快速檢測目標的方法及系統與流程

2023-06-01 19:23:11

本申請涉及視頻圖像識別領域，尤其涉及快速的檢測視頻圖像中目標物體的方法和系統。

背景技術：

感興趣目標物體的檢測與跟蹤技術是計算機視覺的重要分支，是當前智能圖像處理和視頻處理的熱點問題，有著廣闊的應用前景和長遠的經濟價值。針對不同類型的目標物體，業界已提出多種檢測方法，如基於幾何特徵的方法，基於統計特徵的方法等。而基於統計特徵的方法正被業界廣泛採用。然而由於需要對待檢測圖像做多尺度的稠密掃描，目標物體的檢測過程所需的運算量相當驚人，以至於僅僅可在高性能的臺式計算機上才可以達到實時計算性能，在小型的可攜式計算設備上無法實時運行。

本申請基於單個攝像頭或者其他可輸出連續的圖像的設備作為輸入設備，並由相應的計算單元處理，從而快速定位所拍攝的真實場景圖像中感興趣的目標物體的位置、數量以及尺寸。本技術可以使用在任何使用攝像頭或視頻文件作為目標物體檢測錄入的場景中。本申請使用創新的技術提高了場景中目標物體檢測的速度並同時保證了較高的檢出率水平，有效的降低了該目標物體檢測系統對計算資源的需求。

技術實現要素：

本申請提供了一種計算機圖像中感興趣目標物體的快速檢測技術，主要用於提高計算能力受限的計算機系統中的目標物體檢測速率。

根據本申請的一個實施例，提供一種快速檢測目標物體的方法，包括：讀取待檢測的圖片序列，對每幅圖片根據圖片的到達時間以及前次的檢測結果計算圖像特徵向量；根據所述複雜特徵向量，檢測目標物體是否存在於圖片當中。

與現有技術相比，本申請提供了一種基於鄰近圖片之間的相互關聯性，合理設置掃描區域、掃描時刻的方法有效減少傳統方法中冗餘掃描部分，降低了平均每幀處理時間同時保持了較高的檢出率和響應速率。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本申請的進一步理解，構成本申請的一部分，本申請的示意性實施例及其說明用於解釋本申請，並不構成對本申請的不當限定。

圖1是本申請一個實施例的快速目標物體檢測方法的主要流程圖。

圖2是本申請一個實施例的快速目標物體檢測系統的主要結構框圖。

具體實施方式

本申請的主要思想在於基於複雜圖像特徵的，視頻圖像幀間關係的快速目標物體檢測，其應用複雜圖像特徵如HARR和LBP特徵，通過採集大量比較數據樣本訓練分類器如支持向量機等獲得訓練後的具有能進行識別的一系列參數數據的分類器（以下稱為識別器），該識別器與圖像做匹配以檢測物體，本申請通過合理劃分匹配時刻、匹配區域、匹配尺度以提高圖像的掃描速率並保持較高的檢測準確率。

為使本申請的目的、技術方案和優點更加清楚，以下結合幅度及具體實施例，對本身卻做進一步的詳細說明。

圖1示出了本申請的一個實施例的快速目標物體檢測方法的主要流程圖100。

步驟S110，輸入待檢測目標物體的視頻圖像序列。

通常利用系統的圖像捕捉裝置採集待檢測場景的數字圖像。這些數字圖像中可能包含目標物體也可能沒有目標物體，同時目標物體也可能具有不同的姿態。

步驟S110中輸出的一幀數字圖像，在步驟S120處判斷是否需要做全局掃描，判斷條件包括1）系統初次運行到目標物體檢測步驟；2）距離前次全局掃描已到達時間閾值；3）跟蹤模塊已觸發全局掃描請求。在滿足此3項判斷條件之任一條件時，系統將做一次全局掃描。所謂全局掃描是指將整幅圖像作為感興趣區域計算圖像特徵S130並做特徵匹配S140。

若未滿足步驟S120的全局掃描條件，系統進入步驟S160，該步驟將基於以下策略選取感興趣的區域和圖像尺度，包括1）根據參考數據所獲得最高可能性出現的區域設置優先掃描的區域，如圖像的下部三分之一區域或者中心區域等。此時仍需在感興趣區域的多個尺度計算圖像特徵（步驟S130）並做特徵匹配（步驟S140）；2）將前次檢測的結果區域做適當擴張並設置為感興趣區域，此時可能會有多個感興趣區域還需要對感興趣區域做合併處理以避免某些區域重疊造成重複處理。此時可在單一尺度的圖像上計算圖像特徵（步驟S130）並做特徵匹配（步驟S140）；3）對前次檢測結果的相鄰尺度計算圖像特徵（步驟S130）並做特徵匹配（步驟S140）。

步驟S130所示的特徵提取工作於標準圖像（如24x24）上，對該圖像計算其局部二值模式特徵，將該標準圖像劃分為多個區塊，對區塊中的每個像素，與它的八個領域像素進行比較，對於中心像素大於某個鄰域的，設置為；否則設置為0，這樣可獲得一個八位二進位數字是為該位置的特徵，將整個區塊計算直方圖並歸一化，這樣將區塊中的直方圖串起以後即可獲得當前檢測窗口的特徵向量。一般來說，特徵向量的維度是比較高的，可以通過一些常用的降維方法，如主元分析（PCA）等降低維度以提高步驟S140中的匹配識別速度。同時，為保證特徵匹配S140的成功率，降低漏檢率，特徵提取還需要在圖像的多個尺度上進行，即對圖像做多次縮小。

在獲得特徵圖像之後，將特徵圖像與已知的目標物體特徵做匹配步驟S140，特徵匹配通過計算特徵圖像與目標物體特徵的距離完成。特徵向量之間的距離通常採用歐幾裡德距離或者切比雪夫距離 ( Chebyshev Distance )定義進行計算。

圖2示出了本申請的一個實施例的快速目標物體檢測系統的主要流程圖200。

樣本收集步驟S200,預先採集大量的圖像數據樣本並對這些圖像數據樣本進行分割和標記。由此能獲得大量的分類好的單獨的目標物體信息圖像(樣本圖像)。

在對輸入的待檢測的圖像上的信息進行掃描檢測之前，需要進行預處理，以便獲得能對待檢測目標物體進行檢測的樣本資料庫以及識別器(訓練後帶參數數據的分類器)。

具體一種方式，可以是預先採集大量的含有待檢測目標物體圖像數據樣本，然後對這些圖像數據樣本進行分割，將分割後獲得的單個目標物體 (下稱樣本圖像）進行標記。通過該分割，可以將圖像數據樣本中的目標物體分開，形成單獨的目標物體圖像 (樣本圖像)作為正樣本。

該分割、標記（即圖像數據樣本分析）可以由人工或機器算法等方式，指定採集的分割後的樣本圖像(待檢測目標物體圖像）。

這裡，採集方式，可以通過圖像捕捉/攝取裝置來提供待檢測目標物體圖像以進行圖像數據樣本採集。

例如：通過圖像採集裝置採集樣本用的待檢測目標物體的圖像，這些圖像包括了待檢測目標物體在不同姿態不同光照等條件下的圖像。接下來可以對這些圖像數據樣本做分析(分割和標記)，比如人工方式分析，具體的可以是使用圖像編輯工具，如Photoshop，GIMP等，可以在採集到的這些圖像數據樣本上找到待檢測目標物體所在區域，另行保存為一個圖像，即分割圖像數據樣本為單獨的待識別目標物體圖像(樣本圖像），並將它的標記為待識別正樣本圖像（S220）。

步驟S225中需要準備與正樣本數目相當的負樣本，負樣本的選擇可通過圖像採集裝置採集不含待檢測目標物體的場景的圖像中截取部分圖像獲得，也可以通過截取與待檢測目標物體場景類似之錄像文件中的圖像獲得。

步驟S230所示之特徵提取使用步驟S130所述方法。

訓練分類器步驟S240，利用特徵提取步驟S230中提取的樣本圖像的特徵，作為圖像信息的檢測處理的特徵樣本，並以這些樣本訓練分類器，以獲得相應的分類器（步驟S280），即匹配檢測用的目標模板。

分類器，如採用支持向量機SVM或AdaBoost等。

目標物體檢測過程中，類似圖1中的，步驟S250輸入圖像，而步驟S260則選擇掃描窗口，基於掃描窗口和步驟S230所提取的圖像特徵輸入至分類器S280，經過匹配計算後輸出分類結果步驟S290。

本申請採用了依據歷史數據合理規劃掃描區域、掃描尺度的方法控制目標物體檢測中的匹配運算量，提高了目標物體的檢出速率和響應速度，並且，檢測結果可靠程度得到保證。

在一個典型的配置中，計算設備包括一個或多個處理器（CPU）、輸入/輸出接口、 網絡接口和內存。內存可能包括計算機可讀介質中的非永久性存儲器，隨機存取存儲器 (RAM）和/或非易失性內存等形式，如只讀存儲器（ROM）或快閃記憶體（Flash RAM）。內存是計算 機可讀介質的示例。

計算機可讀介質包括永久性和非永久性、可移動和非可移動媒體可以由任何方法 或技術來實現信息存儲。信息可以是計算機可讀指令、數據結構、程序的模塊或其他數據。 計算機的存儲介質的例子包括，但不限於相變內存（PRAM）、靜態隨機存取存儲器（SRAM）、 動態隨機存取存儲器（DRAM）、其他類型的隨機存取存儲器（RAM）、只讀存儲器（ROM）、電可擦除可編程只讀存儲器（EEPR0M）、快閃記憶體或其他內存技術、只讀光碟只讀存儲器 (CD-ROM)、數字多功能光碟（DVD)或其他光學存儲、磁盒式磁帶，磁帶磁磁碟存儲或其他磁 性存儲設備或任何其他非傳輸介質，可用於存儲可以被計算設備訪問的信息。按照本文中 的界定，計算機可讀介質不包括暫存電腦可讀媒體（transitory media),如調製的數據信號和載波。

本說明書中的各個實施例一般採用遞進的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可。

本申請可以在由計算機執行的計算機可執行指令的一般上下文中描述，例如程序模塊或單元。一般地，程序模塊或單元可以包括執行特定任務或實現特定抽象數據類型的例程、程序、對象、組件、數據結構等等。一般來說，程序模塊或單元可以由軟體、硬體或兩者的結合來實現。也可以在分布式計算環境中實踐本申請，在這些分布式計算環境中，由通過通信網絡而被連接的遠程處理設備來執行任務。在分布式計算環境中，程序模塊或單元可以位於包括存儲設備在內的本地和遠程計算機存儲介質中。

最後，還需要說明的是，術語"包括"、"包含"或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、商品或者設備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、商品或者設備所固有的 要素。在沒有更多限制的情況下，由語句"包括一個……"限定的要素，並不排除在包括所述要素的過程、方法、商品或者設備中還存在另外的相同要素。

本領域內的技術人員應明白，本申請的實施例可提供為方法、系統、或電腦程式 產品。因此，本申請可採用完全硬體實施例、完全軟體實施例、或結合軟體和硬體方面的實施例的形式。而且，本申請可採用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(包括但不限於磁碟存儲器、CD-ROM、光學存儲器等）上實施的電腦程式產品的形式。

本文中應用了具體個例對本申請的原理及實施方式進行了闡述，以上實施例的說 明只是用於幫助理解本申請的方法及其主要思想；同時，對於本領域的一般技術人員，依據本申請的思想，在具體實施方式及應用範圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內容不應理解為對本申請的限制。