视频中运动目标的跟踪方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种视频中运动目标的跟踪方法和装置。将上一帧的跟踪结果作为当前帧跟踪的初始坐标；计算出上一帧和当前帧标定框的颜色直方图特征；根据初始坐标，颜色直方图特征和初始位置标定框内的像素点的坐标计算出偏移坐标；计算出偏移坐标和初始坐标的差为偏移量；当偏移量小于或等于预设偏移阈值时，跟踪过程结束，偏移坐标为跟踪目标坐标。该方法能够减少了图像的处理范围，减少了计算花销，能够提高多目标重叠时识别的准确率，大大提高该方法跟踪效率和跟踪准确率。相应地，本发明专利技术还提供一种视频中运动目标的跟踪装置。

Method and device for tracking moving object in video

The invention relates to a tracking method and a device for moving objects in video. The last frame tracking as a result of the current frame tracking initial coordinates; calculated on a frame and the current frame calibration frame color histogram; according to the initial coordinates, color histogram and initial position calibration of pixel coordinates frame calculate offset coordinates; calculate the coordinates and the coordinates of the initial offset difference offset the amount; while the offset is less than or equal to a predetermined offset threshold, the tracking process is completed, the coordinates for the tracking target coordinate offset. The method can reduce the processing range of the image, reduce the computational cost, improve the accuracy of multi-target overlapping identification, and greatly improve the tracking efficiency and tracking accuracy of the method. Accordingly, the invention also provides a tracking device for moving objects in video.

【技术实现步骤摘要】
视频中运动目标的跟踪方法和装置
本专利技术涉及图像处理领域，特别是涉及一种视频中运动目标的跟踪方法和装置。
技术介绍
随着信息技术的蓬勃发展，计算机视觉技术在视频跟踪领域的应用越来越广泛，尤其在体育赛事视频分析中，通过计算机视觉跟踪运动目标进行体育赛事分析能够大大减少人工成本，提高分析准确度。近年来基于在线机器学习的跟踪算法得到了快速发展，如差分法和基于时空上下文学习的快速跟踪算法等，然而上述各种基于在线机器学习的跟踪方法由于背景场地单一化或不同帧间整幅图片像素点作差，使得计算量大，在多人靠近重叠时，容易出现跟踪出错，跟踪准确性低。
技术实现思路
基于此，有必要针对传统运动目标的跟踪方法跟踪效率低，跟踪准确率低的问题，提供一种视频中运动目标的跟踪方法以及装置。一种视频中运动目标的跟踪方法，包括以下步骤：将上一帧中跟踪目标的标定框的定位点的定位坐标作为当前帧中标定框的定位点在当前帧中的初始定位坐标，并将上一帧中跟踪目标的标定框中每个像素点的坐标作为当前帧中标定框中每个像素点在当前帧中的初始坐标；计算上一帧中标定框的第一颜色直方图特征及当前帧中标定框的第二颜色直方图特征；根据初始定位坐标、当前帧中标定框中每个像素点的初始坐标、第一颜色直方图特征和第二颜色直方图特征，计算当前帧中标定框的定位点的第一偏移定位坐标；计算得到当前帧中标定框的偏移量为第一偏移定位坐标和初始定位坐标之间的差值；当偏移量小于或等于预设偏移量阈值时，选取第一偏移定位坐标为当前帧中标定框的定位点在当前帧中的定位坐标。在一个实施例中，上述视频中运动目标的跟踪方法还包括：当偏移量大于预设偏移量阈值时，循环执行以下步骤，直至偏移量小于或等于预设偏移量阈值时，选取当前得到的偏移定位坐标为当前帧中标定框的定位点在当前帧中的定位坐标：根据第一偏移定位坐标计算偏移后的当前帧中标定框中每个像素点的偏移坐标；根据第一偏移定位坐标、每个像素点的偏移坐标、第一颜色直方图特征和第二颜色直方图特征，计算当前帧中标定框的第二偏移定位坐标；计算得到当前帧标定框的偏移量为第二偏移定位坐标和第一偏移定位坐标之间的差值；当当前帧中标定框的偏移量小于或等于预设偏移量阈值时，选取当前得到的第二偏移定位坐标为当前帧中标定框的跟踪坐标；当当前帧中标定框的偏移量大于预设偏移量阈值时，将第二偏移定位坐标作为第一偏移定位坐标并返回执行根据第一偏移定位坐标计算偏移后的当前帧中标定框中每个像素点的偏移坐标的步骤。在一个实施例中，在计算上一帧中标定框的颜色直方图特征及当前帧中标定框的颜色直方图特征的步骤相同，均包括：获取标定框的每个像素点的RGB颜色特征值；根据像素点的RGB颜色特征值确定每个像素点所属的颜色区间，统计每个颜色区间内包含的像素点个数，得到标定框的颜色直方图特征。在一个实施例中，统计每个颜色区间内包含的像素点个数的步骤包括：获取视频帧图像中每个像素点的RGB颜色特征值，计算具有相同RGB颜色特征值的像素点的数量，根据不同的RGB颜色特征值对应的像素点数量确定每个RGB颜色特征值的颜色特征权重，为每个像素点赋予颜色特征权重值；根据每个像素点的颜色特征权重值，对每个颜色区间内包含的像素点数量进行加权求和得到每个颜色区间内包含的像素点个数。在一个实施例中，统计每个颜色区间内包含的像素点个数的步骤包括：根据标定框内每个像素点距离定位点的距离为每个像素点赋予距离权重值；根据每个像素点的距离权重值，对每个颜色区间内包含的像素点数量进行加权求和得到每个颜色区间内包含的像素点个数。在一个实施例中，采用以下公式计算偏移定位坐标：其中：j为迭代次数；为当前帧中第j次迭代的标定框定位坐标；为当前帧中第j次迭代的偏移后的标定框定位坐标；xi为跟踪框的第i个像素点的坐标；h为常数变量；g(x)是距离权重函数k(x)的导函数；u(i)是第i个像素点的RGB颜色特征值对应的颜色直方图特征上颜色区间；pu(i)(yn)是上一帧颜色区间u(i)包含的像素点数；pu(i)(y(0)n+1)当前帧颜色区间u(i)包含的像素点数。在一个实施例中，上述视频中运动目标的跟踪方法还包括：提取跟踪场地边线区域，建立跟踪场地俯视二维模型，将跟踪目标的位置投影到跟踪场地俯视二维模型中。一种视频中运动目标的跟踪装置，包括：初始化模块，用于将上一帧中跟踪目标的标定框的定位点的定位坐标作为标定框的定位点在当前帧中的初始定位坐标，并将上一帧中跟踪目标的标定框中每个像素点的坐标作为标定框中每个像素点在当前帧中的初始坐标；特征计算模块，用于计算上一帧中标定框的第一颜色直方图特征及当前帧中标定框的第二颜色直方图特征；偏移定位坐标计算模块，用于根据初始定位坐标、当前帧中标定框中每个像素点的初始坐标、第一颜色直方图特征和第二颜色直方图特征，计算当前帧中标定框的定位点的第一偏移定位坐标；偏移量计算模块，用于计算得到当前帧中标定框的偏移量为第一偏移定位坐标和初始定位坐标之间的差值；跟踪定位模块，用于当偏移量小于或等于预设偏移量阈值时，选取偏移定位坐标为当前帧中标定框的定位点在当前帧中的定位坐标。一种计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的视频中运动目标的跟踪方法的应用程序，处理器执行视频中运动目标的跟踪方法的应用程序时实现以下步骤：将上一帧中跟踪目标的标定框的定位点的定位坐标作为当前帧中标定框的定位点在当前帧中的初始定位坐标，并将上一帧中跟踪目标的标定框中每个像素点的坐标作为当前帧中标定框中每个像素点在当前帧中的初始坐标；计算上一帧中标定框的第一颜色直方图特征及当前帧中标定框的第二颜色直方图特征；根据初始定位坐标、当前帧中标定框中每个像素点的初始坐标、第一颜色直方图特征和第二颜色直方图特征，计算当前帧中标定框的定位点的第一偏移定位坐标；计算得到当前帧中标定框的偏移量为第一偏移定位坐标和初始定位坐标之间的差值；当偏移量小于或等于预设偏移量阈值时，选取第一偏移定位坐标为当前帧中标定框的定位点在当前帧中的定位坐标。一种计算机可读存储介质，其上存储有视频中运动目标的跟踪方法的应用程序，该视频中运动目标的跟踪方法的应用程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。上述视频中运动目标的跟踪方法，根据上一帧中跟踪目标的标定框的定位点的定位坐标及每个像素点的坐标确定当前帧中定位点的初始定位坐标及每个像素点的初始坐标；计算上一帧中标定框的颜色直方图特征及当前帧中标定框的颜色直方图特征；再根据初始定位坐标、当前帧中标定框中每个像素点的初始坐标、上一帧中标定框的颜色直方图特征和当前帧中标定框的颜色直方图特征确定当前帧中标定框的定位点的偏移定位坐标；根据偏移定位坐标和初始定位坐标的差值确定标定框的偏移量；当偏移量小于或等于预设偏移量阈值时，选取偏移定位坐标为标定框的定位点在当前帧中的定位坐标，完成运动目标跟踪。上述视频中运动目标的跟踪方法利用颜色直方图特征对标定框进行定位，每一帧跟踪以上一帧跟踪目标标定框的定位坐标为初始位置，不断与上一帧跟踪目标标定框的颜色直方图作比较来确定跟踪目标标定框位置，减少了图像的处理范围，减少了计算花销，能够提高多目标重叠时识别的准确率，大大提高该方法跟踪效率和跟踪准确率。附图说明图1为一个实施例中视频中运动目标的跟踪方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视频中运动目标的跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：将上一帧中跟踪目标的标定框的定位点的定位坐标作为当前帧中标定框的定位点在当前帧中的初始定位坐标，并将上一帧中跟踪目标的标定框中每个像素点的坐标作为所述当前帧中标定框中每个像素点在当前帧中的初始坐标；计算所述上一帧中标定框的第一颜色直方图特征及所述当前帧中标定框的第二颜色直方图特征；根据所述初始定位坐标、当前帧中所述标定框中每个像素点的初始坐标、所述第一颜色直方图特征和第二颜色直方图特征，计算所述当前帧中标定框的定位点的第一偏移定位坐标；计算得到所述当前帧中标定框的偏移量为所述第一偏移定位坐标和所述初始定位坐标之间的差值；当所述偏移量小于或等于预设偏移量阈值时，选取所述第一偏移定位坐标为所述当前帧中标定框的定位点在当前帧中的定位坐标。

【技术特征摘要】
1.一种视频中运动目标的跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：将上一帧中跟踪目标的标定框的定位点的定位坐标作为当前帧中标定框的定位点在当前帧中的初始定位坐标，并将上一帧中跟踪目标的标定框中每个像素点的坐标作为所述当前帧中标定框中每个像素点在当前帧中的初始坐标；计算所述上一帧中标定框的第一颜色直方图特征及所述当前帧中标定框的第二颜色直方图特征；根据所述初始定位坐标、当前帧中所述标定框中每个像素点的初始坐标、所述第一颜色直方图特征和第二颜色直方图特征，计算所述当前帧中标定框的定位点的第一偏移定位坐标；计算得到所述当前帧中标定框的偏移量为所述第一偏移定位坐标和所述初始定位坐标之间的差值；当所述偏移量小于或等于预设偏移量阈值时，选取所述第一偏移定位坐标为所述当前帧中标定框的定位点在当前帧中的定位坐标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：当所述偏移量大于所述预设偏移量阈值时，循环执行以下步骤，直至所述偏移量小于或等于所述预设偏移量阈值时，选取当前得到的所述偏移定位坐标为所述当前帧中标定框的定位点在当前帧中的定位坐标：根据所述第一偏移定位坐标计算偏移后的所述当前帧中标定框中每个像素点的偏移坐标；根据所述第一偏移定位坐标、每个像素点的偏移坐标、第一颜色直方图特征和第二颜色直方图特征，计算当前帧中标定框的第二偏移定位坐标；计算得到所述当前帧标定框的偏移量为所述第二偏移定位坐标和所述第一偏移定位坐标之间的差值；当所述当前帧中标定框的偏移量小于或等于预设偏移量阈值时，选取当前得到的第二偏移定位坐标为所述当前帧中标定框的跟踪坐标；当所述当前帧中标定框的偏移量大于预设偏移量阈值时，将所述第二偏移定位坐标作为第一偏移定位坐标并返回执行所述根据所述第一偏移定位坐标计算偏移后的所述当前帧中标定框中每个像素点的偏移坐标的步骤。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，计算上一帧中标定框的颜色直方图特征及当前帧中标定框的颜色直方图特征的步骤相同，均包括：获取标定框的每个像素点的RGB颜色特征值；根据所述像素点的RGB颜色特征值确定每个像素点所属的颜色区间，统计每个颜色区间内包含的像素点个数，得到所述标定框的颜色直方图特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述统计每个颜色区间内包含的像素点个数的步骤包括：获取视频帧图像中每个像素点的RGB颜色特征值，计算具有相同RGB颜色特征值的像素点的数量，根据不同的RGB颜色特征值对应的像素点数量确定每个RGB颜色特征值的颜色特征权重，为每个像素点赋予颜色特征权重值；根据每个像素点的颜色特征权重值，对每个颜色区间内包含的像素点数量进行加权求和得到每个颜色区间内包含的像素点个数。...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛丽娟，盛斌，李震，郑鹭宾，赵刚，柏钧文，陈天睿，段之昊，
申请(专利权)人：上海体育学院，上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海,31