一种视频运动目标检测与跟踪方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110084830A(43)申请公布日2019.08.02(21)申请号201910273776.3(22)申请日2019.04.07(71)申请人西安电子科技大学地址710071陕西省西安市太白南路2号(72)发明人李鹏胡凯强武斌(74)专利代理机构西北工业大学专利中心61204代理人陈星(51)Int.Cl.G06T7/246(2017.01)G06T7/13(2017.01)G06T7/194(2017.01)权利要求书1页说明书4页附图3页(54)发明名称一种视频运动目标检测与跟踪方法(57)摘要本发明提出一种视频运动目标检测与跟踪方法，首先对视频采集设备采集到图像进行预处理，每隔若干帧图像，就采用高斯混合模型建立背景模型；对于当前帧图像，根据建立好的背景模型，提取当前帧图像的前景图像；并对当前帧图像提取ORB特征点；之后对当前帧图像做Canny边缘检测，用双阈值法将边缘连接，必要时进行腐蚀膨胀处理，得到若干具有完整边缘轮廓的准目标；对准目标采用评价函数进行打分，以评价指标最大的准目标作为运动目标；使用KCF算法跟踪目标，若目标丢失，则进行ORB特征重匹配重新获取目标。本发明达到了运动目标检测和跟踪的快速高效实现的目的。CN110084830ACN110084830A权利要求书1/1页1.一种视频运动目标检测与跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：对视频采集设备采集到的视频信号中的每一帧图像进行预处理，包括颜色空间转换和滤波；对于经过预处理后的视频信号，每隔若干帧图像，就采用高斯混合模型建立背景模型；步骤2：对于当前帧图像，根据建立好的背景模型，提取当前帧图像的前景图像；步骤3：对当前帧图像提取ORB特征点；步骤4：对当前帧图像做Canny边缘检测，用双阈值法去除细小边缘并将边缘连接；若采用双阈值法无法将当前帧图像的边缘完全连接，则对当前帧图像采用腐蚀膨胀处理，去除当前帧图像中的空洞，实现边缘连接，得到若干具有完整边缘轮廓的准目标；步骤5：采用评价函数对步骤4得到的准目标打分，评价指标为其中m表示第m个准目标，Sm,0表示第m个准目标内具有前景值的像素个数，Sm,in表示第m个准目标内的总像素数，nm表示第m个准目标中的ORB特征点个数；若所有准目标评价指标均小于阈值，则认为当前帧没有运动目标，重新对下一帧返回步骤2进行运算；如果有准目标评价指标大于阈值，则以评价指标最大的准目标作为运动目标；步骤6：对识别出来的运动目标用目标框标记，将目标框设置为匹配模板，并存储运动目标ORB特征点的特征描述子信息，每隔设定帧更新一次存储的运动目标ORB特征点特征描述子信息，以便标丢失时使用；步骤7：使用KCF算法跟踪目标，若目标丢失，则进行ORB特征重匹配重新获取目标。2.根据权利要求1所述一种视频运动目标检测与跟踪方法，其特征在于：步骤7中在使用KCF算法跟踪目标过程时，对于目标尺度的变化使用多尺度KCF跟踪，通过采用比当前尺寸大一些和小一些的尺寸来检测，并比较匹配函数峰值来进行尺寸调整。3.根据权利要求1所述一种视频运动目标检测与跟踪方法，其特征在于：步骤7中，若KCF峰值函数循环检测最大值小于阈值，认为目标丢失，则进行ORB特征重匹配重新获取目标。2CN110084830A说明书1/4页一种视频运动目标检测与跟踪方法技术领域[0001]本发明涉及信息处理技术领域，具体为一种视频运动目标检测与跟踪方法。背景技术[0002]视频目标检测和跟踪技术在很多领域都得到了应用，在未来的发展中肯定会不断提高以满足我们的需求。无论是军事上应用在导弹末制导视频制导阶段、光学跟踪仪器和红外小目标检测跟踪，在工业中应用在流水线的自动识别、工业机器人和工业危险入侵检测等，还是在生活中应用在智能视频监控、车载跟踪仪和视频会议等。在这些方面目标检测和跟踪技术都为我们提供了安全、方便、快捷和智能化的保障，使我们生活在更加智能化，安全化的环境中。[0003]视频运动目标检测技术即检测出视频中我们所关注的移动目标。运动目标检测技术既基础又有难度。从视频源的运动性来看，可以把运动目标检测分为两种：背景变化和背景不变。背景不变即视频源固定的移动目标，其跟踪算法难度相对较小比较成熟，背景变化即移动平台下的移动目标检测，由于背景的不断更新或由于摄像机抖动造成的噪声干扰，使这种情况下的算法难度大大增高。[0004]目前，针对背景变化条件下的目标检测技术很多研究学者提出背景补偿法的方法。背景补偿法即通过坐标变换消除相机运动带来的全局运动，然后补偿背景再做差分，这种方法有两个问题，一是背景补偿不准确，对背景平移的情况效果良好，但在背景旋转或景深变化的情况下很难实现；二是运动补偿运算复杂度高，