的運(yùn)動(dòng)區(qū)域檢測(cè)算法來(lái)模擬蛙眼對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)敏感的視覺(jué)特性，以濾除第二場(chǎng)景中的靜止區(qū)域，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)區(qū)域準(zhǔn)確提取；具體的利用幀間差分法對(duì)第二攝像機(jī)采集到的序列圖像中的相鄰幀做差分運(yùn)算，獲得包含一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的若干運(yùn)動(dòng)區(qū)域的圖像。幀間差法主要通過(guò)對(duì)序列圖像中相鄰幀做差分運(yùn)算，比較相鄰幀對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值的不同，再通過(guò)選取閾值來(lái)提取包含一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的若干運(yùn)動(dòng)區(qū)域的圖像。步驟102、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的定位。由于第一攝像機(jī)的監(jiān)控范圍有限，因此，若需對(duì)某一運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行接力跟蹤，則需借助第二攝像機(jī)。通過(guò)步驟101可獲得第二攝像機(jī)監(jiān)控場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域(可以包含一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的若干運(yùn)動(dòng)區(qū)域)，此時(shí)，可以利用第二攝像機(jī)中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域與第一攝像機(jī)中選定的某一運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤框圖像進(jìn)行匹配，獲得該目標(biāo)在第二攝像機(jī)中的位置。具體的用戶可以從第一攝像機(jī)的場(chǎng)景中選定一個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤框圖像(包含一個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)區(qū)域)，將該圖像與第二攝像機(jī)中包含一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的若干運(yùn)動(dòng)區(qū)域的圖像進(jìn)行直方圖匹配，從所述第二攝像機(jī)中若干運(yùn)動(dòng)區(qū)域圖像中尋找最為相似的區(qū)域，該區(qū)域則為預(yù)定的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在第二攝像機(jī)中的位置區(qū)域。當(dāng)獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在第二攝像機(jī)所在區(qū)域后，可將該區(qū)域作為第二攝像機(jī)的初始跟蹤框所在區(qū)域；再利用以均值飄移(Mean Shift)法為核心的主動(dòng)跟蹤算法控制所述第二攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)，使該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)始終位于第二攝像機(jī)場(chǎng)景的中央?yún)^(qū)域，且跟蹤框的大小保持在預(yù)定的范圍之內(nèi)。本專利技術(shù)實(shí)施例通過(guò)基于蛙眼視覺(jué)特性的運(yùn)動(dòng)區(qū)域檢測(cè)算法過(guò)濾復(fù)雜場(chǎng)景圖像中的靜止區(qū)域，可較為準(zhǔn)確的提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，減少了目標(biāo)匹配的計(jì)算量，增加了其匹配的準(zhǔn)確性。實(shí)施例二為了便于理解本專利技術(shù)，下面結(jié)合附圖2對(duì)本專利技術(shù)做進(jìn)一步介紹，如圖2所示，主要包括如下步驟:步驟201、第一攝像機(jī)進(jìn)行監(jiān)控場(chǎng)景區(qū)域運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤。可采用背景差法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，當(dāng)?shù)谝粩z像機(jī)檢測(cè)到監(jiān)控場(chǎng)景區(qū)域中存在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，判斷是否符合預(yù)定的跟蹤條件，若是，則轉(zhuǎn)入步驟202。所述預(yù)定的跟蹤條件包括:判斷所述第一攝像機(jī)用于監(jiān)控運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤框的位置是否處于第一攝像機(jī)監(jiān)控場(chǎng)景區(qū)域的邊緣；具體的:若該跟蹤框與第一攝像機(jī)畫面邊界縱方向或橫方向的距離小于預(yù)定值(例如，3個(gè)像素)時(shí)，則判定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)處于第一攝像機(jī)監(jiān)控場(chǎng)景區(qū)域的邊緣。步驟202、調(diào)用空閑的第二攝像機(jī)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行接力跟蹤。為了便于進(jìn)行接力跟蹤，需要在場(chǎng)景區(qū)域設(shè)置對(duì)每一第二攝像機(jī)設(shè)置多個(gè)預(yù)置位。例如，在第一攝像機(jī)監(jiān)控場(chǎng)景區(qū)域的頂點(diǎn)與頂部、底部、左端及右端中心處設(shè)置P個(gè)預(yù)置位。當(dāng)符合預(yù)定的跟蹤條件時(shí)，則調(diào)用空閑第二攝像機(jī)并移動(dòng)到距離運(yùn)動(dòng)目標(biāo)最近的預(yù)置位進(jìn)行接力跟蹤。步驟203、采用基于蛙眼視覺(jué)特性的運(yùn)動(dòng)區(qū)域檢測(cè)算法濾除第二攝像機(jī)中的靜止區(qū)域，提取運(yùn)動(dòng)區(qū)域的圖像。第二攝像機(jī)到達(dá)預(yù)置位后，需要保持在該位置穩(wěn)定一段時(shí)間(例如，500毫秒)，以供拍攝用于與第一攝像機(jī)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)匹配的圖像。該時(shí)間可以根據(jù)場(chǎng)景中的實(shí)際情況進(jìn)行設(shè)定，但需要保證在這段時(shí)間內(nèi)，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)匹配算法可以計(jì)算完成，并且運(yùn)動(dòng)目標(biāo)不會(huì)走出此時(shí)刻第二攝像機(jī)的監(jiān)控場(chǎng)景。蛙眼的視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)具有敏感性，因此，本實(shí)施采用基于幀間差法的運(yùn)動(dòng)區(qū)域檢測(cè)算法來(lái)模擬蛙眼的視覺(jué)特性，以濾除第二攝像機(jī)場(chǎng)景中的靜止目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)區(qū)域準(zhǔn)確提取。具體的:利用幀間差法中的三幀差分法對(duì)連續(xù)的三幀圖像中相鄰的兩幀圖像分別進(jìn)行差分運(yùn)算，獲得兩個(gè)灰度差圖像:Dk-U(XJ) = fk-!(x, y)-fk(x, y)；Dkj k+1 (x, y) = fk+1 (x, y)-fk(x, y);其中，fk_!(x, y), fk (x, y)和 fk+1 (x, y)為連續(xù)的三巾貞圖像;Dk_lk(x, y)與 Dkjk+1 (x, y)為相鄰兩幀本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種基于蛙眼視覺(jué)特性定位運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的方法，其特征在于，包括：采用基于幀間差法的運(yùn)動(dòng)區(qū)域檢測(cè)算法，模擬蛙眼視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)敏感的特性來(lái)提取圖像中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，具體的：利用幀間差分法對(duì)用于進(jìn)行接力跟蹤的第二攝像機(jī)采集到的序列圖像中的相鄰幀做差分運(yùn)算，獲得包含一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的若干運(yùn)動(dòng)區(qū)域的圖像；將所述包含一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的若干運(yùn)動(dòng)區(qū)域的圖像與第一攝像機(jī)中選定的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤框圖像進(jìn)行直方圖匹配，從該若干運(yùn)動(dòng)區(qū)域圖像中尋找最為相似的區(qū)域，該區(qū)域則為選定的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在第二攝像機(jī)中的位置區(qū)域。
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于蛙眼視覺(jué)特性定位運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的方法，其特征在于，包括: 采用基于幀間差法的運(yùn)動(dòng)區(qū)域檢測(cè)算法，模擬蛙眼視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)敏感的特性來(lái)提取圖像中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，具體的:利用幀間差分法對(duì)用于進(jìn)行接力跟蹤的第二攝像機(jī)采集到的序列圖像中的相鄰幀做差分運(yùn)算，獲得包含一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的若干運(yùn)動(dòng)區(qū)域的圖像； 將所述包含一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的若干運(yùn)動(dòng)區(qū)域的圖像與第一攝像機(jī)中選定的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤框圖像進(jìn)行直方圖匹配，從該若干運(yùn)動(dòng)區(qū)域圖像中尋找最為相似的區(qū)域，該區(qū)域則為選定的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在第二攝像機(jī)中的位置區(qū)域。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述從該運(yùn)動(dòng)區(qū)域中尋找最為相似的區(qū)域之后還包括: 將該區(qū)域作為第二攝像機(jī)的初始跟蹤框所在區(qū)域； 利用均值飄移Mean Shift算法控制所述第二攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)，使該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)始終位于第二攝像機(jī)場(chǎng)景的中央?yún)^(qū)域，且跟蹤框的大小保持在預(yù)定的范圍之內(nèi)。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用幀間差分法對(duì)用于進(jìn)行接力跟蹤的第二攝像機(jī)采集到的序列圖像中的相鄰幀做差分運(yùn)算，獲得包含一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的若干運(yùn)動(dòng)區(qū)域的圖像的步驟包括: 利用三幀差分法對(duì)連續(xù)的三幀圖像中相鄰的兩幀圖像分別進(jìn)行差分運(yùn)算，獲得兩個(gè)灰度差圖像:Dk-1,k(x，y) = fk-1 (χ.y)_fk(x.y)； Dk, k+i (χ, y)= fk+1 (x, y) -fk(x, y) I ；其中，fk_! (x, y), fk(x, y)和 fk+1(x，y)為連續(xù)的三巾貞圖像；Dlrf, k(x, y)與 Dk, k+1(x，y)為相鄰兩幀圖像進(jìn)行差分運(yùn)算后得到的灰度差圖像； 利用閾值對(duì)Dlri, k(x，y)與Dk, k+1 (x, y)進(jìn)行二值化，獲得對(duì)應(yīng)的二值化圖像Blri, k(x，y)和 Bk,k+1(x，y)； 將二值化圖像Bh, k(x，y)和Bk, k+1 (x, y)進(jìn)行相與運(yùn)算，獲得包含一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的若干運(yùn)動(dòng)區(qū)域的三幀差二值圖像>，):4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，該方法還包括:標(biāo)記所述若干運(yùn)動(dòng)區(qū)域中的一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)； 具體的:利用形態(tài)學(xué)閉操作及降低分辨率的方法，從所述包含一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的若干運(yùn)動(dòng)區(qū)域的圖像中提取出連續(xù)的運(yùn)動(dòng)區(qū)域； 使用包含S條直線的二值圖像對(duì)所述提取出連續(xù)的運(yùn)動(dòng)區(qū)域的圖像進(jìn)行逐行掃描，將所有連通的直線連成鏈表并進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)字標(biāo)記，獲得連通區(qū)域的信息，其中S為正整數(shù)； 分別提取每一獨(dú)立...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：陳宗海，郭明瑋，趙宇宙，張陳斌，項(xiàng)俊平，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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