一种遗留物检测和跟踪方法.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(10)申请公布号CNCN103605983103605983A(43)申请公布日2014.02.26(21)申请号201310531106.X(22)申请日2013.10.30(71)申请人天津大学地址300072天津市南开区卫津路92号(72)发明人苏育挺刘安安马莉(74)专利代理机构天津市北洋有限责任专利代理事务所12201代理人温国林(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)权权利要求书2页利要求书2页说明书8页说明书8页附图1页附图1页(54)发明名称一种遗留物检测和跟踪方法(57)摘要本发明公开了一种遗留物检测和跟踪方法，包括：对原始监控视频图像序列进行灰度化和滤波等预处理，得到初始视频图像序列；对摄像头采集到的初始视频图像序列进行背景建模，通过得到的背景建模结果来提取前景区域，对前景区域进行去噪处理，获取前景目标；通过正例图片和负例图片对支持向量机进行离线训练，分别获取目标遗留物体模型以及人体模型，将每一个前景目标分别输入到两个模型中进行判定，输出目标遗留物体；采用Meanshift算法跟踪目标遗留物体，获取其在之前每一帧的位置坐标；反向遍历初始视频图像序列，跟踪目标遗留物体在当前帧之前每一帧的位置坐标，并进行统计分析，输出初始视频图像序列中含有此目标遗留物体的图像。CN103605983ACN1036598ACN103605983A权利要求书1/2页1.一种遗留物检测和跟踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：（1）对原始监控视频图像序列进行灰度化和滤波等预处理，得到初始视频图像序列；（2）对摄像头采集到的初始视频图像序列进行背景建模，通过得到的背景建模结果来提取前景区域，对前景区域进行去噪处理，获取前景目标Fq；（3）通过正例图片和负例图片对支持向量机进行离线训练，分别获取目标遗留物体模型M以及人体模型N，将步骤（2）得到的每一个前景目标Fq分别输入到两个模型中进行判定，输出目标遗留物体P；（4）采用Meanshift算法跟踪所述目标遗留物体P，获取其在之前每一帧的位置坐标；（5）反向遍历初始视频图像序列，跟踪目标遗留物体P在当前帧之前每一帧的位置坐标，并进行统计分析，输出初始视频图像序列中含有此目标遗留物体P的图像。2.根据权利要求1所述的一种遗留物检测和跟踪方法，其特征在于，所述将步骤（2）得到的每一个前景目标Fq分别输入到两个模型中进行判定，输出目标遗留物体P的操作具体为：1）如果人体模型N输出为1，目标遗留物体模型M输出为1，认定场景中的目标类型物体有人看守，不是遗留物体，不再执行步骤（4）；2）如果人体模型N输出为1，目标遗留物体模型M输出为0，认定场景中没有要找的目标类型物体，不再执行步骤（4）；3）如果人体模型N输出为0，目标遗留物体模型M输出为0，认定场景中没有要找的目标类型物体，不再执行步骤（4）；4）如果人体模型N输出为0，目标遗留物体模型M输出为1，认定场景中的目标类型物体无人看守，是目标遗留物体P，进入下一步骤（4）。3.根据权利要求1所述的一种遗留物检测和跟踪方法，其特征在于，所述采用Meanshift算法跟踪所述目标遗留物体P，获取其在之前每一帧的位置坐标的操作具体为：1）颜色空间转换；2）对目标遗留物体P外接矩形中每个像素的色调值进行采样，得到其颜色直方图；根据公式求得外接矩形的反向投影t(n)；n代表颜色直方图的横轴坐标，表示图像区域内值为n的像素；h(n)代表颜色直方图的纵轴，是对值为n的像素个数的统计；3）计算目标遗留物体P在上一帧的位置坐标；在第k帧，将外接矩形内所有像素的坐标乘以反向投影tk上对应点像素的值，并累加求和得到目标遗留物体P上一帧的坐标(x0,y0)；其中x，y为HSV空间中外接矩形内所有像素在x轴和y轴的坐标值；tk(nx,y)为坐标2CN103605983A权利要求书2/2页(x,y)下反向投影图tk的像素值；计算两次迭代结果的距离若d≤T2则迭代结束，目标遗留物体P在上一帧的位置坐标即为(x0,y0)。4.根据权利要求1所述的一种遗留物检测和跟踪方法，其特征在于，所述反向遍历初始视频图像序列，跟踪目标遗留物体P在当前帧之前每一帧的位置坐标，并进行统计分析，输出初始视频图像序列中含有此目标遗留物体P的图像的操作具体为：从发现目标遗留物体P的时刻向前反向遍历初始视频图像序列，对其位置坐标进行跟踪记录；1）若在第m帧时，1≤m≤k，满足pm(x)≤T3或X-pm(x)≤T3取m'=mmin，m'表示满足上述条件的最小帧号，则认为第m'帧时目标遗留物体P首次进入场景；pm(x)表示第m帧时目标遗留物体P的x坐标，X表示初始视频图像序列的宽度像素值；从第m'帧向后每隔A帧输