實時目標匹配跟蹤方法及系統的製作方法
2023-05-09 17:56:31
專利名稱：實時目標匹配跟蹤方法及系統的製作方法
技術領域：
本發明涉及智能監控領域，特別是涉及一種實時目標匹配跟蹤方法及系統。
背景技術：
隨著網絡技術和計算機圖像處理技術地不斷發展，基於視頻的智能監控系統在道路交通、小區監控等場合的應用日益廣泛。其中，智能交通監控系統主要涉及視頻背景訓練、運動目標檢測、運動目標匹配跟蹤、事件檢測和目標識別等技術，其中主要對象是車輛， 因此車輛匹配和跟蹤技術是智能交通監控系統中的主要核心技術，其準確度和實時性決定了智能交通系統的推廣應用程度。為了達到較好的匹配效果，目前大多數車輛匹配算法都是先對檢測到的車輛對象提取平移、旋轉、尺度縮放、視角變化、亮度變化、遮擋、噪聲等不變性的特徵，如輪廓、直方圖、SIFT等等，然後再採用某種距離度量函數進行匹配和跟蹤， 然而對這些保持不變的特徵提取算法複雜度非常高、計算速度慢，需要耗費大量的CPU和內存，對於目前計算機的處理能力來說，很難同時支持四路、八路甚至十多路監控視頻進行處理，從而導致很多智能交通系統仍處於實驗室研究階段，無法廣泛地推廣應用。
發明內容
鑑於以上所述現有技術的缺點，本發明的目的在於提供一種簡單易施的實時目標匹配跟蹤方法及系統，以滿足實時性需求。為實現上述目的及其他相關目的，本發明提供一種實時目標匹配跟蹤方法包括步驟1)基於攝取時間相近且攝取自同一地點的至少兩幅圖像中的每一幅所包含的像素點的特徵信息，來由每一幅圖像中獲取至少一個目標區域；2)基於每一個目標區域在各自所在圖像中所佔據的區域信息，來確定一幅圖像中的目標區域在其他幅圖像中的匹配目標區域。優選地，所述步驟1)還包括步驟基於預獲取的高斯混合背景模型及攝取時間相近且攝取自同一地點的至少兩幅圖像中的每一幅所包含的像素點，來由每一幅圖像中獲取至少一個目標區域。優選地，當一幅圖像中的一個目標區域在其他一幅圖像中的匹配目標區域有至少兩個時，所述實時目標匹配跟蹤方法還包括步驟基於該至少兩個匹配目標區域中的每一個所佔據的區域信息，將包含於一匹配目標區域中的另一匹配目標區域不再作為該個目標區域的匹配目標區域。優選地，當一幅圖像中的一個目標區域在其他一幅圖像中的匹配目標區域有至少兩個時，所述實時目標匹配跟蹤方法還包括步驟基於該至少兩個匹配目標區域中的每一個所佔據的區域，將區域存在部分重疊的兩個匹配目標區域合併後所形成的新區域作為該個目標區域的匹配目標區域。優選地，當一個匹配目標區域在一幅圖像中對應至少兩個目標區域，且該個匹配目標區域所在的圖像與該至少兩個目標區域所在圖像為連續兩幀時，所述實時目標匹配跟蹤方法還包括步驟基於該至少兩個目標區域中的每一個在所在圖像中所佔據的區域信息及該個匹配目標區域在所在圖像中所佔據的區域信息來計算該至少兩個目標區域中的每一個與該個匹配目標區域的重疊度，並基於所計算出的重疊度來確定與該個匹配目標區域對應的目標區域。優選地，所述實時目標匹配跟蹤方法還包括步驟當一幅圖像中的一個目標區域在該幅圖像之後的連續第一預定幀數的多幅圖像中均沒有匹配目標區域時，將該個目標區域作為丟失目標區域。優選地，所述實時目標匹配跟蹤方法還包括步驟當一幅圖像中的一個目標區域在該幅圖像之前的連續第二預定幀數的多幅圖像中均沒有匹配目標區域時，將該個目標區域作為新目標區域。基於上述目的，本發明還提供一種實時目標匹配跟蹤系統包括獲取模塊，用於基於攝取時間相近且攝取自同一地點的至少兩幅圖像中的每一幅所包含的像素點的特徵信息，來由每一幅圖像中獲取至少一個目標區域；第一匹配模塊，用於基於每一個目標區域在各自所在圖像中所佔據的區域信息，來確定一幅圖像中的目標區域在其他幅圖像中的匹配目標區域。優選地，所述獲取模塊還包括子獲取模塊，用於基於預獲取的高斯混合背景模型及攝取時間相近且攝取自同一地點的至少兩幅圖像中的每一幅所包含的像素點的特徵信息，來由每一幅圖像中獲取至少一個目標區域。優選地，當一幅圖像中的一個目標區域在其他一幅圖像中的匹配目標區域有至少兩個時，所述實時目標匹配跟蹤系統還包括刪除模塊，用於基於該至少兩個匹配目標區域中的每一個所佔據的區域，將包含於一匹配目標區域中的另一匹配目標區域不再作為該個目標區域的匹配目標區域。優選地，當一幅圖像中的一個目標區域在其他一幅圖像中的匹配目標區域有至少兩個時，所述實時目標匹配跟蹤系統還包括第二匹配模塊，用於基於該至少兩個匹配目標區域中的每一個所佔據的區域，將區域存在部分重疊的兩個匹配目標區域合併後所形成的新區域作為該個目標區域的匹配目標區域。優選地，當一個匹配目標區域在一幅圖像中對應至少兩個目標區域，且該個匹配目標區域所在的圖像與該至少兩個目標區域所在圖像為連續兩幀時，所述實時目標匹配跟蹤系統還包括第三匹配模塊，用於基於該至少兩個目標區域中的每一個在所在圖像中所佔據的區域信息及該個匹配目標區域在所在圖像中所佔據的區域信息來計算該至少兩個目標區域中的每一個與該個匹配目標區域的重疊度，並基於所計算出的重疊度來確定與該個匹配目標區域對應的目標區域。優選地，所述實時目標匹配跟蹤系統還包括第一確定模塊，用於當一幅圖像中的一個目標區域在該幅圖像之後的連續第一預定幀數的多幅圖像中均沒有匹配目標區域時， 將該個目標區域作為丟失目標區域。優選地，所述實時目標匹配跟蹤系統還包括第二確定模塊，用於當一幅圖像中的一個目標區域在該幅圖像之前的連續第二預定幀數的多幅圖像中均沒有匹配目標區域時， 將該個目標區域作為新目標區域。如上所述，本發明的實時目標匹配跟蹤方法及系統具有以下有益效果以目標在圖像中所佔據的區域作為跟蹤對象，並基於一目標區域在自身所在圖像中所佔據的區域信息來確定該目標區域在其他幅圖像中的匹配目標區域，由於無需採用現有提取目標不變特徵的算法，因此相對於現有技術，本發明的方法複雜度低，易於實現對目標區域的實時跟蹤，也能被應用於更多的監控場所。
圖1顯示為本發明的實時目標匹配跟蹤方法的流程圖。圖2顯示為本發明的實時目標匹配跟蹤方法獲取一幅圖像中的目標區域的示意圖。圖3顯示為本發明的實時目標匹配跟蹤方法獲取的目標區域y2在所在圖像A2中所佔據的區域信息示意圖。圖4顯示為本發明的實時目標匹配跟蹤方法獲取的目標區域y3在所在圖像中A3 中所佔據的區域信息示意圖。圖5顯示為本發明的實時目標匹配跟蹤方法獲取的一個目標區域在其他一幅圖像中有兩個匹配目標區域時的示意圖。圖6顯示為本發明的實時目標匹配跟蹤方法獲取的一個目標區域在其他一幅圖像中有兩個匹配目標區域時的示意圖。圖7顯示為本發明的實時目標匹配跟蹤方法所確定的一個目標區域與該目標區域對應的匹配目標區域的重疊區的示意圖。圖8顯示為本發明的匹配跟蹤系統的結構示:
元件標號說明
1匹配跟蹤系統
11獲取模塊
12第一匹配模塊
A1、A2、A3圖像
a4、a6、cl、c2、yl目標區域
b4、b4，、b6、b6，、匹配目標區域
b6'\d
cdl、cd2重疊區
S1-S2步驟
具體實施例方式以下通過特定的具體實例說明本發明的實施方式，本領域技術人員可由本說明書所揭露的內容輕易地了解本發明的其他優點與功效。本發明還可以通過另外不同的具體實施方式
加以實施或應用，本說明書中的各項細節也可以基於不同觀點與應用，在沒有背離本發明的精神下進行各種修飾或改變。圖1為本發明的實時目標匹配跟蹤方法的流程圖。其中，本發明所述的方法主要由匹配跟蹤系統來執行，所述匹配跟蹤系統為安裝在網絡設備中的應用模塊等。該網絡設備為一種能夠按照事先存儲的程序，自動、高速地進行大量數值計算和各種信息處理的現代化智能電子設備，其硬體包括但不限於微處理器、FPGA、DSP、嵌入式設備等。所述網絡設備包括但不限於1)單個或多個網絡伺服器集；2)分布式網絡設備；3)基於雲計算(Cloud Computing)的由大量計算機或網絡伺服器構成的雲的計算機集合等。其中，雲計算是分布式計算的一種，由一群鬆散耦合的計算機集組成的一個超級虛擬計算機。在步驟Sl中，所述匹配跟蹤系統基於攝取時間相近且攝取自同一地點的至少兩幅圖像中的每一幅所包含的像素點的特徵信息來由每一幅圖像中獲取至少一個目標區域。其中，所述匹配跟蹤系統獲取攝取時間相近且攝取自同一地點的至少兩幅圖像的方式包括但不限於1)由設置在某一地點的圖像攝取設備將自身所攝取的圖像提供給所述匹配跟蹤系統，例如，設置在某一道路的攝像機將自身攝取的連續多幀包含經過該道路的車輛的圖像提供給所述匹配跟蹤系統；幻從其他設備處獲取攝取時間相近的至少兩幅圖像。例如，從與一圖像攝取裝置通信連接的流媒體伺服器處獲取由該圖像攝取裝置定期攝取的至少兩幅圖像。；3)從存儲有圖像的存儲設備中獲取等等。例如，操作人員從所述存儲設備中所存儲的連續多幀圖像中剔除不清晰圖像，再將剩餘多幅圖像提供給所述匹配跟蹤系統。其中，所述像素點的特徵信息包括但不限於顏色信息、灰度信息等。作為一種優選方式，所述匹配跟蹤系統對所獲取的每一幅圖像所包含的像素點的特徵信息進行分析，將特徵信息相同的連續相鄰的各像素點所構成的區域作為一個目標區域，由此來從每一幅圖像中獲得至少一個目標區域。例如，如圖2所示，其為所述匹配跟蹤系統所獲取的一幅圖像Al，該圖像Al包括像素點all、al2、……anm，所述匹配跟蹤系統基於像素點akj、ak(j+l)、a(k+l) (j_l)、a(k+l) j、a (k+1) (j+1)、a (k+1) (j+2)、a (k+1) (j+3)、a (k+2) (j_l) a (k+2) j、a (k+2) (j+1)、a (k+2) (j+2)各自的特徵信息相同、且兩兩相鄰，將該些像素點構成的區域yl作為目標區域。作為另一種優選方式，所述匹配跟蹤系統基於預獲取的高斯混合背景模型及所述每一幅圖像所包含的像素點的特徵信息，來由每一幅圖像中獲取至少一個目標區域。例如，所述匹配跟蹤系統獲取的圖像來自設置在某一道路的攝像機所攝取的多幀圖像，則所述匹配跟蹤系統先基於高斯混合背景模型進行背景訓練，然後採用差分法對所述多幀圖像中每一幀圖像的運動車輛進行檢測，由此獲得每一幀圖像中的各車輛中心點和邊框區域，進而將每一邊框區域作為一個目標區域。需要說明的是，本領域技術人員應該理解，上述所述僅僅只是列示，而非對本發明的限制，事實上，任何基於圖像所包含的像素點的特徵信息來由該幅圖像中獲取至少一個目標區域的方式，均應包含在本發明的範圍內。在步驟S2中，所述匹配跟蹤系統基於每一個目標區域在各自所在圖像中所佔據的區域信息來確定一幅圖像中的目標區域在其他幅圖像中的匹配目標區域。需要說明的是，當將一個目標區域自身所在圖像與該目標區域的匹配目標區域自身所在的圖像疊合，該目標區域所佔據區域與該目標區域的匹配目標區域所佔據區域重疊的區域定義為重疊區，則所述匹配跟蹤系統基於第一幅圖像中的一個目標區域與第二幅圖像中的一個目標區域存在重疊區，將第二幅圖像中的該個目標區域作為第一幅圖像中的目標區域的匹配目標區域。例如，所述匹配跟蹤系統在步驟Sl中由圖像A2中獲取了目標區域y2，由圖像A3中獲取了目標區域y3，分別如圖3和4所示，則所述匹配跟蹤系統基於目標區域y2在圖像 A2中所佔據的區域信息，即「第4行第3列至第4行第9列與第6行第3列至第6行第9 列所構成的區域」、及目標區域y3在圖像A3中所佔據的區域信息，即「第4行第5列至第4 行第10列與第6行第5列至第6行第10列所構成的區域」，確定目標區域y2與目標區域 y3存在重疊區，即「第4行第5列至第4行第9列與第6行第5列至第6行第9列所構成的區域」，由此，所述匹配跟蹤系統將目標區域y3作為目標區域ι2的匹配目標區域。作為本發明的一種優選方式，根據本發明的方法，還包括步驟S3-1 (未予圖示)。在步驟S3-1中，所述匹配跟蹤系統確定一幅圖像中的一個目標區域在其他一幅圖像中的匹配目標區域有至少兩個時，則基於該至少兩個匹配目標區域中的每一個所佔據的區域信息，將包含於一匹配目標區域中的另一匹配目標區域不再作為該個目標區域的匹配目標區域。例如，如圖5所示，所述匹配跟蹤系統在步驟S2中確定圖像A中的一個目標區域 a4在圖像B中的匹配目標區域包括目標區域b4和b4』，並基於目標區域b4和b4』各自所佔據的區域信息確定目標區域b4包含目標區域b4』，則所述匹配跟蹤系統將目標區域b4』 不再作為目標區域a4的匹配目標區域。作為本發明的另一種優選方式，根據本發明的方法，還包括步驟S3_2(未予圖示)°在步驟S3-2中，所述匹配跟蹤系統確定一幅圖像中的一個目標區域在其他一幅圖像中的匹配目標區域有至少兩個時，則所述匹配跟蹤系統基於該至少兩個匹配目標區域中的每一個所佔據的區域，將區域存在部分重疊的兩個匹配目標區域合併後所形成的新區域作為該個目標區域的匹配目標區域。例如，如圖6所示，所述匹配跟蹤系統在步驟S2中確定圖像A中的一個目標區域 a6在圖像B中的匹配目標區域包括目標區域即圖中上方的長方形區域)和目標區域 MT (即圖中下方的矩形區域)，並基於目標區域M和MT各自所佔據的區域信息確定目標區域M和b6』部分重疊，則所述匹配跟蹤系統將所述目標區域M和b6』予以合併所形成的新區域MT』(即圖中虛線所構成的區域)作為該個目標區域a6的匹配目標區域。作為本發明的再一種優選方式，根據本發明的方法，還包括步驟S4(未予圖示)。在步驟S4中，所述匹配跟蹤系統確定一個匹配目標區域在一幅圖像中對應至少兩個目標區域，且該個匹配目標區域所在的圖像與該至少兩個目標區域所在圖像為連續兩幀時，則基於該至少兩個目標區域中的每一個在所在圖像中所佔據的區域信息及該個匹配目標區域在所在圖像中所佔據的區域信息來計算該至少兩個目標區域中的每一個與該個匹配目標區域的重疊度，並基於所計算出的重疊度來確定與該個匹配目標區域對應的目標區域。需要說明的是，當將一個目標區域自身所在圖像與該目標區域的匹配目標區域自身所在的圖像疊合，該目標區域所佔據區域與該目標區域的匹配目標區域所佔據區域重疊的區域定義為重疊區，所述匹配跟蹤系統將所述重疊區的面積與該目標區域及該目標區域的匹配目標區域的面積和之比作為該目標區域與該目標區域的匹配目標區域的重疊度。例如，如圖7所示，所述匹配跟蹤系統獲得連續兩幀圖像包括圖像C與圖像D，且確定所述圖像D中的目標區域d為圖像C中的目標區域cl和c2的匹配目標區域，並基於所述目標區域d在圖像D中所佔據的區域信息與目標區域Cl在所述圖像C中所佔據的區域信息來確定目標區域d與目標區域Cl的重疊區為區域cdl，基於所述目標區域d在所述圖像D中所佔據的區域信息與所述目標區域c2在所述圖像C中所佔據的區域信息來確定目標區域d與目標區域c2的的重疊區為區域cd2，則所述匹配跟蹤系統計算目標區域d與目標區域cl的重疊度=區域cdl的面積/(目標區域d的面積+目標區域cl的面積)，目標區域d與目標區域c2的重疊度=區域cd2的面積/(目標區域d的面積+目標區域c2的面積)，隨後，所述匹配跟蹤系統基於目標區域d與目標區域cl的重疊度大於目標區域d與目標區域c2的重疊度，將目標區域d作為目標區域cl的匹配目標區域。作為本發明的又一種優選方式，根據本發明的方法，還包括步驟S5-1 (未予圖示)°在步驟S5-1中，所述匹配跟蹤系統確定一幅圖像中的一個目標區域在該幅圖像之後的連續第一預定幀數的多幅圖像中均沒有匹配目標區域時，將該個目標區域作為丟失目標區域。例如，所述匹配跟蹤系統獲取的圖像來自設置在某一道路的攝像機所攝取的連續多幀圖像，並基於前述步驟Sl相同的操作由第1幀圖像中獲取汽車Xl所在的目標區域el， 並基於前述步驟S2相同的操作由第2至10幀圖像中均未獲得目標區域el的匹配目標區域，則所述匹配跟蹤系統將目標區域el作為丟失目標區域。作為本發明的又一種優選方式，根據本發明的方法，還包括步驟S5_2(未予圖示)°在步驟S5-2中，所述匹配跟蹤系統確定一幅圖像中的一個目標區域在該幅圖像之前的連續第二預定幀數的多幅圖像中均沒有匹配目標區域時，將該個目標區域作為新目標區域。例如，所述匹配跟蹤系統獲取的圖像來自設置在某一道路的攝像機所攝取的連續多幀圖像，並基於前述步驟Sl相同的操作由第8幀圖像中獲取汽車X2所在的目標區域e2， 並基於前述步驟S2相同的操作由第2至7幀圖像中均未獲得目標區域e2的匹配目標區域， 則所述匹配跟蹤系統將目標區域e2作為新目標區域。圖8為本發明的匹配跟蹤系統結構示意圖。其中所述匹配跟蹤系統1包括獲取模塊11與第一匹配模塊12。所述獲取模塊11基於攝取時間相近且攝取自同一地點的至少兩幅圖像中的每一幅所包含的像素點的特徵信息來由每一幅圖像中獲取至少一個目標區域。其中，所述獲取模塊11獲取攝取時間相近且攝取自同一地點的至少兩幅圖像的方式包括但不限於1)由設置在某一地點的圖像攝取設備將自身所攝取的圖像提供給所述獲取模塊11，例如，設置在某一道路的攝像機將自身攝取的連續多幀包含經過該道路的車輛的圖像提供給所述獲取模塊11 ；2)從其他設備處獲取攝取時間相近的至少兩幅圖像。 例如，從與一圖像攝取裝置通信連接的流媒體伺服器處獲取由該圖像攝取裝置定期攝取的至少兩幅圖像。幻從存儲有圖像的存儲設備中獲取等等。例如，操作人員從所述存儲設備中所存儲的連續多幀圖像中剔除不清晰圖像，再將剩餘多幅圖像提供給所述獲取模塊11。其中，所述像素點的特徵信息包括但不限於顏色信息、灰度信息等。作為一種優選方式，所述獲取模塊11對所獲取的每一幅圖像所包含的像素點的特徵信息進行分析，將特徵信息相同的連續相鄰的各像素點所構成的區域作為一個目標區域，由此來從每一幅圖像中獲得至少一個目標區域。例如，如圖2所示，所述獲取模塊11所獲取一幅圖像Al，該圖像Al包括像素點 all、al2、……anm，所述獲取模塊 11 基於像素點 akj、ak(j+1)、a(k+1) (j_l)、a(k+l) j、 a(k+l) (j+1)、a (k+1) (j+2)、a(k+l) (j+3), a(k+2) (j_l) a(k+2) j\ a(k+2) (j+1)、a(k+2) (j+2)各自的特徵信息相同、且兩兩相鄰，來將該些像素點構成的區域yl作為目標區域。作為另一種優選方式，所述獲取模塊11還包括子獲取模塊(未予圖示)。所述子獲取模塊用於基於預獲取的高斯混合背景模型及所述每一幅圖像所包含的像素點的特徵信息，來由每一幅圖像中獲取至少一個目標區域。例如，所述子獲取模塊獲取的圖像來自設置在某一道路的攝像機所攝取的多幀圖像，則所述子獲取模塊先基於高斯混合背景模型進行背景訓練，然後採用差分法對所述多幀圖像中的每一幀圖像中的運動車輛進行檢測，由此獲得每一幀圖像中的各車輛中心點和邊框區域，進而將每一邊框區域作為一個目標區域。需要說明的是，本領域技術人員應該理解，上述所述僅僅只是列示，而非對本發明的限制，事實上，任何基於圖像所包含的像素點的特徵信息來由該幅圖像中獲取至少一個目標區域的方式，均應包含在本發明的範圍內。所述第一匹配模塊12用於基於每一個目標區域在各自所在圖像中所佔據的區域信息來確定一幅圖像中的目標區域在其他幅圖像中的匹配目標區域。需要說明的是，當將一個目標區域自身所在圖像與該目標區域的匹配目標區域自身所在的圖像疊合，該目標區域所佔據的區域與該目標區域的匹配目標區域所佔據的區域相重疊的區域定義為重疊區，則所述第一匹配模塊12基於第一幅圖像中的一個目標區域與第二幅圖像中的一個目標區域存在重疊區，將第二幅圖像中的該個目標區域作為第一幅圖像中的目標區域的匹配目標區域。例如，所述獲取模塊11由圖像A2中獲取了目標區域y2，由圖像A3中獲取了目標區域y3，分別如圖3和4所示，則所述第一匹配模塊12基於目標區域y2在圖像A2中所佔據的區域信息，即「第4行第3列至第4行第9列與第6行第3列至第6行第9列所構成的區域」、及目標區域y3在圖像A3中所佔據的區域信息，即「第4行第5列至第4行第10列與第6行第5列至第6行第10列所構成的區域」，確定目標區域y2與目標區域y3存在重疊區，即「第4行第5列至第4行第9列與第6行第5列至第6行第9列所構成的區域」，由此，所述第一匹配模塊12將目標區域y3作為目標區域12的匹配目標區域。作為本發明的一種優選方式，所述匹配跟蹤系統1還包括刪除模塊(未予圖示)。具體地，所述第一匹配模塊12確定一幅圖像中的一個目標區域在其他一幅圖像中的匹配目標區域後，所述刪除模塊確定該個目標區域在其他一幅圖像對應的匹配目標區域有至少兩個時，所述刪除模塊基於該至少兩個匹配目標區域中的每一個所佔據的區域信息，將包含於一匹配目標區域中的另一匹配目標區域不再作為該個目標區域的匹配目標區域。例如，如圖5所示，所述第一匹配模塊12確定圖像A中的目標區域a4在圖像B中的匹配目標區域包括目標區域b4和b4』後，所述刪除模塊基於目標區域b4和b4』均為目標區域a4的匹配目標區域，來確定目標區域a4在圖像B中的匹配目標區域有兩個，並基於目標區域b4和b4』各自所佔據的區域信息確定目標區域b4包含目標區域b4』，則所述刪除模塊將目標區域b4』不再作為目標區域a4的匹配目標區域。作為本發明的另一種優選方式，所述匹配跟蹤系統1還包括第二匹配模塊(未予圖示)。當所述第一匹配模塊12確定一幅圖像中的一個目標區域在其他一幅圖像中的匹配目標區域後，第二匹配模塊確定該個目標區域在其他一幅圖像中的匹配目標區域有至少兩個時，則所述第二匹配模塊基於該至少兩個匹配目標區域中的每一個所佔據的區域，將區域存在部分重疊的兩個匹配目標區域合併後所形成的新區域作為該個目標區域的匹配目標區域。例如，如圖6所示，所述第一匹配模塊12確定圖像A中的一個目標區域a6在圖像 B中的匹配目標區域包括目標區域即圖中上方的長方形區域)和目標區域MT (即圖中下方的矩形區域)，所述第二匹配模塊基於目標區域M和MT均為目標區域a6的匹配目標區域，來確定目標區域a6在圖像B中的匹配目標區域有2個，並基於目標區域M和MT 各自所佔據的區域信息確定目標區域M和MT部分重疊，則所述第二匹配模塊將所述目標區域M和b6』予以合併所形成的新區域MT 』(即圖中虛線所構成的區域)作為該個目標區域a6的匹配目標區域。作為本發明的再一種優選方式，所述匹配跟蹤系統1還包括第三匹配模塊(未予圖示)。所述第一匹配模塊12確定一幅圖像中的目標區域在另一副圖像中的匹配目標區域後，所述第三匹配模塊確定一個匹配目標區域在一幅圖像中對應至少兩個目標區域、且確定該個匹配目標區域所在的圖像與該至少兩個目標區域所在圖像為連續兩幀時，所述第三匹配模塊基於該至少兩個目標區域中的每一個在所在圖像中所佔據的區域信息及該個匹配目標區域在所在圖像中所佔據的區域信息來計算該至少兩個目標區域中的每一個與該個匹配目標區域的重疊度，並基於所計算出的重疊度來確定與該個匹配目標區域對應的目標區域。需要說明的是，當將一個目標區域自身所在圖像與該目標區域的匹配目標區域自身所在的圖像疊合，該目標區域與該目標區域的匹配目標區域重疊的區域定義為重疊區， 所述第三匹配模塊將所述重疊區的面積與該目標區域及該目標區域的匹配目標區域的面積和之比作為該目標區域與該目標區域的匹配目標區域的重疊度。例如，如圖7所示，所述獲取模塊11獲得連續兩幀圖像包括圖像C與圖像D，且所述第一匹配模塊12確定所述圖像D中的目標區域d為圖像C中的目標區域cl和c2的匹配目標區域，所述第三匹配模塊基於所述目標區域d在圖像D中所佔據區域與目標區域cl 在所述圖像C中所佔據區域來確定目標區域d與目標區域cl的重疊區為區域cdl，基於所述目標區域d在所述圖像D中所佔據的區域信息與所述目標區域c2在所述圖像C中所佔據的區域信息來確定目標區域d與目標區域c2的重疊區為區域cd2，則所述第三匹配模塊計算目標區域d與目標區域cl的重疊度=區域cdl的面積/(目標區域d的面積+目標區域cl的面積)，目標區域d與目標區域c2的重疊度=區域cd2的面積/(目標區域d的面積+目標區域c2的面積)，隨後，所述第三匹配模塊基於目標區域d與目標區域cl的重疊度大於目標區域d與目標區域c2的重疊度，將目標區域d作為目標區域cl的匹配目標區域。作為本發明的又一種優選方式，所述匹配跟蹤系統1還包括第一確定模塊(未予圖示)。所述第一確定模塊確定一幅圖像中的一個目標區域在該幅圖像之後的連續第一預定幀數的多幅圖像中均沒有匹配目標區域時，將該個目標區域作為丟失目標區域。例如，所述獲取模塊11獲取的圖像來自設置在某一道路的攝像機所攝取的連續多幀圖像，並由第一幀圖像中獲取汽車Xl所在的目標區域el，則所述第一確定模塊基於第 2至10幀圖像中均沒有目標區域el的匹配目標區域，將目標區域el作為丟失目標區域。作為本發明的又一種優選方式，所述匹配跟蹤系統1還包括第二確定模塊(未予圖示)。所述第二確定模塊確定一幅圖像中的一個目標區域在該幅圖像之前的連續第二預定幀數的多幅圖像中均沒有匹配目標區域時，將該個目標區域作為新目標區域。例如，所述獲取模塊11獲取的圖像來自設置在某一道路的攝像機所攝取的連續多幀圖像，並由第8幀圖像中獲取汽車x2所在的目標區域e2，所述第二確定模塊基於第2 至7幀圖像中均沒有目標區域e2的匹配目標區域，將目標區域e2作為新目標區域。綜上所述，本發明直接以目標在圖像中所佔據的區域作為跟蹤對象，並基於各目標區域各自在自身所在圖像中所佔據的區域信息來確定一目標區域在其他幅圖像中的匹配目標區域，由此來實現目標區域的跟蹤，由於無需採用現有提取目標不變特徵的算法，因此相對於現有技術，本發明的方法複雜度低，易於實現對目標區域的實時跟蹤，也能被應用於更多的監控場所。所以，本發明有效克服了現有技術中的種種缺點而具高度產業利用價值。上述實施例僅例示性說明本發明的原理及其功效，而非用於限制本發明。任何熟悉此技術的人士皆可在不違背本發明的精神及範疇下，對上述實施例進行修飾或改變。因此，舉凡所屬技術領域中具有通常知識者在未脫離本發明所揭示的精神與技術思想下所完成的一切等效修飾或改變，仍應由本發明的權利要求所涵蓋。
權利要求
1.一種實時目標匹配跟蹤方法，其特徵在於，所述實時目標匹配跟蹤方法至少包括步驟1)基於攝取時間相近且攝取自同一地點的至少兩幅圖像中的每一幅所包含的像素點的特徵信息，來由每一幅圖像中獲取至少一個目標區域；2)基於每一個目標區域在各自所在圖像中所佔據的區域信息，來確定一幅圖像中的目標區域在其他幅圖像中的匹配目標區域。
2.根據權利要求1所述的實時目標匹配跟蹤方法，其特徵在於所述步驟1)還包括步驟基於預獲取的高斯混合背景模型及攝取時間相近且攝取自同一地點的至少兩幅圖像中的每一幅所包含的像素點的特徵信息，來由每一幅圖像中獲取至少一個目標區域。
3.根據權利要求1或2所述的實時目標匹配跟蹤方法，其特徵在於當一幅圖像中的一個目標區域在其他一幅圖像中的匹配目標區域有至少兩個時，所述實時目標匹配跟蹤方法還包括步驟基於該至少兩個匹配目標區域中的每一個所佔據的區域信息，將包含於一匹配目標區域中的另一匹配目標區域不再作為該個目標區域的匹配目標區域。
4.根據權利要求1或2所述的實時目標匹配跟蹤方法，其特徵在於當一幅圖像中的一個目標區域在其他一幅圖像中的匹配目標區域有至少兩個時，所述實時目標匹配跟蹤方法還包括步驟基於該至少兩個匹配目標區域中的每一個所佔據的區域，將區域存在部分重疊的兩個匹配目標區域合併後所形成的新區域作為該個目標區域的匹配目標區域。
5.根據權利要求1所述的實時目標匹配跟蹤方法，其特徵在於當一個匹配目標區域在一幅圖像中對應至少兩個目標區域，且該個匹配目標區域所在的圖像與該至少兩個目標區域所在圖像為連續兩幀時，所述實時目標匹配跟蹤方法還包括步驟基於該至少兩個目標區域中的每一個在所在圖像中所佔據的區域信息及該個匹配目標區域在所在圖像中所佔據的區域信息來計算該至少兩個目標區域中的每一個與該個匹配目標區域的重疊度，並基於所計算出的重疊度來確定與該個匹配目標區域對應的目標區域。
6.根據權利要求1所述的實時目標匹配跟蹤方法，其特徵在於所述實時目標匹配跟蹤方法還包括步驟當一幅圖像中的一個目標區域在該幅圖像之後的連續第一預定幀數的多幅圖像中均沒有匹配目標區域時，將該個目標區域作為丟失目標區域。
7.根據權利要求1所述的實時目標匹配跟蹤方法，其特徵在於所述實時目標匹配跟蹤方法還包括步驟當一幅圖像中的一個目標區域在該幅圖像之前的連續第二預定幀數的多幅圖像中均沒有匹配目標區域時，將該個目標區域作為新目標區域。
8.一種實時目標匹配跟蹤系統，其特徵在於，所述實時目標匹配跟蹤系統至少包括 獲取模塊，用於基於攝取時間相近且攝取自同一地點的至少兩幅圖像中的每一幅所包含的像素點的特徵信息，來由每一幅圖像中獲取至少一個目標區域；第一匹配模塊，用於基於每一個目標區域在各自所在圖像中所佔據的區域信息，來確定一幅圖像中的目標區域在其他幅圖像中的匹配目標區域。
9.根據權利要求8所述的實時目標匹配跟蹤系統，其特徵在於所述獲取模塊還包括子獲取模塊，用於基於預獲取的高斯混合背景模型及攝取時間相近且攝取自同一地點的至少兩幅圖像中的每一幅所包含的像素點的特徵信息，來由每一幅圖像中獲取至少一個目標區域。
10.根據權利要求8或9所述的實時目標匹配跟蹤系統，其特徵在於當一幅圖像中的一個目標區域在其他一幅圖像中的匹配目標區域有至少兩個時，所述實時目標匹配跟蹤系統還包括刪除模塊，用於基於該至少兩個匹配目標區域中的每一個所佔據的區域，將包含於一匹配目標區域中的另一匹配目標區域不再作為該個目標區域的匹配目標區域。
11.根據權利要求8或9所述的實時目標匹配跟蹤系統，其特徵在於當一幅圖像中的一個目標區域在其他一幅圖像中的匹配目標區域有至少兩個時，所述實時目標匹配跟蹤系統還包括第二匹配模塊，用於基於該至少兩個匹配目標區域中的每一個所佔據的區域，將區域存在部分重疊的兩個匹配目標區域合併後所形成的新區域作為該個目標區域的匹配目標區域。
12.根據權利要求8所述的實時目標匹配跟蹤系統，其特徵在於當一個匹配目標區域在一幅圖像中對應至少兩個目標區域，且該個匹配目標區域所在的圖像與該至少兩個目標區域所在圖像為連續兩幀時，所述實時目標匹配跟蹤系統還包括第三匹配模塊，用於基於該至少兩個目標區域中的每一個在所在圖像中所佔據的區域信息及該個匹配目標區域在所在圖像中所佔據的區域信息來計算該至少兩個目標區域中的每一個與該個匹配目標區域的重疊度，並基於所計算出的重疊度來確定與該個匹配目標區域對應的目標區域。
13.根據權利要求8所述的實時目標匹配跟蹤系統，其特徵在於所述實時目標匹配跟蹤系統還包括第一確定模塊，用於當一幅圖像中的一個目標區域在該幅圖像之後的連續第一預定幀數的多幅圖像中均沒有匹配目標區域時，將該個目標區域作為丟失目標區域。
14.根據權利要求8所述的實時目標匹配跟蹤系統，其特徵在於所述實時目標匹配跟蹤系統還包括第二確定模塊，用於當一幅圖像中的一個目標區域在該幅圖像之前的連續第二預定幀數的多幅圖像中均沒有匹配目標區域時，將該個目標區域作為新目標區域。
全文摘要
本發明提供一種實時目標匹配跟蹤方法及系統。根據本發明的方法，先對攝取時間相近且攝取自同一地點的至少兩幅圖像中的每一幅所包含的像素點的特徵信息進行分析，以便由每一幅圖像中獲取至少一個目標區域；接著，再基於每一個目標區域在各自所在圖像中所佔據的區域信息來確定一幅圖像中的目標區域在其他幅圖像中的匹配目標區域。本發明以目標在圖像中所佔據的區域作為跟蹤對象，並基於一目標區域在自身所在圖像中所佔據的區域信息來確定該目標區域在其他幅圖像中的匹配目標區域，由於無需採用現有提取目標不變特徵的算法，因此相對於現有技術，本發明的方法複雜度低，易於實現對目標區域的實時跟蹤，也能被應用於更多的監控場所。
文檔編號G06K9/00GK102521580SQ20111043292
公開日2012年6月27日 申請日期2011年12月21日 優先權日2011年12月21日
發明者劉長紅 申請人:華平信息技術(南昌)有限公司