本發(fā)明涉及運(yùn)動(dòng)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于單目攝像頭識(shí)別運(yùn)動(dòng)物體的方法。

背景技術(shù)：

在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中往往需要對(duì)特定目標(biāo)的特定行為做出識(shí)別，尤其對(duì)于學(xué)校環(huán)境復(fù)雜，識(shí)別難度加大?，F(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)物體的識(shí)別方法通常是借助多攝像頭，比如微軟kinect需要兩個(gè)紅外景深攝像頭和一個(gè)rgb攝像頭，雖然識(shí)別精度高，但是成本較高，需要微軟的技術(shù)支持及授權(quán)。雙目攝像頭對(duì)運(yùn)動(dòng)物體的識(shí)別精度也可以達(dá)到較高水平，但其安裝復(fù)雜，受環(huán)境影響較大，所以使用成本普遍偏高。而現(xiàn)有的單目攝像頭的成本低，其識(shí)別功能常常需要使用嵌入式開發(fā)板實(shí)現(xiàn)，精度低，計(jì)算能力弱，更新維修不便。而且傳統(tǒng)的嵌入式方法算法、采集均在嵌入式設(shè)備運(yùn)行，開發(fā)維護(hù)及穩(wěn)定性均得不到保證。

除此之外，傳統(tǒng)的檢測(cè)物體運(yùn)動(dòng)的方法是光流法，但使用光流法檢測(cè)過程中由于光照、運(yùn)動(dòng)速度、運(yùn)動(dòng)方向等因素產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)區(qū)域沒有規(guī)則與規(guī)律，根據(jù)不同的場景甚至沒有統(tǒng)計(jì)特性，所以單一的光流法不易確定學(xué)生的不規(guī)則運(yùn)動(dòng)區(qū)域，而且人的運(yùn)動(dòng)方向往往有噪聲干擾，不是理想的線性運(yùn)動(dòng)，如果在多幀之后確定運(yùn)動(dòng)的擬合方向，將影響運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的結(jié)果，所以光流法不易描述學(xué)生運(yùn)動(dòng)的方向特性。

基于上述現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明提出一種基于單目攝像頭識(shí)別運(yùn)動(dòng)物體的方法及系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點(diǎn)，而提出的一種基于單目攝像頭識(shí)別運(yùn)動(dòng)物體的方法。

一種基于單目攝像頭識(shí)別運(yùn)動(dòng)物體的方法，包括以下步驟：

s1：視頻采集設(shè)備對(duì)檢測(cè)目標(biāo)的當(dāng)前運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行采集，得到當(dāng)前運(yùn)動(dòng)圖像信息，所述視頻采集設(shè)備中的檢測(cè)器對(duì)檢測(cè)目標(biāo)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采集時(shí)，采用光流特征進(jìn)行刻畫，并結(jié)合dbscan聚類以及卡爾曼濾波器對(duì)圖像信息進(jìn)行篩選和判斷，即得最終圖像信息；

s2：嵌入式主機(jī)對(duì)s1步驟獲得的最終圖像信息進(jìn)行壓縮和預(yù)處理，并將處理后的數(shù)據(jù)經(jīng)由路由器發(fā)送至服務(wù)器；

s3：服務(wù)器再識(shí)別接收到的數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤識(shí)別并反饋結(jié)果至電腦主機(jī)，電腦主機(jī)再將反饋結(jié)果從顯示屏直觀顯示出。

優(yōu)選的，所述視頻采集設(shè)備為單目攝像頭。

優(yōu)選的，所述s1步驟中的檢測(cè)器對(duì)檢測(cè)目標(biāo)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采集時(shí)的具體檢測(cè)算法包括以下步驟：先構(gòu)建幀差序列，再通過幀差法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)的區(qū)域，并對(duì)檢測(cè)到的區(qū)域進(jìn)行處理，得到候選區(qū)域，再對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行dbscan聚類，創(chuàng)建運(yùn)動(dòng)檢測(cè)對(duì)象，然后對(duì)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)對(duì)象進(jìn)行orb特征檢測(cè)，找到特征點(diǎn)，再對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行l(wèi)k光流檢測(cè)，創(chuàng)建跟蹤對(duì)象，并將跟蹤對(duì)象加入到跟蹤序列，在檢測(cè)過程中持續(xù)構(gòu)建幀差序列進(jìn)行下一輪檢測(cè)，當(dāng)跟蹤對(duì)象連續(xù)被跟蹤到，則返回跟蹤結(jié)果。

優(yōu)選的，所述檢測(cè)區(qū)域處理的具體操作包括剔除邊緣區(qū)域、較小區(qū)域以及亮度異常區(qū)域。

優(yōu)選的，所述跟蹤對(duì)象為滿足上下運(yùn)動(dòng)閾值特征的對(duì)象。

優(yōu)選的，所述連續(xù)被跟蹤到中的連續(xù)性指標(biāo)可以根據(jù)幀速做調(diào)整。

優(yōu)選的，所述s2步驟中的服務(wù)器采用千兆交換能力的路由器，所述千兆交換能力的路由器為tp-linktl-r478g+、h3cer5200、h3cmsr2600-10和tp-linktl-r483g中的任意一個(gè)。

優(yōu)選的，所述路由器上連接至少一個(gè)服務(wù)器，所述服務(wù)器還可以連接到云端。

本發(fā)明提出的識(shí)別運(yùn)動(dòng)物體的方法，識(shí)別精度和效率高，處理速度快，硬件成本低，安裝簡單，維護(hù)難度低；軟件部分采用光流法、聚類以及卡爾曼濾波器相結(jié)合的方法，在場景復(fù)雜的情況下也可以為算法提供充足的信息，避免檢測(cè)環(huán)境對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響，使信息的篩選和判斷更準(zhǔn)確，進(jìn)而提高運(yùn)動(dòng)圖像信息識(shí)別的精度；硬件部分使用單攝像頭復(fù)用現(xiàn)有主機(jī)構(gòu)成客戶機(jī)-服務(wù)器的方式將核心算法放在服務(wù)器端完成，改變傳統(tǒng)的純嵌入式方法，降低部署成本，避免將算法和采集均在嵌入式設(shè)備內(nèi)運(yùn)行造成的數(shù)據(jù)量大、處理難度大、處理速度慢的問題，且維護(hù)和運(yùn)行穩(wěn)定，同時(shí)采用分布式部署，一臺(tái)主機(jī)可以服務(wù)多個(gè)定位攝像頭，適用于不同學(xué)校的復(fù)雜環(huán)境，降低使用成本以及維護(hù)難度，可以借助主機(jī)的性能有效提高識(shí)別率，并可以直接在現(xiàn)有主機(jī)上升級(jí)識(shí)別系統(tǒng)，方便軟件維護(hù)。

附圖說明

圖1為本發(fā)明提出的一種基于單目攝像頭識(shí)別運(yùn)動(dòng)物體的方法的檢測(cè)算法流程圖；

圖2為本發(fā)明提出的一種基于單目攝像頭識(shí)別運(yùn)動(dòng)物體的方法的結(jié)構(gòu)流程圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步解說。

實(shí)施例

本發(fā)明提出的一種基于單目攝像頭識(shí)別運(yùn)動(dòng)物體的方法，包括以下步驟：

s1：單目攝像頭對(duì)檢測(cè)目標(biāo)的當(dāng)前運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行采集，先構(gòu)建幀差序列，再通過幀差法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)的區(qū)域，并剔除邊緣區(qū)域、較小區(qū)域以及亮度異常區(qū)域，得到候選區(qū)域，再對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行dbscan聚類，創(chuàng)建運(yùn)動(dòng)檢測(cè)對(duì)象，然后對(duì)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)對(duì)象進(jìn)行orb特征檢測(cè)，找到特征點(diǎn)，再對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行l(wèi)k光流檢測(cè)，將滿足上下運(yùn)動(dòng)閾值特征的對(duì)象創(chuàng)建為跟蹤對(duì)象，并將跟蹤對(duì)象加入到跟蹤序列，在檢測(cè)過程中持續(xù)構(gòu)建幀差序列進(jìn)行下一輪檢測(cè)，當(dāng)跟蹤對(duì)象連續(xù)被跟蹤到，則返回跟蹤結(jié)果，得到最終圖像信息，所述連續(xù)被跟蹤到中的連續(xù)性指標(biāo)可以根據(jù)幀速做調(diào)整；

s2：嵌入式主機(jī)對(duì)s1步驟獲得的最終圖像信息進(jìn)行壓縮和預(yù)處理，并將處理后的數(shù)據(jù)經(jīng)由tp-linktl-r478g+路由器發(fā)送至服務(wù)器；

s3：服務(wù)器再識(shí)別接收到的數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤識(shí)別并反饋結(jié)果至電腦主機(jī)，電腦主機(jī)再將反饋結(jié)果從顯示屏直觀顯示出，并同步發(fā)送至云端。

在使用實(shí)施例的方法對(duì)學(xué)校學(xué)生起立和坐下的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行檢測(cè)的過程中，設(shè)備安裝簡單，維修難度低，且在進(jìn)行識(shí)別過程中設(shè)備運(yùn)行的穩(wěn)定，識(shí)別精度高，識(shí)別速度快，學(xué)校內(nèi)的復(fù)雜環(huán)境對(duì)設(shè)備安裝以及圖像識(shí)別過程的影響小。

以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案及其發(fā)明構(gòu)思加以等同替換或改變，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。

技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于單目攝像頭識(shí)別運(yùn)動(dòng)物體的方法，包括以下步驟：S1：視頻采集設(shè)備對(duì)檢測(cè)目標(biāo)的當(dāng)前運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行采集，得到當(dāng)前運(yùn)動(dòng)圖像信息，所述視頻采集設(shè)備中的檢測(cè)器對(duì)檢測(cè)目標(biāo)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采集時(shí)，采用光流特征進(jìn)行刻畫，并結(jié)合DBSCAN聚類以及卡爾曼濾波器對(duì)圖像信息進(jìn)行篩選和判斷，即得最終圖像信息；S2：嵌入式主機(jī)對(duì)S1步驟獲得的最終圖像信息進(jìn)行壓縮和預(yù)處理，并將處理后的數(shù)據(jù)經(jīng)由路由器發(fā)送至服務(wù)器；S3：服務(wù)器再識(shí)別接收到的數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤識(shí)別并反饋結(jié)果至電腦主機(jī)，電腦主機(jī)再將反饋結(jié)果直觀顯示出。本發(fā)明提出的方法，識(shí)別精度和效率高，處理速度快，成本低，安裝簡單，運(yùn)行穩(wěn)定，維護(hù)難度低。

技術(shù)研發(fā)人員：楊高峰;孟軍霞;朱炯圳;郭海峰
受保護(hù)的技術(shù)使用者：鄭州仁峰軟件開發(fā)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：2017.07.07
技術(shù)公布日：2017.11.07