一種圖像序列多目標(biāo)跟蹤軌跡識(shí)別處理方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種圖像序列多目標(biāo)跟蹤軌跡識(shí)別處理方法。針對(duì)攝像機(jī)實(shí)時(shí)監(jiān)控應(yīng)用環(huán)境下，基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)進(jìn)行多目標(biāo)跟蹤中的目標(biāo)軌跡發(fā)生分離時(shí)，提出了識(shí)別判斷機(jī)制與處理方法，屬于安防監(jiān)控【技術(shù)領(lǐng)域】。本方法首先判斷目標(biāo)軌跡是否需要分離，然后對(duì)需要分離的目標(biāo)軌跡進(jìn)行處理，最后對(duì)分離后的目標(biāo)軌跡正確進(jìn)行標(biāo)定。本發(fā)明有效地處理了數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)多目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤中的軌跡分離問題，且運(yùn)算效率高。
【專利說明】一種圖像序列多目標(biāo)跟蹤軌跡識(shí)別處理方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明提出一種圖像序列多目標(biāo)跟蹤軌跡識(shí)別處理方法，具體涉及特征提取、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)以及多目標(biāo)跟蹤技術(shù)，屬于視頻監(jiān)控及計(jì)算機(jī)視覺【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來，隨著安防監(jiān)控系統(tǒng)的不斷發(fā)展，視頻監(jiān)控技術(shù)在社會(huì)生活中的應(yīng)用日趨廣泛，在公共安全、智能交通、工業(yè)過程等方面對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)的要求更不斷地增加。多目標(biāo)跟蹤是智能視頻監(jiān)控中的核心功能，系統(tǒng)通過跟蹤得到目標(biāo)軌跡，從而進(jìn)一步分析目標(biāo)運(yùn)動(dòng)行為，為智能化監(jiān)控提供可靠支持。
[0003]在視頻監(jiān)控場景下，基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的多目標(biāo)跟蹤方法會(huì)提前設(shè)定各目標(biāo)軌跡是否允許發(fā)生交叉或重疊。據(jù)此，可將數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)多目標(biāo)跟蹤分為限定非重疊約束的跟蹤方法和未限定非重疊約束的跟蹤方法。
[0004]限定非重疊約束的跟蹤方法要求每一個(gè)目標(biāo)檢測結(jié)果只可唯一的屬于一個(gè)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡，因此，該類方法要求圖像檢測算法能夠?qū)⒕嚯x非常近的兩個(gè)目標(biāo)區(qū)分開，一般的檢測算法往往很難滿足要求，而且其帶來的目標(biāo)遮擋問題也極大的影響了目標(biāo)跟蹤的精確度。而未限定非重疊約束的跟蹤方法允許系統(tǒng)將距離相近的兩個(gè)目標(biāo)檢測為一個(gè)目標(biāo)，其在降低了對(duì)圖像目標(biāo)檢測算法要求的同時(shí)，也內(nèi)在的解決了目標(biāo)遮擋問題，但該類方法存在如何處理目標(biāo)軌跡分離以及避免發(fā)生身份轉(zhuǎn)換等困難，從而影響到了目標(biāo)跟蹤精確度的提升。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]針對(duì)上述未限定非重疊約束的跟蹤方法存在的缺陷，基于攝像機(jī)監(jiān)控環(huán)境下獲取多目標(biāo)實(shí)時(shí)軌跡的需求，本發(fā)明提出了圖像序列多目標(biāo)跟蹤軌跡識(shí)別處理方法，可以有效地解決多目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤中的目標(biāo)軌跡分離問題。
[0006]本發(fā)明所采用的技術(shù)方案為:
[0007]一種圖像序列多目標(biāo)跟蹤軌跡識(shí)別處理方法，包括下列步驟:
[0008]步驟1)，計(jì)算可能與當(dāng)前軌跡相配對(duì)的各個(gè)圖像幀目標(biāo)的關(guān)聯(lián)度值，設(shè)置用于排除關(guān)聯(lián)度較小的幀目標(biāo)的第一閾值，篩選出關(guān)聯(lián)度值大于第一閾值的幀目標(biāo)，并將其按關(guān)聯(lián)度從大到小進(jìn)行排序；
[0009]步驟2)，設(shè)置用于比較各幀目標(biāo)關(guān)聯(lián)度之間差距的第二閾值，將排序隊(duì)列中前兩個(gè)幀目標(biāo)的關(guān)聯(lián)度值分別與各幀目標(biāo)的關(guān)聯(lián)度值作差，如果前兩個(gè)幀目標(biāo)與其余幀目標(biāo)的關(guān)聯(lián)度差值均大于第二閾值、且前兩個(gè)幀目標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)度差值小于第二閾值，執(zhí)行步驟
3);否則，保持原軌跡不變，結(jié)束本次處理；
[0010]步驟3)，建立臨時(shí)分離點(diǎn)，將當(dāng)前軌跡分離成兩段臨時(shí)軌跡，根據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)匹配算法，在隨后的連續(xù)3幀圖像中分別對(duì)兩段臨時(shí)軌跡進(jìn)行配對(duì)，若3幀配對(duì)中兩段臨時(shí)軌跡均能得到符合要求的最佳匹配結(jié)果，將臨時(shí)分離點(diǎn)和臨時(shí)軌跡確定為實(shí)際分離點(diǎn)和實(shí)際軌跡，執(zhí)行步驟4);否則撤銷臨時(shí)分離點(diǎn)及臨時(shí)軌跡，選擇排序隊(duì)列中的第一個(gè)幀目標(biāo)作為本次匹配的最佳結(jié)果，結(jié)束本次處理；
[0011]步驟4)，判斷分離前的軌跡是否由兩條軌跡合并而來，如果是，執(zhí)行步驟5)，否則對(duì)分離后的兩段軌跡進(jìn)行標(biāo)定，結(jié)束本次處理；
[0012]步驟5)，在合并前的兩段軌跡中查找最靠近合并點(diǎn)的兩個(gè)幀目標(biāo)，在分離后的兩段軌跡中查找最靠近分離點(diǎn)的兩個(gè)幀目標(biāo)；
[0013]步驟6)，求取這四個(gè)幀目標(biāo)的顏色直方圖，將合并前幀目標(biāo)的顏色直方圖分別與分離后幀目標(biāo)的顏色直方圖組合后，計(jì)算出四組顏色直方圖的巴氏距離；
[0014]步驟7)，比較各巴氏距離值，選出其中的最小值，將其對(duì)應(yīng)的兩段軌跡識(shí)別為同一目標(biāo)軌跡，剩下的兩段軌跡識(shí)別為另一目標(biāo)軌跡；
[0015]步驟8)，依照上述目標(biāo)識(shí)別結(jié)果，分別對(duì)分離后兩段軌跡進(jìn)行標(biāo)定，結(jié)束本次處理。
[0016]本發(fā)明有效地解決了未限定非重疊約束條件下，基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的多目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤中目標(biāo)軌跡發(fā)生分離的問題，同時(shí)設(shè)計(jì)了基于幀目標(biāo)顏色直方圖巴氏距離值的方法，以規(guī)避軌跡合并的兩目標(biāo)在重新分離時(shí)軌跡發(fā)生身份轉(zhuǎn)換，從而為多目標(biāo)軌跡形成提供了保障，提聞了多目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤的精確度。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0017]圖1是本發(fā)明方法流程圖；
[0018]圖2是目標(biāo)軌跡身份轉(zhuǎn)換示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0019]本發(fā)明涉及一種圖像序列多目標(biāo)跟蹤軌跡識(shí)別處理方法，針對(duì)攝像機(jī)實(shí)時(shí)監(jiān)控應(yīng)用環(huán)境下，基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)進(jìn)行多目標(biāo)跟蹤中的目標(biāo)軌跡發(fā)生分離時(shí)，提出了識(shí)別判斷機(jī)制與處理方法。本方法首先判斷目標(biāo)軌跡是否需要分離，然后對(duì)需要分離的目標(biāo)軌跡進(jìn)行處理，最后對(duì)分離后的目標(biāo)軌跡正確進(jìn)行標(biāo)定，以規(guī)避軌跡合并的兩目標(biāo)在重新分離時(shí)軌跡發(fā)生身份轉(zhuǎn)換。
[0020]本發(fā)明方法的【具體實(shí)施方式】主要包括目標(biāo)軌跡分離過程和分離后軌跡的正確編號(hào)過程兩部分，本發(fā)明方法總體流程如圖1所示，下面結(jié)合具體實(shí)施例，進(jìn)一步闡明本發(fā)明。
[0021]在攝像機(jī)實(shí)時(shí)監(jiān)控環(huán)境下，當(dāng)兩個(gè)實(shí)際目標(biāo)距離相近時(shí)，圖像幀目標(biāo)檢測算法可能將兩個(gè)實(shí)際目標(biāo)判斷為一個(gè)目標(biāo)，從而只形成一條目標(biāo)軌跡，當(dāng)兩實(shí)際目標(biāo)開始分離，距離變遠(yuǎn)時(shí)，之前的一條目標(biāo)軌跡就會(huì)分離成兩條不同的目標(biāo)軌跡，即發(fā)生軌跡分離。
[0022]針對(duì)圖像序列多目標(biāo)跟蹤中的軌跡分離問題，本發(fā)明涉及判斷目標(biāo)軌跡是否需要分離以及處理軌跡分離，具體步驟如下:
[0023]第一步，計(jì)算可能與當(dāng)前軌跡相配對(duì)的各個(gè)圖像幀目標(biāo)的關(guān)聯(lián)度值；
[0024]第二步，依據(jù)具體監(jiān)控場景的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)情況以及經(jīng)驗(yàn)判斷設(shè)立適當(dāng)?shù)碾p閾值Θ i和θ2，根據(jù)第一閾值Q1排除關(guān)聯(lián)度值較小的幀目標(biāo)，根據(jù)第二閾值θ2將剩下的關(guān)聯(lián)度值較大的幀目標(biāo)進(jìn)行相互比較，以對(duì)目標(biāo)軌跡是否需要分離進(jìn)行初步判定:若當(dāng)前軌跡八在進(jìn)行匹配時(shí)遇到兩個(gè)幀目標(biāo)rm和rn，二者與Ta的關(guān)聯(lián)度值分別為A (rffl | Ta)和A (rn | Ta)，它們與其他目標(biāo)關(guān)聯(lián)度值相比較時(shí)均滿足雙閾值條件，但它們相互比較時(shí)不能滿足第二個(gè)閾值條件，即:
[0025]A(rffl|Ta) >
[0026]A (rm I Ta) -A (rk Ta) > Θ 2，A (rn | Ta) -A (rk | Ta) > Θ 2, Vr, ^R1- (rf?，r?}
[0027]|A(rm|Ta)-A(rn|Ta) | < θ2
[0028]s.t.Θ j > 0, Θ 2 > 0
[0029]其中， Rt為經(jīng)過第一閾值篩選后的關(guān)聯(lián)度值較大的幀目標(biāo)集合，rk為Rt中除rm和rn之外的任意幀目標(biāo)。此時(shí)則認(rèn)為目標(biāo)軌跡Ta有可能需要分離，進(jìn)入第三步；否則，認(rèn)為Ta不需要分離，保持原軌跡不變，結(jié)束本次處理；
[0030]第三步，建立臨時(shí)分離點(diǎn)，將目標(biāo)軌跡Ta分離成兩段臨時(shí)軌跡，根據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)匹配算法，在隨后的連續(xù)3幀圖像中分別對(duì)兩段臨時(shí)軌跡進(jìn)行配對(duì)。若3幀配對(duì)中均能得到符合要求的最佳匹配結(jié)果，則確定目標(biāo)軌跡Ta需要分離，將臨時(shí)分離點(diǎn)和臨時(shí)軌跡確定為實(shí)際分離點(diǎn)和實(shí)際軌跡，并進(jìn)入下述分離軌跡編號(hào)過程；否則，確定軌跡Ta不需要分離，撤銷臨時(shí)分離點(diǎn)及臨時(shí)軌跡，選擇A (rm I Ta)和A (rn | Ta)中的較大值所對(duì)應(yīng)的幀目標(biāo)作為本次匹配的最佳結(jié)果，結(jié)束本次處理。
[0031]如圖2所示，在現(xiàn)有的處理目標(biāo)軌跡分離的方法中，若兩目標(biāo)軌跡先發(fā)生合并，再發(fā)生分離，則往往由于未進(jìn)行軌跡身份識(shí)別，兩目標(biāo)軌跡的身份可能會(huì)發(fā)生交換，即發(fā)生身份轉(zhuǎn)換。據(jù)此，本專利方法在對(duì)分離后軌跡進(jìn)行編號(hào)時(shí)特別考慮該分離軌跡在之前時(shí)刻是否由兩條軌跡合并而來，并設(shè)計(jì)了基于幀目標(biāo)顏色直方圖巴氏距離值的方法，以規(guī)避軌跡合并的兩目標(biāo)在重新分離時(shí)軌跡發(fā)生身份轉(zhuǎn)換。
[0032]本發(fā)明對(duì)分離后軌跡正確編號(hào)，同時(shí)規(guī)避軌跡合并的兩目標(biāo)在重新分離時(shí)發(fā)生身份轉(zhuǎn)換的具體步驟如下:
[0033]第一步，查詢目標(biāo)跟蹤記錄，若發(fā)生分離的目標(biāo)軌跡Ta在之前跟蹤過程中是由兩條目標(biāo)軌跡合并而來，則進(jìn)入隨后步驟；否則，采用兩個(gè)新的編號(hào)對(duì)分離后的兩段軌跡進(jìn)行標(biāo)定，結(jié)束本次處理；
[0034]第二步，分別在合并前以及分離后的四段軌跡中查找最靠近合并點(diǎn)的兩個(gè)幀目標(biāo)匕和！^，以及最靠近分離點(diǎn)的兩個(gè)幀目標(biāo)ra'和rb'；
[0035]第三步，求取這四個(gè)幀目標(biāo)的顏色直方圖ca，cb，c' a，cb'，并對(duì)其進(jìn)行下列計(jì)算:
[0036]Aaa, =B(ca, C1 a)，Aab, =B(ca, Ch1 )，Aba, =B(cb, c' a)，Abb, =B(cb, cb')
[0037]其中，B(.)表示計(jì)算兩顏色直方圖的巴氏距離，Aaa,，Aab,，Aba,，Abb,分別為四對(duì)組合的巴氏距離值；
[0038]第四步，比較上述各巴氏距離值，選出其中的最小值，并將該最小值所對(duì)應(yīng)的兩段軌跡識(shí)別為同一目標(biāo)軌跡，剩下的兩段軌跡識(shí)別為另一目標(biāo)軌跡；
[0039]第五步，依照上述目標(biāo)識(shí)別結(jié)果，沿用合并前兩段軌跡的編號(hào)分別對(duì)分離后兩段軌跡進(jìn)行標(biāo)定，結(jié)束本次處理。
[0040]最終，本發(fā)明方法有效地處理了圖像序列多目標(biāo)跟蹤中有關(guān)目標(biāo)軌跡分離的一系列問題，從而為多目標(biāo)軌跡形成提供了保障。
【權(quán)利要求】
1.一種圖像序列多目標(biāo)跟蹤軌跡識(shí)別處理方法，其特征在于，所述方法包括下列步驟: 步驟1)，計(jì)算可能與當(dāng)前軌跡相配對(duì)的各個(gè)圖像幀目標(biāo)的關(guān)聯(lián)度值，設(shè)置用于排除關(guān)聯(lián)度較小的幀目標(biāo)的第一閾值，篩選出關(guān)聯(lián)度值大于第一閾值的幀目標(biāo)，并將其按關(guān)聯(lián)度從大到小進(jìn)行排序； 步驟2)，設(shè)置用于比較各幀目標(biāo)關(guān)聯(lián)度之間差距的第二閾值，將排序隊(duì)列中前兩個(gè)幀目標(biāo)的關(guān)聯(lián)度值分別與各幀目標(biāo)的關(guān)聯(lián)度值作差，如果前兩個(gè)幀目標(biāo)與其余幀目標(biāo)的關(guān)聯(lián)度差值均大于第二閾值、且前兩個(gè)幀目標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)度差值小于第二閾值，執(zhí)行步驟3);否貝U，保持原軌跡不變，結(jié)束本次處理； 步驟3)，建立臨時(shí)分離點(diǎn)，將當(dāng)前軌跡分離成兩段臨時(shí)軌跡，根據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)匹配算法，在隨后的連續(xù)3幀圖像中分別對(duì)兩段臨時(shí)軌跡進(jìn)行配對(duì)，若3幀配對(duì)中兩段臨時(shí)軌跡均能得到符合要求的最佳匹配結(jié)果，將臨時(shí)分離點(diǎn)和臨時(shí)軌跡確定為實(shí)際分離點(diǎn)和實(shí)際軌跡，執(zhí)行步驟4);否則撤銷臨時(shí)分離點(diǎn)及臨時(shí)軌跡，選擇排序隊(duì)列中的第一個(gè)幀目標(biāo)作為本次匹配的最佳結(jié)果，結(jié)束本次處理； 步驟4)，判斷分離前的軌跡是否由兩條軌跡合并而來，如果是，執(zhí)行步驟5)，否則對(duì)分離后的兩段軌跡進(jìn)行標(biāo)定，結(jié)束本次處理； 步驟5)，在合并前的兩段軌跡中查找最靠近合并點(diǎn)的兩個(gè)幀目標(biāo)，在分離后的兩段軌跡中查找最靠近分離點(diǎn)的兩個(gè)幀目標(biāo)； 步驟6)，求取這四個(gè)幀目標(biāo)的顏色直方圖，將合并前幀目標(biāo)的顏色直方圖分別與分離后幀目標(biāo)的顏色直方圖組合后，計(jì)算出四組顏色直方圖的巴氏距離； 步驟7)，比較各巴氏距離值，選出其中的最小值，將其對(duì)應(yīng)的兩段軌跡識(shí)別為同一目標(biāo)軌跡，剩下的兩段軌跡識(shí)別為另一目標(biāo)軌跡； 步驟8)，依照上述目標(biāo)識(shí)別結(jié)果，分別對(duì)分離后兩段軌跡進(jìn)行標(biāo)定，結(jié)束本次處理。
【文檔編號(hào)】G06K9/62GK103927763SQ201410111242
【公開日】2014年7月16日 申請(qǐng)日期:2014年3月24日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月24日
【發(fā)明者】王慧斌, 侯江巖, 沈潔, 杜敏 申請(qǐng)人:河海大學(xué)