The invention discloses a pedestrian detection and tracking method in surveillance video. Firstly, the pedestrian detection module is trained to acquire the features of both positive and negative samples, cluster the features of positive samples with k-means, train each positive sample and all negative samples to get k classifiers, and cascade them to get cascade classifiers as detection module. Then, the training and tracking module is trained to respond to the detection module. For the first frame of video, the initial target region is obtained; HOG and CSS features of the target region are extracted and cascaded to obtain fusion features; the initial tracking model is trained according to fusion features; the initial tracking model is used to correlate with the next frame, and the point with the largest response value of correlation operation is taken as the center of the target region of the next frame, and the tracking model is updated when the target disappears. The detection module is added to detect the current video frame, and the tracking model is re-initialized with the detected target position. The proposed method has good robustness and wide application scenarios in surveillance video.
【技术实现步骤摘要】
一种监控视频中的行人检测与跟踪方法
本专利技术涉及计算机视觉和图像处理领域,具体涉及一种监控视频中的行人检测与跟踪方法。
技术介绍
目标跟踪作为计算机视觉研究领域中的核心问题,在过去十几年中,一直受到众多学者的研究和关注,拥有丰硕的研究成果,并且成功地应用于生活、管理、国防等各个领域,在安防监控、智能人机交互、可穿戴设备、导弹制导、汽车自动驾驶等都有广泛的应用前景。在可预见的未来,计算机视觉领域的研究中很多方面都会涉及到目标跟踪技术,目标跟踪技术将深入到日常生活和社会各个方面,发挥更大的作用。随着目标跟踪算法所应用到的场景逐渐增加,算法所受到的挑战也越来越大,目前已有的算法很难全面应对实际中的各种复杂场景,仍然具有很大的提升空间。因此研究一种鲁棒的、性能良好的目标跟踪算法将是一项极具挑战性的工作。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术的不足,为克服现有目标跟踪算法存在的对遮挡处理不理想、在目标消失后很难继续跟踪等缺点,提出一种跟踪与检测相结合的算法。该算法通过训练级联分类器,把分类器作为检测模块检测视频帧中的目标,并用检测到的目标对跟踪模块进行初始化,在跟踪模块丢失目标后重新使用检测模块对视频帧中的目标进行检测,并重新对跟踪模块进行初始化。在视频监控系统行人跟踪场景下有较好的应用。本专利技术的目的可以通过如下技术方案实现:一种监控视频中的行人检测与跟踪方法,包括以下步骤:对检测模块进行训练:选取训练数据集,其中包括正样本和负样本;对训练数据集提取HOG(方向梯度直方图)特征和CSS(颜色自相似度)特征,将HOG特征和CSS特征进行组合,得到融合特征;对 ...
【技术保护点】
1.一种监控视频中的行人检测与跟踪方法,其特征在于,包括以下步骤:对检测模块进行训练:选取训练数据集,其中包括正样本和负样本;对训练数据集提取HOG特征和CSS特征,将HOG特征和CSS特征进行组合,得到融合特征;对训练数据集中正样本的融合特征进行K‑means聚类,得到k类不同姿态的行人类别;对k类不同姿态的行人类别与负样本进行训练,得到k个不同的SVM分类器;将得到的k个不同的SVM分类器进行级联得到级联分类器,将级联分类器作为检测模块;对跟踪模块进行训练:将得到的检测模块应用于监控视频的第一帧得到初始的目标区域;提取目标区域的HOG和CSS特征,并组合得到融合特征;根据第一帧目标区域的融合特征训练得到初始跟踪模型;用得到的初始跟踪模型与下一帧视频进行相关操作,取得相关操作响应值最大的点作为下一帧视频的目标区域的中心点,并更新跟踪模型;当目标消失的情况发生时,加入检测模块对当前视频帧进行检测,用检测到的目标区域重新初始化跟踪模型。
【技术特征摘要】
1.一种监控视频中的行人检测与跟踪方法,其特征在于,包括以下步骤:对检测模块进行训练:选取训练数据集,其中包括正样本和负样本;对训练数据集提取HOG特征和CSS特征,将HOG特征和CSS特征进行组合,得到融合特征;对训练数据集中正样本的融合特征进行K-means聚类,得到k类不同姿态的行人类别;对k类不同姿态的行人类别与负样本进行训练,得到k个不同的SVM分类器;将得到的k个不同的SVM分类器进行级联得到级联分类器,将级联分类器作为检测模块;对跟踪模块进行训练:将得到的检测模块应用于监控视频的第一帧得到初始的目标区域;提取目标区域的HOG和CSS特征,并组合得到融合特征;根据第一帧目标区域的融合特征训练得到初始跟踪模型;用得到的初始跟踪模型与下一帧视频进行相关操作,取得相关操作响应值最大的点作为下一帧视频的目标区域的中心点,并更新跟踪模型;当目标消失的情况发生时,加入检测模块对当前视频帧进行检测,用检测到的目标区域重新初始化跟踪模型。2.根据权利要求1所述的一种监控视频中的行人检测与跟踪方法,其特征在于:所述训练数据集选取INRIA数据集,其中正样本614张,包含2416个行人图像块;负样本1218张,每张随机采样5个图像块作为负样本。3.根据权利要求1所述的一种监控视频中的行人检测与跟踪方法,其特征在于,所述对训练数据集提取HOG特征的具体过程为:将训练数据集中的图像块转化为灰度图像块,并分割为S×S的单元格,计算每个单元格的梯度,把梯度方向分为N个方向,统计单元格内N个方向的梯度直方图。4.根据权利要求1所述的一种监控视频中的行人检测与跟踪方法,其特征在于,所述对训练数据集提取CSS特征的具体过程为:将训练数据集中的图像块分割为S×S的单元格,计算单元格内的像素值的和:Mc(R)=∑C(i,j),其中C(i,j)表示矩形块内像素点的值,CSS特征定义为不同单元格内像素值和的比值5.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘杰平,胡聪,韦岗,
申请(专利权)人:华南理工大学,
类型:发明
国别省市:广东,44
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