一種目標車輛跟蹤方法及裝置製造方法
2023-09-20 22:01:50 1
一種目標車輛跟蹤方法及裝置製造方法
【專利摘要】本發明公開了一種目標車輛跟蹤方法及裝置，用以獲取目標車輛的連續跟蹤信息，為車輛違章提供更多的信息依據。所述方法包括：接收當前幀圖像；提取當前幀圖像所包含的檢測信息；根據提取到的檢測信息確定檢測目標，並建立檢測目標集合，所述檢測目標集合由至少一個檢測目標組成；針對跟蹤目標集合中包含的任一跟蹤目標，確定該跟蹤目標與所述檢測目標集合中的任一檢測目標互相匹配時，根據所述檢測目標包含的檢測信息更新該跟蹤目標包含的跟蹤信息，所述跟蹤目標集合為根據歷史圖像信息獲取的。
【專利說明】一種目標車輛跟蹤方法及裝置
【技術領域】
[0001]本發明涉及視頻監控【技術領域】，尤其涉及一種目標車輛跟蹤方法及裝置。
【背景技術】
[0002]傳統的電子警察系統通常通過線圈電警實現。線圈電警通過車輛觸發地感線圈，攝像機得到信號脈衝從而抓拍目標。
[0003]但是，線圈電警存在以下缺點:1)鋪設線圈，需要切割路面，破壞城市面貌，增加人工成本；2)道路通常車流大，線圈容易損耗，增加了維護成本；3)多個非機動目標車輛集中運動時，容易導致線圈被觸發，導致錯誤抓拍；4)抓拍信號存在一定的延遲，當車速較快時，容易導致抓拍位置的偏差；5)只能抓拍單幀目標，根據單幀目標只能識別出闖紅燈的違章行為，而無法實現非法變道、利用拐彎車道直行、利用直行車道拐彎、超速、壓線、逆行、黃牌佔道、機動車佔用非機動車道、違章停車等更多的違章行為。
[0004]綜上，現有的電子警察系統由於只能對單幀目標進行識別，使得識別結果具有一定的局限性，無法為車輛違章提供更多的信息依據。
【發明內容】
[0005]本發明實施例提供一種目標車輛跟蹤方法及裝置，用以獲取目標車輛的連續跟蹤信息，為車輛違章提供更多的信息依據。
[0006]本發明實施例提供一種目標車輛跟蹤方法，包括:
[0007]接收當前幀圖像；
[0008]提取當前幀圖像所包含的檢測信息，所述檢測信息包括目標車輛車牌的號碼信息和位置信息；
[0009]根據提取到的檢測信息確定檢測目標，並建立檢測目標集合，所述檢測目標集合由至少一個檢測目標組成；
[0010]針對跟蹤目標集合中包含的任一跟蹤目標，確定該跟蹤目標與所述檢測目標集合中的任一檢測目標互相匹配時，根據所述檢測目標包含的檢測信息更新該跟蹤目標包含的跟蹤信息，所述跟蹤目標集合為根據歷史圖像信息獲取的。
[0011]本發明實施例提供一種目標車輛跟蹤裝置，包括:
[0012]接收單元，用於接收當前幀圖像；
[0013]提取單元，用於提取當前幀圖像所包含的檢測信息，所述檢測信息包括目標車輛車牌的號碼信息和位置信息；
[0014]生成單元，用於根據提取到的檢測信息確定檢測目標，並建立檢測目標集合，所述檢測目標集合由至少一個檢測目標組成；
[0015]更新單元，用於針對跟蹤目標集合中包含的任一跟蹤目標，確定該跟蹤目標與所述檢測目標集合中的任一檢測目標互相匹配時，根據所述檢測目標包含的檢測信息更新該跟蹤目標包含的跟蹤信息，所述跟蹤目標集合為根據歷史圖像信息獲取的。[0016]本發明實施例提供的目標車輛跟蹤方法及裝置，根據接收到的當前幀圖像建立檢測目標集合，並針對檢測目標集合中的每一檢測目標，從已建立的跟蹤目標集合中確定與該檢測目標匹配的跟蹤匹配目標，同時，針對已建立的跟蹤目標集合中的每一跟蹤目標，從檢測目標集合中確定與該跟蹤目標匹配的檢測匹配目標，即將檢測目標與跟蹤目標進行雙重的交互匹配，若跟蹤目標對應的檢測匹配目標所對應的跟蹤匹配目標還為該跟蹤目標時，則能夠確定跟蹤目標與檢測目標匹配，並利用檢測目標在當前幀中的檢測信息替換與之匹配的跟蹤目標的跟蹤信息，這樣，獲取跟蹤目標的連續跟蹤信息，進而利用跟蹤目標的連續跟蹤信息，可以為車輛違章行為提供更多的信息依據。
[0017]本發明的其它特徵和優點將在隨後的說明書中闡述，並且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發明而了解。本發明的目的和其他優點可通過在所寫的說明書、權利要求書、以及附圖中所特別指出的結構來實現和獲得。
【專利附圖】
【附圖說明】[0018]此處所說明的附圖用來提供對本發明的進一步理解，構成本發明的一部分，本發明的示意性實施例及其說明用於解釋本發明，並不構成對本發明的不當限定。在附圖中:
[0019]圖1為本發明實施例中，目標車輛跟蹤方法的實施流程示意圖；
[0020]圖2為本發明實施例中，目標車輛跟蹤裝置的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0021]為了獲取目標車輛的連續跟蹤信息，為車輛違章行為提供更多的信息依據，本發明實施例提供了一種目標車輛跟蹤方法及裝置。
[0022]需要說明的是，本發明實施例提供的目標車輛跟蹤方法及裝置可以應用於純視頻電子警察系統中，通過對每幀圖像進行處理，分析視頻內容，檢測識別車牌，對車輛進行連續跟蹤，得到車牌的運動軌跡，以此分析車輛違章行為，並實現抓拍，相比於現有技術中的線圈電警，節省了施工和維護成本，抓拍目標更加準確，且能夠識別的違章行為更多。
[0023]以下結合說明書附圖對本發明的優選實施例進行說明，應當理解，此處所描述的優選實施例僅用於說明和解釋本發明，並不用於限定本發明，並且在不衝突的情況下，本發明中的實施例及實施例中的特徵可以相互組合。
[0024]如圖1所示，為本發明實施例提供的目標車輛跟蹤方法的實施流程示意圖，可以包括以下步驟:
[0025]S101、接收當前幀圖像；
[0026]S102、提取當前幀圖像所包含的檢測信息；
[0027]其中，檢測信息可以但不限於包括目標車輛車牌的號碼信息和位置信息，還可以包括顏色信息和尺寸信息；
[0028]S103、根據提取到的檢測信息確定檢測目標，並建立檢測目標集合；
[0029]其中，檢測目標集合由至少一個檢測目標組成；應當理解，每一檢測目標可以但不限於包含上述的四個屬性信息，即目標車輛車牌的號碼信息、顏色信息、尺寸信息和位置信息，為了便於描述，以下以J表示建立的檢測目標集合，則J = U1, J2,…，jn}。
[0030]S104、針對跟蹤目標集合中包含的任一跟蹤目標，確定該跟蹤目標與檢測目標集合中的任一檢測目標互相匹配時，根據與其相互匹配的檢測目標所包含的檢測信息更新該跟蹤目標包含的跟蹤信息。
[0031]其中，跟蹤目標集合為根據歷史圖像信息獲取的，以下以G表示建立的跟蹤目標集合，則 G = {gi, g2,…，gm} ο
[0032]具體實施時，步驟S104中，針對跟蹤目標集合中包含的任一跟蹤目標，按照以下步驟確定該跟蹤目標與檢測目標集合中的任一檢測目標互相匹配:
[0033]步驟1、針對跟蹤目標集合中包含的任一跟蹤目標，從檢測目標集合中確定與該跟蹤目標匹配的檢測匹配目標；
[0034]步驟2、針對確定出的檢測匹配目標，從跟蹤目標集合中確定與該檢測目標匹配的跟蹤匹配目標；
[0035]步驟3、若確定出的跟蹤匹配目標為該跟蹤目標時，確定該跟蹤目標與確定出的檢測匹配目標互相匹配。
[0036]也就是說，針對任一跟蹤目標，若該跟蹤目標對應的檢測匹配目標所對應的跟蹤匹配目標為該跟蹤目標時，確定該跟蹤目標與檢測匹配目標互相匹配。例如，假設跟蹤目標I對應的檢測匹配目標為檢測目標2，而檢測目標2對應的跟蹤匹配匹配目標為跟蹤目標I，則稱跟蹤目標I與檢測目標2互相匹配。
[0037]具體的，根據檢測匹配目標包含的四個屬性信息替換該跟蹤目標包含的四個屬性信息。這樣，當有了 多幀目標車輛車牌號碼結果後，統計目標車輛車牌號碼中每個字符出現的次數，取次數最多的字符為最優結果，如果次數相同，取最新的字符為最優結果，統計完畢後，可以得到整體最優的目標車輛車牌號碼。
[0038]具體實施時，可以但不限於採用目標匹配關聯矩陣來記錄檢測目標與跟蹤目標之間的匹配關係，且矩陣的行向量標表示跟蹤目標，列向量表示檢測目標。具體的，建立目標匹配關聯矩陣，初始化時，該矩陣中的每一元素均為O。具體實施時，可以設置目標匹配關聯矩陣的最大值，例如設置最多可以有20個跟蹤目標，10個檢測目標，即η = 10，m = 20，目標匹配關聯矩陣大小為20*10。為了便於描述，本發明實施例中以檢測目標集合中包含3個檢測目標，5個跟蹤目標為例進行說明。初始時，建立目標匹配關聯矩陣如下:
【權利要求】
1.一種目標車輛跟蹤方法，其特徵在於，包括: 接收當前幀圖像； 提取當前幀圖像所包含的檢測信息； 根據提取到的檢測信息確定檢測目標，並建立檢測目標集合，所述檢測目標集合由至少一個檢測目標組成； 針對跟蹤目標集合中包含的任一跟蹤目標，確定該跟蹤目標與所述檢測目標集合中的任一檢測目標互相匹配時，根據所述檢測目標包含的檢測信息更新該跟蹤目標包含的跟蹤信息，所述跟蹤目標集合為根據歷史圖像信息獲取的。
2.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，針對跟蹤目標集合中包含的任一跟蹤目標，按照以下方法確定該跟蹤目標與所述檢測目標集合中的任一檢測目標互相匹配: 針對跟蹤目標集合中包含的任一跟蹤目標，從檢測目標集合中確定與該跟蹤目標匹配的檢測匹配目標； 針對所述檢測匹配目標，從所述跟蹤目標集合中確定與該檢測目標匹配的跟蹤匹配目標； 若確定出的跟蹤匹配目標為該跟蹤目標時，確定該跟蹤目標與所述檢測匹配目標互相匹配。
3.如權利要求2所述的方法，其特徵在於，針對檢測目標集合中包含的每一檢測目標，從跟蹤目標集合中確定與該檢測目標匹配的跟蹤匹配目標，具體包括: 針對檢測目標集合中的每一檢測目標，按照預設匹配規則確定該檢測目標與跟蹤目標集合中的每一跟蹤目標的第一匹配係數； 選擇第一匹配係數最大的跟蹤目標為跟蹤匹配目標。
4.如權利要求2所述的方法，其特徵在於，針對跟蹤目標集合中包含的每一跟蹤目標，從所述檢測目標集合中確定與該跟蹤目標匹配的檢測匹配目標，具體包括: 針對所述跟蹤目標集合中的每一跟蹤目標，按照預設匹配規則確定該跟蹤目標與所述檢測目標集合中的每一檢測目標的第二匹配係數； 選擇第二匹配係數最大的檢測目標為檢測匹配目標。
5.如權利要求3或4所述的方法，其特徵在於，所述檢測信息包括目標車輛車牌的號碼信息和位置信息；以及 按照以下步驟確定第一匹配係數或者第二匹配係數: 針對任一檢測目標或者跟蹤目標，獲取該檢測目標或者跟蹤目標在當前幀的第一預測位置信息，所述第一預測位置信息根據上一幀圖像中所述檢測目標或者跟蹤目標的位置信息確定； 根據所述第一預測位置信息，確定第一搜索範圍信息； 判斷所述第一搜索範圍信息對應的搜索範圍內是否包含檢測信息； 在判斷結果為是時，按照以下公式確定第一匹配子係數:
(1 _ Widih - Tr _ Dis/) * (V — Height — Tv _ Disl) (.(."/ I —9 ； ".—(V — Widih * V — Height)」 τ.Coff_l為第一匹配子係數； VJVidth為當前幀圖像寬度；VJfeight為當前幀圖像高度； TxDist為所述檢測目標的質心與所述跟蹤目標的質心在水平方向上的間距； Ty_Dist為所述檢測目標的質心與所述跟蹤目標的質心在垂直方向上的間距； 在判斷結果為否時，判定所述檢測目標與所述跟蹤目標或者所述跟蹤目標與所述檢測目標不匹配，且不再執行後續步驟； 確定所述檢測目標的目標車牌號碼與所述跟蹤目標的目標車牌號碼或者將所述跟蹤目標的目標車牌號碼與所述檢測目標的目標車牌號碼進行字符串匹配，確定匹配成功的字符數量； 並按照以下公式確定第二匹配子係數:
6.如權利要求5所述的方法，其特徵在於，若檢測目標的目標車牌號碼與所述跟蹤目標的目標車牌號碼包含的字符位置與內容一致時，確定所述字符匹配成功。
7.如權利要求5所述的方法，其特徵在於，若所述第二匹配子係數為I時，確定所述檢測目標與所述跟蹤目標或者所述跟蹤目標與所述檢測目標匹配，且不再執行後續步驟。
8.如權利要求5所述的方法，其特徵在於，針對任一檢測目標或者跟蹤目標，獲取該檢測目標或者跟蹤目標在當前幀的第一預測位置信息，具體包括: 針對任一檢測目標或者跟蹤目標,確定所述檢測目標或者跟蹤目標在上一幀圖像中的位置信息； 利用預設的卡爾曼濾波器確定所述檢測目標或者跟蹤目標在當前幀的第一預測位置信息，定義目標車輛運動狀態向量為Xk = [Xk，yk，Vxk, vyk]T，觀測狀態向量為Zk = [xk, yk]T,其中:xk、yk表示目標車輛車牌位置信息，vxk, Vyk表示目標車輛的運動速度，k表示處理次數，則所述卡爾曼濾波器的相關係數定義如下: 狀態轉移矩陣
9.如權利要求5所述的方法，其特徵在於，還包括: 若跟蹤目標集合中的任一跟蹤目標與所述檢測目標集合中的所有檢測目標均不匹配時，確定所述跟蹤目標匹配失敗； 記錄所述跟蹤目標匹配失敗次數； 若所述跟蹤目標匹配失敗次數超過第三預設值時，確定所述跟蹤目標丟失。
10.如權利要求9所述的方法，其特徵在於，還包括: 若所述跟蹤目標匹配失敗次數超過第四預設值時，從所述跟蹤目標集合中刪除所述跟蹤目標，所述第四預設值大於所述第三預設值。
11.如權利要求9所述的方法，其特徵在於，確定所述跟蹤目標丟失後，還包括: 根據所述跟蹤目標在當前幀圖像中的位置信息，確定所述跟蹤目標在下一幀圖像中的第二預測位置信息； 根據所述第二預測位置信息，確定第二搜索範圍信息； 在所述第二搜索範圍信息對應的搜索範圍內搜索所述跟蹤目標；以及若在所述第二搜索範圍信息對應的搜索範圍內未搜索到所述跟蹤目標時，根據所述跟蹤目標在當前幀圖像中的位置信息，在下一幀圖像中相同位置上搜索所述跟蹤目標。
12.如權利要求5所述的方法，其特徵在於，還包括: 若所述檢測目標集合中的任一檢測目標與所述跟蹤目標集合中的所有跟蹤目標均不匹配，且所述檢測目標中、目標車輛車牌號碼信息不為空時，確定所述檢測目標為新生成目標； 將所述檢測目標添加至候選目標集合。
13.如權利要求12所述的方法，其特徵在於，還包括: 針對候選目標集合中的任一候選目標，若所述候選目標與所述檢測目標集合中的任一檢測目標連續匹配成功，且匹配成功次數超過第五預設值時，將所述候選目標添加至跟蹤目標集合中；並 從所述候選目標集合中刪除所述候選目標。
14.一種目標車輛跟蹤裝置，其特徵在於，包括: 接收單元，用於接收當前幀圖像； 提取單元，用於提取當前幀圖像所包含的檢測信息； 生成單元，用於根據提取到的檢測信息確定檢測目標，並建立檢測目標集合，所述檢測目標集合由至少一個檢測目標組成； 更新單元，用於針對跟蹤目標集合中包含的任一跟蹤目標，確定該跟蹤目標與所述檢測目標集合中的任一檢測目標互相匹配時，根據所述檢測目標包含的檢測信息更新該跟蹤目標包含的跟蹤信息，所述跟蹤目標集合為根據歷史圖像信息獲取的。
15.如權利要求14所述的裝置，其特徵在於，所述更新單元，包括: 第一確定子單元，用於針對跟蹤目標集合中包含的任一跟蹤目標，從檢測目標集合中確定與該跟蹤目標匹配的檢測匹配目標； 第二確定子單元，用於針對所述檢測匹配目標，從所述跟蹤目標集合中確定與該檢測目標匹配的跟蹤匹配目標； 第三確定子單元，用於若確定出的跟蹤匹配目標為該跟蹤目標時，確定該跟蹤目標與所述檢測匹配目標互相匹配。
16.如權利要求15所述的裝置，其特徵在於，所述第一確定子單元，包括: 第一確定模塊，用於針對檢測目標集合中的每一檢測目標，按照預設匹配規則確定該檢測目標與跟蹤目標集合中的每一跟蹤目標的第一匹配係數； 第一選擇模塊，用於選擇第一匹配係數最大的跟蹤目標為跟蹤匹配目標。
17.如權利要求15所述的裝置，其特徵在於，所述第二確定子單元，包括: 第二確定模塊，用於針對所述跟蹤目標集合中的每一跟蹤目標，按照預設匹配規則確定該跟蹤目標與所述檢測目標集合中的每一檢測目標的第二匹配係數； 第二選擇模塊，用於選擇第二匹配係數最大的檢測目標為檢測匹配目標。
18.如權利要求16或17所述的裝置，其特徵在於，所述檢測信息包括目標車輛車牌的號碼信息和位置信息；以及 所述第一確定模塊或者第二確定模塊，包括: 第一匹配子係數確定子模塊，用於針對任一檢測目標或者跟蹤目標，獲取該檢測目標或者跟蹤目標在當前幀的第一預測位置信息，所述第一預測位置信息根據上一幀圖像中所述檢測目標或者跟蹤目標的位置信息確定；根據所述第一預測位置信息，確定第一搜索範圍信息；判斷所述第一搜索範圍信息對應的搜索範圍內是否包含檢測信息；在判斷結果為是時，按照以下公式確定第一匹配子係數:
19.如權利要求18所述的裝置，其特徵在於， 所述第二匹配子係數確定子模塊，具體用於檢測目標的目標車牌號碼與所述跟蹤目標的目標車牌號碼包含的字符位置與內容一致時，確定所述字符匹配成功。
20.如權利要求18所述的裝置，其特徵在於， 所述第二匹配子係數確定子模塊，具體用於若所述第二匹配子係數為I時，確定所述檢測目標與所述跟蹤目標或者所述跟蹤目標與所述檢測目標匹配。
21.如權利要求18所述的裝置，其特徵在於， 所述第一匹配子係數確定子模塊，具體用於針對任一檢測目標或者跟蹤目標，確定所述檢測目標或者跟蹤目標在上一幀圖像中的位置信息；並利用預設的卡爾曼濾波器確定所述檢測目標或者跟蹤目標在當前幀的第一預測位置信息，定義目標車輛運動狀態向量為Xk=[xk，yk，vxk，vyk]TjJS測狀態向量為Zk= [xk，yk]T,其中:xk、yk表示目標車輛車牌位置信息，Vxk^vyk表示目標車輛的運動速度，k表示處理次數，則所述卡爾曼濾波器的相關係數定義如下: 狀態轉移矩陣A
22.如權利要求18所述的裝置，其特徵在於，還包括: 第一確定單元，用於若跟蹤目標集合中的任一跟蹤目標與所述檢測目標集合中的所有檢測目標均不匹配時，確定所述跟蹤目標匹配失敗； 記錄單元，用於記錄所述跟蹤目標匹配失敗次數； 第二確定單元，用於若所述跟蹤目標匹配失敗次數超過第三預設值時，確定所述跟蹤目標丟失。
23.如權利要求22所述的裝置，其特徵在於，還包括: 第一刪除單元，用於若所述跟蹤目標匹配失敗次數超過第四預設值時，從所述跟蹤目標集合中刪除所述跟蹤目標，所述第四預設值大於所述第三預設值。
24.如權利要求22所述的裝置，其特徵在於，還包括: 第三確定單元，用於根據所述跟蹤目標在當前幀圖像中的位置信息，確定所述跟蹤目標在下一幀圖像中的第二預測位置信息； 第四確定單元，用於根據所述第二預測位置信息，確定第二搜索範圍信息； 搜索單元，用於在所述第二搜索範圍信息對應的搜索範圍內搜索所述跟蹤目標；以及若在所述第二搜索範圍信息對應的搜索範圍內未搜索到所述跟蹤目標時，根據所述跟蹤目標在當前幀圖像中的位置信息，在下一幀圖像中相同位置上搜索所述跟蹤目標。
25.如權利要求18所述的裝置，其特徵在於，還包括: 第五確定單元，用於若所述檢測目標集合中的任一檢測目標與所述跟蹤目標集合中的所有跟蹤目標均不匹配，且所述檢測目標中、目標車輛車牌號碼信息不為空時，確定所述檢測目標為新生成目標； 添加單元，用於將所述檢測目標添加至候選目標集合。
26.如權利要求25所述的裝置，其特徵在於，還包括第二刪除單元，其中: 所述添加單元，用於針對候選目標集合中的任一候選目標，若所述候選目標與所述檢測目標集合中的任一檢測目標連續匹配成功，且匹配成功次數超過第五預設值時，將所述候選目標添加至跟蹤目標集合中； 所述第二 刪除單元，用於從所述候選目標集合中刪除所述候選目標。
【文檔編號】G08G1/017GK103927508SQ201310011121
【公開日】2014年7月16日 申請日期:2013年1月11日 優先權日:2013年1月11日
【發明者】章合群, 潘石柱, 張興明, 傅利泉, 朱江明, 吳軍, 吳堅 申請人:浙江大華技術股份有限公司