專利名稱：一種移動物體的跟蹤方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于視頻圖像處理及識別技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及基于視頻流圖像處理技術(shù)的一種移動物體的跟蹤方法。
背景技術(shù)：
眾所周知，視頻監(jiān)控的主要目的是監(jiān)控運動目標(biāo)，其核心內(nèi)容主要包括運動檢測、目標(biāo)分類、目標(biāo)跟蹤、行為分析和理解。其中移動物體的跟蹤則更是重中之重，它是近年來計算機視覺領(lǐng)域中備受關(guān)注的前沿內(nèi)容。對移動物體跟蹤的意義在于對移動物體的行動進行理解和描述，從而對移動物體的一些危險行為做出正確的判斷。如果其構(gòu)成預(yù)定義的危險狀況，則及時發(fā)出警報給相關(guān)部門，以避免不必要的損失。除此之外，移動物體的跟蹤在高級的人機交互、視頻會議、3D動畫制作等方面也有廣泛的應(yīng)用。 然而，分析近年來國內(nèi)外對移動物體監(jiān)控、理解和應(yīng)用方面的研究成果可以發(fā)現(xiàn)，盡管在移動物體跟蹤的研究方面取得了積極的研究成果，但這些成果大多是基于戶內(nèi)理想場景而取得的。這樣，盡管在理論上具有一定的可行性，或在特定場景的實踐中也具有一定的實用和經(jīng)濟價值，然而一旦應(yīng)用于戶外復(fù)雜變化的場景時就暴露出了許多問題。有鑒于此，有必要對現(xiàn)有技術(shù)中的移動物體的跟蹤方法予以改進，以解決上述問題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種移動物體的跟蹤方法，其可有效地提高實時探測監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的移動物體的跟蹤效率與準(zhǔn)確度。為實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明提供了一種移動物體的跟蹤方法，其至少包括以下步驟，
51、獲取監(jiān)控區(qū)域的視頻流圖像；
52、通過背景建模法獲取背景幀圖像，并將當(dāng)前幀圖像與背景幀圖像進行比較，獲得運動區(qū)域；
53、通過對所述運動區(qū)域內(nèi)的像素點進行灰度直方圖運算；
54、結(jié)合運動區(qū)域的中心點距離，對相鄰幀的相同面積的子區(qū)域進行搜索，獲取與所述灰度直方圖運算結(jié)果中匹配度最高的子區(qū)域；
55、將子區(qū)域的中心點信息進行即時更新，并保存至存儲裝置，通過計算子區(qū)域的中心點在監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的軌跡信息，得到移動物體的跟蹤結(jié)果。作為本發(fā)明的進一步改進，所述步驟SI具體為通過攝像機獲取監(jiān)控區(qū)域的視頻流圖像，所述監(jiān)控區(qū)域位于攝像機的下方。作為本發(fā)明的進一步改進，所述步驟S2具體為通過中值濾波運算，獲取設(shè)定間隔的連續(xù)的背景幀圖像；并將當(dāng)前幀圖像與最終被選定的背景幀圖像進行比較；將該比較結(jié)果與設(shè)定閾值進行比較，以提取出運動區(qū)域。
作為本發(fā)明的進一步改進，所述步驟S2中的中值濾波運算的運算公式為
權(quán)利要求
1.一種移動物體的跟蹤方法，其特征在于，其至少包括以下步驟， S1、獲取監(jiān)控區(qū)域的視頻流圖像； S2、通過背景建模法獲取背景幀圖像，并將當(dāng)前幀圖像與背景幀圖像進行比較，獲得運動區(qū)域； S3、通過對所述運動區(qū)域內(nèi)的像素點進行灰度直方圖運算； S4、結(jié)合運動區(qū)域的中心點距離，對相鄰幀的相同面積的子區(qū)域進行搜索，獲取與所述灰度直方圖運算結(jié)果中匹配度最高的子區(qū)域； S5、將子區(qū)域的中心點信息進行即時更新，并保存至存儲裝置，通過計算子區(qū)域的中心點在監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的軌跡信息，得到移動物體的跟蹤結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的移動物體的跟蹤方法，其特征在于，所述步驟SI具體為通過攝像機獲取監(jiān)控區(qū)域的視頻流圖像，所述監(jiān)控區(qū)域位于攝像機的下方。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的移動物體的跟蹤方法，其特征在于，所述步驟 S2具體為通過中值濾波運算，獲取設(shè)定間隔的連續(xù)的背景幀圖像；并將當(dāng)前幀圖像與最終被選定的背景幀圖像進行比較；將該比較結(jié)果與設(shè)定閾值進行比較，以提取出運動區(qū)域。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的移動物體的跟蹤方法，其特征在于，所述步驟S2中的中值濾波運算的運算公式為 ^ median {Pa t(x,y)} 其中，Pb(x，y)為最終被選定的背景幀圖像的像素，Pak(x，y)為從視頻流圖像中抽取的原始圖像幀的像素，median為中值濾波函數(shù)，k為設(shè)定間隔參數(shù)，其為大于或者等于2的整數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的移動物體的跟蹤方法，其特征在于，所述步驟S2中，若所述比較結(jié)果大于或者等于所述設(shè)定閾值，則提取出運動區(qū)域；若所述比較結(jié)果小于所述設(shè)定閾值，則不提取出運動區(qū)域。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的移動物體的跟蹤方法，其特征在于，所述比較結(jié)果為在當(dāng)前幀圖像和最終被選定的背景幀圖像的同一位置中的像素灰度差。
7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的移動物體的跟蹤方法，其特征在于，所述設(shè)定閾值為20。
8.根據(jù)權(quán)利要求I所述的移動物體的跟蹤方法，其特征在于，所述步驟S4中獲取與所述灰度直方圖運算結(jié)果中匹配度最高的子區(qū)域的計算公式為 其中，A是子區(qū)域的像素灰度直方圖分布特征，Aij為相鄰幀的子區(qū)域的像素灰度直方圖分布特征，d為搜索距離，i與j分別為與所述灰度直方圖運算結(jié)果中匹配度最高的子區(qū)域中心點坐標(biāo)。
9.根據(jù)權(quán)利要求I所述的移動物體的跟蹤方法，其特征在于，所述步驟S5中的中心點信息包括與所述灰度直方圖運算結(jié)果中匹配度最高的子區(qū)域的水平移動距離H、垂直移動距離V以及中心點移動方向。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的移動物體的跟蹤方法，其特征在于，所述步驟S5中水平移動距離H以及垂直移動距離V的計算公式為
11.根據(jù)權(quán)利要求I所述的移動物體的跟蹤方法，其特征在于，所述步驟S5中的存儲裝置至少包括flash閃存、服務(wù)器數(shù)據(jù)庫。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種移動物體的跟蹤方法，所述物體探測跟蹤方法包括以下步驟，S1、獲取監(jiān)控區(qū)域的視頻流圖像；S2、通過背景建模法獲取背景幀圖像，并將當(dāng)前幀圖像與背景幀圖像進行比較，獲得運動區(qū)域；S3、通過對所述運動區(qū)域內(nèi)的像素點進行灰度直方圖運算；S4、結(jié)合運動區(qū)域的中心點距離，對相鄰幀的相同面積的子區(qū)域進行搜索，獲取與所述灰度直方圖運算結(jié)果中匹配度最高的子區(qū)域；S5、將子區(qū)域的中心點信息進行即時更新，并保存至存儲裝置，通過計算子區(qū)域的中心點在監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的軌跡信息，得到移動物體的跟蹤結(jié)果。通過本發(fā)明，可對室內(nèi)與室外的復(fù)雜環(huán)境中，對移動物體進行跟蹤，可有效地提高對移動物體的跟蹤的效率與準(zhǔn)確度。
文檔編號G06K9/00GK102855465SQ20121026340
公開日2013年1月2日 申請日期2012年7月27日 優(yōu)先權(quán)日2012年4月12日
發(fā)明者呂楠, 楊京雨, 瞿研 申請人:無錫慧眼電子科技有限公司