运动目标跟踪方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种运动目标跟踪方法及系统，该方法包括：对获取的视频图像进行预处理，得到预处理后的视频图像；根据预设的高斯混合背景模型，从所述预处理后的视频图像中提取出前景运动目标图像和背景图像；根据所述前景运动目标图像，确定运动目标的第一矩形区域；根据YCbCr局部阴影检测，确定运动目标的第二矩形区域；根据改进Camshift算法，从所述预处理后的视频图像中确定运动目标的第三矩形区域；根据所述第二矩形区域和第三矩形区域，确定最终的运动目标的跟踪窗。在保证目标跟踪实时性的同时，可以提高目标跟踪的准确性。

【技术实现步骤摘要】
运动目标跟踪方法及系统
本专利技术涉及目标检测与跟踪
，具体地，涉及运动目标跟踪方法及系统。
技术介绍
视频图像中的运动目标检测和跟踪一直是热门的研究领域。基于计算机视觉的运动目标跟踪技术在智能交通和智能安防等场景中发挥出重要作用，但是复杂环境会对目标跟踪的准确性产生干扰。Camshift(continuouslyadaptivemean-shift，连续自适应均值偏移)算法是均值漂移(meanshift，均值漂移)算法的改进。在Camshift算法中，当前帧搜索窗中心是上一帧目标的质心，由于相邻两帧时间间隔短，目标移动距离较小，并未离开搜索窗内，因此Camshift算法能够快速的匹配目标，具有良好的实时性。但是，当背景颜色与目标颜色相近，或者目标附近有与目标色调相似的物体时，会对Camshift算法的结果产生干扰，导致跟踪窗口扩大，进而造成目标跟踪的准确性降低甚至跟踪失败。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种运动目标跟踪方法及系统。第一方面，本专利技术提供一种运动目标跟踪方法，包括：对获取的视频图像进行预处理，得到预处理后的视频图像；根据预设的高斯混合背景模型，从所述预处理后的视频图像中提取出前景运动目标图像和背景图像；根据所述前景运动目标图像，确定运动目标的第一矩形区域；根据YCbCr局部阴影检测，确定运动目标的第二矩形区域；根据改进Camshift算法，从所述预处理后的视频图像中确定运动目标的第三矩形区域；根据所述第二矩形区域和第三矩形区域，确定最终的运动目标的跟踪窗。可选地，对获取的视频图像进行预处理，得到预处理后的视频图像，包括：利用双线性插值方法将所述视频图像缩放至预设的尺寸，得到缩放后的视频图像；对所述缩放后的视频图像进行高斯滤波以及噪声消除，得到预处理后的视频图像。可选地，根据所述前景运动目标图像，确定运动目标的第一矩形区域，包括：对所述前景运动目标图像依次进行固定阈值处理、中值滤波、形态学处理，获得处理后的前景运动目标图像；在所述处理后的前景运动目标图像中确定运动目标的第一矩形区域；所述第一矩形区域包围所述运动目标。可选地，根据YCbCr局部阴影检测，确定运动目标的第二矩形区域，包括：将所述预处理后的视频图像的RGB颜色空间转到YCbCr颜色空间；根据局部阴影检测，获得所述预处理后的视频图像的阴影图像；根据所述阴影图像和前景运动目标图像，获得阴影移除后的前景运动目标图像；在所述阴影移除后的前景运动目标图像中确定运动目标的第二矩形区域。可选地，根据改进Camshift算法，从所述预处理后的视频图像中确定运动目标的第三矩形区域，包括：步骤1：将所述预处理后的视频图像的RGB颜色空间转到HSV颜色空间；步骤2：以所述第一矩形区域为初始搜索区域，计算所述初始搜索区域中H维和S维的颜色直方图；步骤3：根据H维和S维的颜色直方图的反向投影，得到颜色概率分布图；步骤4：在颜色概率分布图中计算搜索窗的零阶矩阵；步骤5：基于所述零阶矩阵，得到所述搜索窗的目标质心；步骤6：将所述搜索窗的目标质心作为所述搜索窗的中心，并将所述搜索窗的中心移动至上一帧预处理后的视频图像中的运动目标的质心位置，记录所述搜索窗的中心移动距离；步骤7：判断所述搜索窗的中心移动距离是否小于预设的阈值，若小于，则将所述搜索窗的位置作为运动目标的第三矩形区域；若不小于，则返回执行步骤4。可选地，根据所述第二矩形区域和第三矩形区域，确定最终的运动目标的跟踪窗，包括：将所述第二矩形区域和第三矩形区域进行逻辑与运算，获得最终的运动目标跟踪窗。可选地，根据预设的高斯混合背景模型，从所述预处理后的视频图像中提取出运动目标图像和背景图像之前，还包括：从视频图像中提取出预设帧数的候选视频帧；基于所述候选视频帧，构建高斯混合背景模型。第二方面，本专利技术提供一种运动目标跟踪系统，包括：处理器和存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器用于调取所述程序程序指令以第一方面中任一项所述的运动目标跟踪方法。与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：本专利技术提供一种运动目标跟踪方法及系统，通过对获取的视频图像进行预处理，得到预处理后的视频图像；根据预设的高斯混合背景模型，从所述预处理后的视频图像中提取出前景运动目标图像和背景图像；根据所述前景运动目标图像，确定运动目标的第一矩形区域；根据YCbCr局部阴影检测，确定运动目标的第二矩形区域；根据改进Camshift算法，从所述预处理后的视频图像中确定运动目标的第三矩形区域；根据所述第二矩形区域和第三矩形区域，确定最终的运动目标的跟踪窗。在保证目标跟踪实时性的同时，可以提高目标跟踪的准确性。附图说明通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1为本专利技术实施例提供的运动目标跟踪方法的流程图；图2为本专利技术实施例提供的运动目标跟踪方法的阴影处理前后的对比图；图3为传统Camshift算法的目标跟踪方法的效果示意图；图4为本专利技术实施例提供的运动目标跟踪方法的效果示意图。具体实施方式下面结合具体实施例对本专利技术进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本专利技术，但不以任何形式限制本专利技术。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本专利技术的保护范围。图1为本专利技术实施例提供的运动目标跟踪方法的流程图，如图1所示。该方法可以包括：S101、对获取的视频图像进行预处理，得到预处理后的视频图像。本实施例中，利用双线性插值方法将视频图像缩放至预设的尺寸，得到缩放后的视频图像；对缩放后的视频图像进行高斯滤波以及噪声消除，得到预处理后的视频图像。具体地，利用双线性插值方法将导入的视频图像的width方向和height方向各缩小0.3倍，加快后期对图像的处理速度。然后，对视频图像进行高斯滤波，消除噪声干扰。高斯内核的大小为3×3，滤波后得到预处理后的视频图像frame。S102、根据预设的高斯混合背景模型，从预处理后的视频图像中提取出前景运动目标图像和背景图像。本实施例中，高斯混合背景模型建立完成后，提取前景运动目标图像fgMask1和背景图像bgImage。可选地，在执行S102之前，还可以从视频图像中提取出预设帧数的候选视频帧；基于候选视频帧，构建高斯混合背景模型。具体地，利用视频图像的前10帧建立高斯混合背景模型，提取前景运动目标图像fgMask1和背景图像bgImage。S103、根据前景运动目标图像，确定运动目标的第一矩形区域。本实施例中，对前景运动目标图像依次进行固定阈值处理、中值滤波、形态学处理，获得处理后的前景运动目标图像；在处理后的前景运动目标图像中确定运动目标的第一矩形区域；第一矩形区域包围运动目标。具体地，将前景运动目标图像fgMask1二值化，采用固定阈值处理，阈值设定为128。二值化后得到前景二值图像fgMask2。然后，对前景二值图像fgMask2进行中值滤波，进一步消除噪声点；其中，设定滤波二维滑动模板为5×5。然后，将滤波后的图像进行形态学闭处理，消除一些干扰团块；其中形态学闭处理使用5×5长方形结构元素。最后，利用OpenCV中findContours函本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种运动目标跟踪方法，其特征在于，包括：对获取的视频图像进行预处理，得到预处理后的视频图像；根据预设的高斯混合背景模型，从所述预处理后的视频图像中提取出前景运动目标图像和背景图像；根据所述前景运动目标图像，确定运动目标的第一矩形区域；根据YCbCr局部阴影检测，确定运动目标的第二矩形区域；根据改进Camshift算法，从所述预处理后的视频图像中确定运动目标的第三矩形区域；根据所述第二矩形区域和第三矩形区域，确定最终的运动目标的跟踪窗。

【技术特征摘要】
1.一种运动目标跟踪方法，其特征在于，包括：对获取的视频图像进行预处理，得到预处理后的视频图像；根据预设的高斯混合背景模型，从所述预处理后的视频图像中提取出前景运动目标图像和背景图像；根据所述前景运动目标图像，确定运动目标的第一矩形区域；根据YCbCr局部阴影检测，确定运动目标的第二矩形区域；根据改进Camshift算法，从所述预处理后的视频图像中确定运动目标的第三矩形区域；根据所述第二矩形区域和第三矩形区域，确定最终的运动目标的跟踪窗。2.根据权利要求1所述的运动目标跟踪方法，其特征在于，对获取的视频图像进行预处理，得到预处理后的视频图像，包括：利用双线性插值方法将所述视频图像缩放至预设的尺寸，得到缩放后的视频图像；对所述缩放后的视频图像进行高斯滤波以及噪声消除，得到预处理后的视频图像。3.根据权利要求1所述的运动目标跟踪方法，其特征在于，根据所述前景运动目标图像，确定运动目标的第一矩形区域，包括：对所述前景运动目标图像依次进行固定阈值处理、中值滤波、形态学处理，获得处理后的前景运动目标图像；在所述处理后的前景运动目标图像中确定运动目标的第一矩形区域；所述第一矩形区域包围所述运动目标。4.根据权利要求1所述的运动目标跟踪方法，其特征在于，根据YCbCr局部阴影检测，确定运动目标的第二矩形区域，包括：将所述预处理后的视频图像的RGB颜色空间转到YCbCr颜色空间；根据局部阴影检测，获得所述预处理后的视频图像的阴影图像；根据所述阴影图像和前景运动目标图像，获得阴影移除后的前景运动目标图像；在所述阴影移除后的前景运动目标图像中确定运动目标的第二矩形区...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐兵，任狄，
申请(专利权)人：上海应用技术大学，
类型：发明
国别省市：上海,31