一种多目标跟踪方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种多目标跟踪方法及装置，通过提取视频图像中的关键点，并对所述关键点进行跟踪，对连续N帧跟踪到的这些关键点形成轨迹，采用一定的相似性度量方法对这些关键点轨迹进行聚类，形成至少一个完整的目标，从而实现对多个目标实时、持续、准确地跟踪。该发明专利技术能够通过对跟踪得到的数量较多的多个目标轨迹进行聚类，确定多个目标，在兼顾算法精度的同时，解决了现有多目标检测加跟踪算法耗时长的问题。

Multi object tracking method and device

The invention provides a multiple target tracking method and device, by extracting the key points in the video image, and the key point of the formation of continuous trajectory tracking, tracking the N frame to the key points, using some similarity measure method to cluster the key points trajectory, forming at least one complete the target, in order to achieve the real-time, continuous and accurate tracking of multiple targets. The invention can cluster through multiple target trajectory of the tracking number, identify multiple targets, the algorithm accuracy and solve the existing multi target detection and tracking algorithm is time-consuming problem.

【技术实现步骤摘要】
一种多目标跟踪方法及装置
本专利技术涉及目标跟踪
，具体涉及一种多目标跟踪方法及装置。
技术介绍
多目标跟踪技术在智能安防领域、车载辅助系统或者军事领域都有着十分广泛的应用。多目标跟踪技术一般都是先检测出目标，然后对检测出的每个目标进行特征描述，再根据所述特征对每个目标进行跟踪，从检测到跟踪，不但算法复杂而且计算耗时长，导致多目标跟踪的实时性较差、准确度较低。对于长时间跟踪或者被跟踪目标存在形状变化情况下的跟踪，很多人采用检测的方法来代替跟踪。该方法虽然在某些情况下可以改进跟踪效果，但它需要一个离线的学习过程，也就是在检测之前需要挑选大量的被跟踪目标的样本来进行学习和训练。因此训练样本要涵盖被跟踪目标可能发生的各种形变和各种尺度、姿态变化和光照变化的情况。换言之，利用检测的方法来达到长时间跟踪的目的，对于训练样本的选择至关重要，否则，跟踪的鲁棒性就难以保证。同时，利用现有目标跟踪技术得到的多个目标的轨迹数量较多，在大量的目标轨迹中，难以逐一确定多个目标并实现对多个目标实时、持续、准确地跟踪。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于克服现有的多目标跟踪方法实时性较差、准确度较低的缺陷。本专利技术提供一种多目标跟踪方法，包括：获取视频图像；提取所述视频图像中的关键点；对所述视频图像中的关键点进行跟踪；根据所述视频图像中连续N帧跟踪到的关键点，形成关键点轨迹；对所述关键点轨迹进行聚类，形成至少一个目标。优选地，在所述对所述关键点轨迹进行聚类，形成至少一个目标的步骤之后，还包括剔除所述至少一个目标的噪声轨迹点，包括：计算所述至少一个目标中的轨迹点连接所得的至少一条边的权值；判断所述至少一条边的权值是否小于预设权值阈值；当所述至少一条边的权值小于预设权值阈值时，判定所述至少一条边对应的轨迹点为噪声轨迹点，剔除所述至少一个目标的噪声轨迹点。优选地，所述根据所述视频图像中连续N帧的关键点，形成关键点轨迹，包括：提取所述视频图像中连续N帧的关键点对应的特征；根据所述关键点在相邻两帧的特征判断所述关键点是否为有效关键点；当所述关键点为有效关键点时，根据所述有效关键点形成关键点轨迹。优选地，所述对所述关键点轨迹进行聚类，形成至少一个目标，包括：判断所述关键点轨迹的长度是否大于预设长度阈值；当所述关键点轨迹的长度大于预设长度阈值时，计算所述关键点轨迹的运动距离和任意两个所述关键点轨迹之间的夹角；根据所述关键点轨迹的运动距离和任意两个所述关键点轨迹之间的夹角，进行相似性度量；根据所述相似性度量结果进行聚类，形成至少一个目标。优选地，所述视频图像中的关键点为角点。本专利技术还提供一种多目标跟踪装置，包括：视频图像获取单元，用于获取视频图像；关键点提取单元，用于提取所述视频图像中的关键点；关键点跟踪单元，用于对所述视频图像中的关键点进行跟踪；轨迹形成单元，用于根据所述视频图像中连续N帧跟踪到的关键点，形成关键点轨迹；轨迹聚类单元，用于对所述关键点轨迹进行聚类，形成至少一个目标。优选地，还包括噪声轨迹点剔除单元，所述噪声轨迹点剔除单元包括：权值计算子单元，用于计算所述至少一个目标中的轨迹点连接所得的至少一条边的权值；权值判断子单元，用于判断所述至少一条边的权值是否小于预设权值阈值；剔除子单元，用于当所述至少一条边的权值小于预设权值阈值时，判定所述至少一条边对应的轨迹点为噪声轨迹点，剔除所述至少一个目标的噪声轨迹点。优选地，所述轨迹形成单元包括：特征提取子单元，用于提取所述视频图像中连续N帧的关键点对应的特征；有效关键点判断子单元，用于根据所述关键点在相邻两帧的特征判断所述关键点是否为有效关键点；关键点轨迹形成子单元，用于当所述关键点为有效关键点时，根据所述有效关键点形成关键点轨迹。优选地，所述轨迹聚类单元包括：轨迹长度判断子单元，用于判断所述关键点轨迹的长度是否大于预设长度阈值；计算子单元，用于当所述关键点轨迹的长度大于预设长度阈值时，计算所述关键点轨迹的运动距离和任意两个所述关键点轨迹之间的夹角；相似性度量子单元，用于根据所述关键点轨迹的运动距离和任意两个所述关键点轨迹之间的夹角，进行相似性度量；聚类子单元，用于根据所述相似性度量结果进行聚类，形成至少一个目标。优选地，所述视频图像中的关键点为角点。本专利技术技术方案，具有如下优点：本专利技术提供一种多目标跟踪方法及装置，通过提取视频图像中的关键点，并对所述关键点进行跟踪，对连续N帧跟踪到的这些关键点形成轨迹，采用一定的相似性度量方法对这些关键点轨迹进行聚类，形成至少一个完整的目标，从而实现对多个目标实时、持续、准确地跟踪。该专利技术能够通过对跟踪得到的数量较多的多个目标轨迹进行聚类，确定多个目标，在兼顾算法精度的同时，解决了现有多目标检测加跟踪算法耗时长的问题。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为一种多目标跟踪方法的流程图；图2为一种多目标跟踪装置的示意图。具体实施方式下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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。在本专利技术的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本专利技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，还可以是两个元件内部的连通，可以是无线连接，也可以是有线连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。此外，下面所描述的本专利技术不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。实施例1本实施例提供一种多目标跟踪方法，该多目标跟踪方法适用于目标为刚体的跟踪，例如车辆、非机动车等。该多目标跟踪方法的流程图如图1所示，包括如下步骤：S1：获取视频图像。所述视频图像可以通过移动摄像装置或设置在固定位置的摄像装置采集得到。S2：提取所述视频图像中的关键点。优选地，可以通过控制视频图像的每一帧中目标轨迹的数量，以减少计算量，从而提高多目标跟踪的实时性。因此所述视频图像中的关键点可以采用哈里斯(Harris)角点，提取所述视频图像中的Harris角点。首先，假设所述视频图像为I(x,y)，根据式(1)计算I(x,y)在X和Y两个方向的梯度Ix和Iy。根据梯度Ix和Iy，由式(2)分别计算出两个方向本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多目标跟踪方法，其特征在于，包括：获取视频图像；提取所述视频图像中的关键点；对所述视频图像中的关键点进行跟踪；根据所述视频图像中连续N帧跟踪到的关键点，形成关键点轨迹；对所述关键点轨迹进行聚类，形成至少一个目标。

【技术特征摘要】
1.一种多目标跟踪方法，其特征在于，包括：获取视频图像；提取所述视频图像中的关键点；对所述视频图像中的关键点进行跟踪；根据所述视频图像中连续N帧跟踪到的关键点，形成关键点轨迹；对所述关键点轨迹进行聚类，形成至少一个目标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述关键点轨迹进行聚类，形成至少一个目标的步骤之后，还包括剔除所述至少一个目标的噪声轨迹点，包括：计算所述至少一个目标中的轨迹点连接所得的至少一条边的权值；判断所述至少一条边的权值是否小于预设权值阈值；当所述至少一条边的权值小于预设权值阈值时，判定所述至少一条边对应的轨迹点为噪声轨迹点，剔除所述至少一个目标的噪声轨迹点。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述视频图像中连续N帧的关键点，形成关键点轨迹，包括：提取所述视频图像中连续N帧的关键点对应的特征；根据所述关键点在相邻两帧的特征判断所述关键点是否为有效关键点；当所述关键点为有效关键点时，根据所述有效关键点形成关键点轨迹。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述关键点轨迹进行聚类，形成至少一个目标，包括：判断所述关键点轨迹的长度是否大于预设长度阈值；当所述关键点轨迹的长度大于预设长度阈值时，计算所述关键点轨迹的运动距离和任意两个所述关键点轨迹之间的夹角；根据所述关键点轨迹的运动距离和任意两个所述关键点轨迹之间的夹角，进行相似性度量；根据所述相似性度量结果进行聚类，形成至少一个目标。5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述视频图像中的关键点为角点。6.一种多目标跟踪装置，其特征在于，包括：视频图像获取单元，用于获取视频图像；关键点提取单...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄小刚，王剑邦，张如高，
申请(专利权)人：博康智能信息技术有限公司北京海淀分公司，
类型：发明
国别省市：北京,11