基于智能視頻分析的人員跟蹤方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種跟蹤方法，特別是一種基于智能視頻分析的人員跟蹤方法。
【背景技術】
[0002]安全問題是今天所有的政府部門，企事業(yè)單位所非常重視的問題，視頻監(jiān)控技術已經(jīng)成為公安機關打擊犯罪對付恐怖主義的有效手段，視頻監(jiān)控系統(tǒng)也開始邁向規(guī)?；ㄔO，目前已經(jīng)安裝了數(shù)以百萬計的監(jiān)控攝像機。這些攝像機一般由繁忙的安全人員值守，用于監(jiān)控，存儲，或回放錄像。過多的攝像機使值班人員疲于應付，無法發(fā)揮出實時監(jiān)控的能力，這種被動式的，事后查驗的方法根本不能提供一種滿足當今需要的實時安全監(jiān)控，這種情況下既增加了破案難度，又浪費了大量的警力。
[0003]解決以上問題的一個有效方法是對視頻進行智能分析。智能視頻分析技術是通過借助計算機的運算能力對視頻內(nèi)容進行實時分析，過濾掉不相關的信息，僅僅提取視頻中的關鍵信息，并針對違法事件自動報警的監(jiān)控方式，是新一代的監(jiān)控系統(tǒng)。智能視頻分析技術將傳統(tǒng)的事后取證的監(jiān)控方式變?yōu)槭虑邦A防和實時報警的監(jiān)控方式。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術的不足，提供一種基于智能視頻分析的人員跟蹤方法，該方法能夠實現(xiàn)多目標跟蹤，能夠同時跟蹤多達64個目標，能夠實現(xiàn)目標被遮擋時間不超過3秒的連續(xù)跟蹤，同時能夠實現(xiàn)多目標交匯前和分離后的準確跟蹤。
[0005]本發(fā)明的目的是通過以下技術方案來實現(xiàn)的:基于智能視頻分析的人員跟蹤方法，它包括如下子步驟:
S1:內(nèi)容分析:對圖像內(nèi)容進行分析，剔除無用的背景信息；
52:對象識別:根據(jù)不同的活動目標的大小、運動速度及運動規(guī)律準確識別出人員、動物、車輛或其他對象，分離出重要信息；
53:定位跟蹤:在復雜背景下實時地對活動目標進行定位和跟蹤；目標被小遮擋物遮擋后繼續(xù)進行跟蹤；
54:目標預測:對目標質心位移，速度和加速度等狀態(tài)參數(shù)進行預測和濾波；
55:分析對比:將活動目標的運動規(guī)律與制定的安全規(guī)則進行比對，確認活動目標的運動的安全性；
56:返回預置位置:目標跟蹤完成后自動返回當前設置的預置位置。
[0006]所述的步驟SI中的背景信息包括靜態(tài)信息和動態(tài)信息，靜態(tài)信息包括地面、建筑物，動態(tài)信息包括風吹草動、水波、雨雪、樹影。
[0007]所述的對象識別采用基于改進高斯混合模型的視頻圖像背景建模與更新方法。
[0008]所述的步驟S3中的安全規(guī)則包括安全界線、安全范圍。
[0009]它還包括一個報警步驟，活動目標超過安全規(guī)則的安全界線，視頻分析系統(tǒng)激活報警，提示監(jiān)控人員予以關注，或者進行處理。
[0010]所述的分析對比采用圖像識別的異常行為識別方法，它包括:
1)設定人體行為由一系列短時人體動作構成，將行為表示為時間域上人體動作的合理組合，對短時動作進行識別；
2)設定在公共安防場景下的異常行為的短時動作；
3)采用運動能量圖MEI和運動歷史圖MHI捕捉視頻序列中的人體運動信息，將時序短時人體運動壓縮在一幅圖像中；
4)對圖像進行識別。
[0011]所述的定位跟蹤采用基于尺度不變特征與粒子濾波的視頻目標跟蹤方法進行跟足示O
[0012]本發(fā)明的有益效果是:本發(fā)明提供了一種基于智能視頻分析的人員跟蹤方法，該方法實現(xiàn)了多目標跟蹤，能夠同時跟蹤多達64個目標，實現(xiàn)了目標被遮擋時間不超過3秒的連續(xù)跟蹤，同時能夠實現(xiàn)多目標交匯前和分離后的準確跟蹤。
【附圖說明】
[0013]圖1為本發(fā)明的方法流程框圖；
圖2為異常行為識別方法流程圖。
【具體實施方式】
[0014]下面結合附圖進一步詳細描述本發(fā)明的技術方案，但本發(fā)明的保護范圍不局限于以下所述。
[0015]如圖1所示，智能視頻分析人員跟蹤方法，它包括如下子步驟:
S1:內(nèi)容分析:對圖像內(nèi)容進行分析，剔除無用的背景信息，例如:地面、建筑物等靜態(tài)信息以及風吹草動、水波、雨雪、樹影等動態(tài)信息都能夠經(jīng)智能視頻分析被判斷為背景信息，而重要信息則是人、車等活動信息。
[0016]S2:對象識別:根據(jù)不同的活動目標的大小、運動速度及運動規(guī)律準確識別出人員、動物、車輛或其他對象，分離出重要信息；
53:定位跟蹤:在復雜背景下實時地對活動目標進行定位和跟蹤；目標被小遮擋物遮擋后繼續(xù)進行跟蹤；
54:目標預測:對目標質心位移，速度和加速度等狀態(tài)參數(shù)進行預測和濾波；
55:分析對比:將活動目標的運動規(guī)律與制定的安全規(guī)則進行比對，確認活動目標的運動的安全性；
56:返回預置位置:目標跟蹤完成后自動返回當前設置的預置位置。
[0017]所述的對象識別采用基于改進高斯混合模型的視頻圖像背景建模與更新方法，在對高斯混合模型背景建模技術的原理和缺陷進行深入分析研宄的基礎上，根據(jù)工程實踐經(jīng)驗對該算法的背景建模時機、模型更新機制、顏色模型、陰影模型、背景微動模型等方面進行改進，提高其實時性和抗干擾性。
[0018]所述的步驟S3中的安全規(guī)則包括安全界線、安全范圍。
[0019]它還包括一個報警步驟，活動目標超過安全規(guī)則的安全界線，視頻分析系統(tǒng)激活報警，提示監(jiān)控人員予以關注，或者進行處理。例如:在圖像中指定的區(qū)域設定“虛擬”的安全界線，一旦識別“目標對象”跨越這一安全界線，系統(tǒng)就激活報警，提示監(jiān)控人員予以關注，提高了報警精確度和響應速度。
[0020]如圖2所示，所述的分析對比采用圖像識別的異常行為識別方法，它包括:
1)設定人體行為由一系列短時人體動作構成，將行為表示為時間域上人體動作的合理組合，對短時動作進行識別；
2)設定在公共安防場景下的異常行為的短時動作；
3)采用運動能量圖MEI和運動歷史圖MHI捕捉視頻序列中的人體運動信息，將時序短時人體運動壓縮在一幅圖像中，有助于避免復雜的視覺跟蹤問題；
4)對圖像進行識別。
[0021]所述的定位跟蹤采用基于尺度不變特征與粒子濾波的視頻目標跟蹤方法進行跟蹤，針對復雜環(huán)境下的多目標跟蹤問題，結合尺度不變特征對光線、視角、距離、目標大小等因素的魯棒性和粒子濾波視頻目標跟蹤算法的抗遮擋性，提出一種基于算法融合的復雜環(huán)境視頻目標跟蹤算法，成功的解決復雜環(huán)境和遮擋條件下的多目標跟蹤問題。
【主權項】
1.基于智能視頻分析的人員跟蹤方法，其特征在于:它包括如下子步驟: S1:內(nèi)容分析:對圖像內(nèi)容進行分析，剔除無用的背景信息； 52:對象識別:根據(jù)不同的活動目標的大小、運動速度及運動規(guī)律準確識別出人員、動物、車輛或其他對象，分離出重要信息； 53:定位跟蹤:在復雜背景下實時地對活動目標進行定位和跟蹤；目標被小遮擋物遮擋后繼續(xù)進行跟蹤； 54:目標預測:對目標質心位移，速度和加速度等狀態(tài)參數(shù)進行預測和濾波； 55:分析對比:將活動目標的運動規(guī)律與制定的安全規(guī)則進行比對，確認活動目標的運動的安全性； 56:返回預置位置:目標跟蹤完成后自動返回當前設置的預置位置。
2.根據(jù)權利要求1所述的基于智能視頻分析的人員跟蹤方法，其特征在于:所述的步驟SI中的背景信息包括靜態(tài)信息和動態(tài)信息，靜態(tài)信息包括地面、建筑物，動態(tài)信息包括風吹草動、水波、雨雪、樹影。
3.根據(jù)權利要求1所述的基于智能視頻分析的人員跟蹤方法，其特征在于:所述的對象識別采用基于改進高斯混合模型的視頻圖像背景建模與更新方法。
4.根據(jù)權利要求1所述的基于智能視頻分析的人員跟蹤方法，其特征在于:所述的步驟S3中的安全規(guī)則包括安全界線、安全范圍。
5.根據(jù)權利要求1所述的基于智能視頻分析的人員跟蹤方法，其特征在于:它還包括一個報警步驟，活動目標超過安全規(guī)則的安全界線，視頻分析系統(tǒng)激活報警，提示監(jiān)控人員予以關注，或者進行處理。
6.根據(jù)權利要求1所述的基于智能視頻分析的人員跟蹤方法，其特征在于:所述的分析對比采用圖像識別的異常行為識別方法，它包括: 1)設定人體行為由一系列短時人體動作構成，將行為表示為時間域上人體動作的合理組合，對短時動作進行識別； 2)設定在公共安防場景下的異常行為的短時動作； 3)采用運動能量圖MEI和運動歷史圖MHI捕捉視頻序列中的人體運動信息，將時序短時人體運動壓縮在一幅圖像中； 4)對圖像進行識別。
7.根據(jù)權利要求1所述的基于智能視頻分析的人員跟蹤方法，其特征在于:所述的定位跟蹤采用基于尺度不變特征與粒子濾波的視頻目標跟蹤方法進行跟蹤。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于智能視頻分析的人員跟蹤方法，它包括如下步驟：對圖像內(nèi)容進行分析，剔除無用的背景信息；根據(jù)不同的活動目標的大小、運動速度及運動規(guī)律準確識別出人員、動物、車輛或其他對象，分離出重要信息；將活動目標的運動規(guī)律與制定的安全規(guī)則進行比對，確認活動目標的運動的安全性；在復雜背景下實時地對活動目標進行定位和跟蹤；對目標質心位移，速度和加速度等狀態(tài)參數(shù)進行預測和濾波；目標被小遮擋物遮擋后繼續(xù)進行跟蹤；目標跟蹤完成后自動返回當前設置的預置位置。本發(fā)明提供了一種智能視頻分析人員跟蹤方法，該方法實現(xiàn)了多目標跟蹤，實現(xiàn)了目標被遮擋時間不超過3秒的連續(xù)跟蹤，同時能夠實現(xiàn)多目標交匯前和分離后的準確跟蹤。
【IPC分類】G06T7-20
【公開號】CN104637071
【申請?zhí)枴緾N201510042799
【發(fā)明人】曾立軍, 蒲澤新
【申請人】四川君逸易視科技有限公司
【公開日】2015年5月20日
【申請日】2015年1月28日