一种基于视频图像对运动目标检测和平滑跟随的方法技术

技术编号:14886553 阅读:85 留言:0更新日期:2017-03-25 15:10
本发明专利技术提供了一种基于视频图像对运动目标检测和平滑跟随的方法,其包括以下步骤:对图像序列进行预处理得到前景图;采用轮廓识别的方法筛选出所有运动目标;通过降维度来快速计算运动物体的水平位置;通过边界层策略来平滑目标的运动状态;生成模特机器人跟随运动的角速度曲线。本发明专利技术的优势在于,算法简单易行,能够快速识别移动目标,并且对硬件配置环境要求较低,可以广泛的应用在模特机器人视觉系统中,在实现模特机器人平滑跟随移动目标运动的同时也避免了抖动的现象。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频图像处理
,特别涉及一种基于视频图像对运动目标检测和平滑跟随的方法
技术介绍
传统的橱窗模特只能静态的展示衣物,将模特机器人用于时尚展示,则可以通过机器人与顾客的互动,来吸引顾客驻足,从而大大增加客流量。本专利技术提供了一种基于视频图像对运动目标检测和平滑跟随的方法,应用于模特机器人的视觉系统中,实现其对运动目标的识别和平滑跟随,当行人出现或在模特前面经过时,模特机器人可以做出转体跟随或其它交互形式。比较常见的基于视频的目标跟踪方法,是通过特征提取和目标跟踪来实现对确定目标的检测和跟踪,但商场橱窗中的模特面对的行人在不断变化,无法提前预设确定的目标。更普遍的基于机器学习的神经网络、深度学习及SVM等方法,通过大量行人或人脸样本对分类器进行训练,再对视频图像进行检测,但对硬件环境的运算速度有较高的要求。本专利技术提供的方法无需预设目标特征,通过优化计算使运动目标的识别速度大大提高,降低了对硬件配置的要求,实现了模特机器人对运动目标的跟随互动。
技术实现思路
本专利技术提供了一种用于模特机器人的运动目标快速识别和平滑跟随的方法,降低了算法对图像分辨率和硬件运算速度的依赖,实现了对运动目标的实时平滑跟踪,其具体包括步骤如下:步骤一,对图像序列进行预处理得到前景图。在预处理环节中,为了增加后续运算的效率,可以对数字视频图像的大小进行调整,减少像素点的数量。步骤二,采用轮廓识别的方法筛选出所有运动目标。具体流程如下:对步骤一得到的前景图分别进行形态学的开运算和闭运算,用于消除和填充图像的细小空洞;然后将过滤掉细小空洞的前景图,依次提取所有运动物体的轮廓;再将这些轮廓进行像素填充,使其成为图像实体;最后根据实体面积选择合适的阈值,过滤掉尺寸较小噪声点。步骤三,通过降维度来快速计算运动物体的水平位置。进一步包括如下步骤:(1),生成出运动目标像素的水平坐标直方图。将步骤二得到的含有所有运动目标的图像投影到其水平方向,并沿着水平方向统计运动物体所占像素的数量,形成像素的水平坐标直方图。(2),根据上述直方图,选取合适的阈值,确定运动目标的边界。首先,过滤小尺寸的运动物体,根据运动物体像素的水平坐标直方图,选择合适的竖直方向像素数量为阈值,从而过滤掉尺寸较小的运动物体。然后,合并被空洞分离的运动物体,根据所有运动物体水平方向的距离,选择合适的阈值,将距离相近的运动物体合并为一个整体,从而将由于运动物体中间空洞引起分离的运动物体合并为一个统一体。接下来,过滤微小摆动的物体,根据合并后的运动物体在水平方向的长度,选择合适的阈值,过滤掉运动幅度较小的运动物体。最后,确定运动物体中心位置,根据项目实际场景需要,使用对应策略来选择对应的运动物体,最终作为待跟踪的运动目标。(3),过滤噪声并最终确定运动目标的中心位置。通过运动目标最近几次的历史位置数据,对当前运动物体的位置进行中值滤波,实现对非线性噪声的过滤,然后再对中值滤波结果进行均值滤波,从而对静态位置实现平滑处理,最终确定运动物体的水平位置。步骤四,通过边界层的控制策略来平滑目标的运动状态。为了避免运动物体在小范围摆动时模特的小幅度抖动,使用边界层控制策略进行高频滤波,实现对运动目标运动状态的平滑处理,通过增加区间的数量可以提高跟踪精度,反之亦然。为了更精确的指向运动目标所在的角度,可以将图像像素坐标转化为摄像头视角处理,运动目标在视野中出现的角度计算公式如下:β1本次的目标角度,β0为当前所在角度,θ=Φ/N为各等分区间对应角度,Φ为摄像头视角,N为等分的区间份数,Δ=ρ×θ为缓冲带对应角度,ρ为缓冲带长度占区间比例,ρ为经验值,γ为本次检测到的运动物体所在角度,其计算原理如下:W为图像压缩后的宽度,A为运动物体检测到的实际像素位置。步骤五,生成模特机器人跟随运动的角速度曲线。根据运动目标的运动状态,对模特机器人进行轨迹规划,实现其对运动目标的平滑转动跟随,跟随的过程中不会抖动。通过以上步骤,能够快速识别移动目标,选取有效的区域值,提高了模特机器人对运动物体的反应速度,计算效率高,并且对硬件配置环境要求较低,可以广泛的应用在模特机器人视觉系统中,实现了模特机器人对运动目标的平稳、平滑跟随和互动,且成本低,容易为市场所接受。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术的操作流程示意图;图2是计算运动物体水平位置的流程示意图;图3是区间控制策略的模型示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图,对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。为使本专利技术的技术方案更清晰,下面将结合本专利技术的方法流程,参见图1,对专利技术实施中的技术实施细节做进一步详细的描述和解释。第一,对图像序列进行预处理得到前景图,即通过摄像头取像,本专利技术使用了640*480分辨率的USB摄像头。使用高斯混合模型,提取当前帧彩色图像的前景图像,作为之后处理的二值图像。由于模特跟随对于运动目标位置的精度的要求不高,为了减少后续图像的计算量,在提取前景图像前,可以先将摄像头获取的视频图像的大小等比例调整到指定宽度,本专利技术调整后的图像分辨率为400*300。第二,采用轮廓识别的方法筛选出所有运动目标。首先,对第二步得到的二值前景图像分别进行形态学的开运算和闭运算,用于消除和填充图像的细小空洞;其次,依次提取出前景图像中所有运动物体的轮廓,根据轮廓形状使用近似多边形结构构成封闭实体;然后,取得多边形的最小内切矩形,对于矩形面积不在有效范围(【200,30000】)内运动物体的进行舍弃,从而过滤掉尺寸较小噪声点;最后,填充筛选过后的所有运动目标的轮廓,将轮廓填充为运动目标图像实体。第三,通过降维度来快速计算运动物体的水平位置。(1),使用第三步得到的运动目标实体图像,沿着图像水平方向依次统计运动目标像素的水平坐标直方图,将运动目标的二值图像投影到其水平方向,并沿着水平方向统计运动物体所占像素的数量,形成运动目标像素的水平坐标直方图。(2),过滤小尺寸的运动物体,根据图像在竖直方向的像素数量,对于每个像素数量不在有效范围(【20,280】)内的水平坐标进行过滤,认为是运动目标的有效坐标值。(3),合并被空洞分离的运动物体,运动目标在水平方向的投影长度反映了到摄像头的距离或者在水平方向的运动幅度,根据水平方向的连续有效坐标确定所有可能的有效区域,各区域边界为所有可能运动物体在水平方向的边界,合并区域边界间隔长度小于阈值(15像素)的区域,作为同一个连通区域,即如果出现不小于阈值(15像素)列没在有效范围内,则认为阈值(15像素)列前是上一个运动目标的结束位置,直到遇到下一个像素值在有效范围的列,则认为是新的运动目标的起点。(4),过滤微小摆动的物体,根据运动物体在水平方向的长度,舍弃掉水平方本文档来自技高网...
一种基于视频图像对运动目标检测和平滑跟随的方法

【技术保护点】
一种基于视频图像对运动目标检测和平滑跟随的方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一:对图像序列进行预处理得到前景图;步骤二:采用轮廓识别的方法筛选出所有运动目标;步骤三:通过降维度来快速计算运动物体的水平位置,具体包括:(1)生成运动目标像素的水平坐标直方图;(2)根据上述直方图,选取合适的阈值,确定运动目标的边界;(3)过滤噪声并最终确定运动目标的中心位置;步骤四:通过边界层策略来平滑目标的运动状态,边界层策略是通过高频滤波的方式,实现对运动目标运动状态的平滑处理;步骤五:生成模特机器人跟随运动的角速度曲线。

【技术特征摘要】
1.一种基于视频图像对运动目标检测和平滑跟随的方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一:对图像序列进行预处理得到前景图;步骤二:采用轮廓识别的方法筛选出所有运动目标;步骤三:通过降维度来快速计算运动物体的水平位置,具体包括:(1)生成运动目标像素的水平坐标直方图;(2)根据上述直方图,选取合适的阈值,确定运动目标的边界;(3)过滤噪声并最终确定运动目标的中心位置;步骤四:通过边界层策略来平滑目标的运动状态,边界层策略是通过高频滤波的方式,实现对运动目标运动状态的平滑处理;步骤五:生成模特机器人跟随运动的角速度曲线。2.根据权利要求1所述的基于视频图像对运动目标检测和平滑跟随的方法,其特征在于,通过降维度方法,将图像投影到水平坐标方向,降低图像后续的计算量。3.根据权利要求1所述的基于视频图像对运动目标检测和平滑跟随的方法,其特征在于,步骤四中,使用边界层控制策略实现高频滤波,实现对运动目标运动状态的平滑处理,通过增加区间的数量可以提高跟踪精度,为了更精确的指向运动目标所在的角度将图像像素坐标转化为摄像头视角处理,运动目标在视野...

【专利技术属性】
技术研发人员:左巍索旭东候祖平
申请(专利权)人:深圳维周机器人科技有限公司
类型:发明
国别省市:广东;44

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