对象跟踪方法及对象跟踪装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种对象跟踪方法及对象跟踪装置。本发明专利技术的各个方面中的一个方面公开了所述对象跟踪方法。所述对象跟踪方法包括以下步骤：从当前图像的至少一个先前图像中，确定第一对象与第二对象之间的运动差异；针对各第二对象，根据所述第一对象与该第二对象之间的相应运动差异，来计算这两个对象之间的参数；其中，所述参数表示这两个对象的运动一致性；基于相应参数，将所述第一对象和相应的第二对象确定为移动组；通过将相应参数与预定义阈值进行比较，来确定所述移动组的类型；以及根据与所述移动组的所述类型相对应的预定义跟踪方法，来确定所述第一对象在所述当前图像中的位置。根据本发明专利技术，将提高对象跟踪精度。

Object tracking method and object tracking device

The invention provides an object tracking method and an object tracking device. One aspect of the various aspects of the invention discloses the object tracking method. The object tracking method comprises the following steps: at least from a previous image of the current image, to determine the difference between the first object and the second object; the second object, according to the corresponding motion difference between the first object and the second object, to calculate the parameters between the two objects; among them, the the parameter represents the consistency of the two movement of an object; based on the corresponding parameters, the first object and the second corresponding object identified as mobile group; through the corresponding parameters are compared with the predefined threshold to determine the type of dynamic shift group; and according to the predefined types and the mobile group relative the tracking method, to determine the first object in the current position in the image. According to the invention, the tracking precision of the object will be improved.

【技术实现步骤摘要】
对象跟踪方法及对象跟踪装置
本专利技术涉及图像处理，特别是涉及例如对象跟踪。
技术介绍
对象(例如，面部、行人)跟踪是在视频的每个帧(即，每个图像)中确定对象位置。在交通安全、监控或顾客行为分析领域中，对象跟踪变得日益重要。并且，在动态、复杂的真实世界场景中，尤其是在拥挤的情景中，鲁棒地对人进行检测和跟踪是至关重要的。传统方法是单独基于各对象自身过去的轨迹，而不考虑其他对象，来确定该对象的位置。然而，实际上，一个对象很少被孤立并与整个场景无关。因此，可能存在具有与该对象的短期或长期的运动相关性的其他一些对象。在“Multi-TargetTrackingbyOnlineLearningofNon-linearMotionPatternsandRobustAppearanceModels”(基于非线性运动模式及鲁棒外观模型的在线学习的多目标跟踪)(BoYangandRamNevatia,InstituteforRoboticsandIntelligentSystems,UniversityofSouthernCalifornia,LosAngeles,CA90089,USA,inCVPR2012)(BoYang，RamNevatia，机器人与智能系统协会，南加利福尼亚大学，洛杉矶，CA90089，USA，CVPR2012)中，公开了一种在确定一个被跟踪对象(objecttobetracked)的位置时考虑其他对象的示例性技术。上述技术引入了一种移动组(movinggroup)方法来提高对象跟踪精度，其中，所述移动组是如下的一组人，这些人以相近的速度和相近的方向移动，而且保持彼此接近。在上述技术中，在某一时间内、一个被跟踪对象和该被跟踪对象周围的对象的位置保持足够接近的情况下，该被跟踪对象与其周围的对象将被视为同属于移动组；否则，该被跟踪对象将被视为单个对象。而后，对于单个对象，将由对象检测器来确定被跟踪对象在当前图像中的位置。对于移动组中的被跟踪对象，将先由对象检测器，来确定被跟踪对象在当前图像中的位置。并且，在未能由对象检测器确定出位置的情况下，将根据移动组中的对象在当前图像的先前图像当中的移动轨迹，来估计位置。如上所述，对于移动组中的被跟踪对象，在对象检测器未能确定出位置的情况下，将根据移动组中的对象在当前图像的先前图像当中的移动轨迹，来估计位置。然而，在移动组中的对象之间存在严重遮挡的情况下，所估计的被跟踪对象的位置将是错误的。例如，如图1A所示，人A是被跟踪对象，并且人A被人B严重遮挡。如上所述，人A和人B将被视为同属于移动组。当在当前图像的搜索区域中确定人A的位置时，根据上述技术确定的人A的位置(即，图1B中所示的矩形框)将包含人B的许多信息。换言之，所确定的人A的位置是不准确的。因此，对象跟踪精度不理想。
技术实现思路
因此，鉴于上面在
技术介绍
中的叙述，本公开旨在解决如上所述的问题。根据本专利技术的一个方面，提供了一种对象跟踪方法，该对象跟踪方法包括：运动确定步骤，从当前图像的至少一个先前图像中，确定第一对象与第二对象之间的运动差异；其中，所述第一对象是所述当前图像中的被跟踪对象，所述第二对象是所述当前图像中的所述第一对象周围的对象；计算步骤，针对各第二对象，根据所述第一对象与该第二对象之间的相应运动差异，来计算这两个对象之间的参数；其中，所述参数表示这两个对象的运动一致性；移动组确定步骤，基于相应参数，将所述第一对象和相应的第二对象确定为移动组；类型确定步骤，通过将相应参数与预定义阈值进行比较，来确定所述移动组的类型；以及位置确定步骤，根据与所述移动组的所述类型相对应的预定义跟踪方法，来确定所述第一对象在所述当前图像中的位置。利用本专利技术，将提高对象跟踪精度。通过以下参照附图的描述，本专利技术进一步的特征及优点将变得清楚。附图说明被并入本说明书并构成本说明书的一部分的附图例示了本专利技术的实施例，并且与文字描述一起用来说明本专利技术的原理。图1A至图1B示意性地示出了人A被人B严重遮挡的示例性的当前图像。图2是示意性地示出能够实施根据本专利技术的实施例的技术的硬件结构的框图。图3示意性地示出了根据本专利技术的实施例的对象跟踪处理的流程图。图4示意性地示出了由照相机拍摄的图像的示例性样本。图5示意性地示出了阈值、移动组的类型和与移动组相对应的跟踪方法间的关系。图6A至图6C示意性地示出了与移动组的类型相对应的示例性样本。图7是示意性地示出根据本专利技术的跟踪方法1的过程的流程图。图8示意性地示出了示例性的当前图像中的第一对象的预测尺寸与局部搜索区域的尺寸之间的关系。图9示意性地示出了根据本专利技术的示例性的“点到区域”图像匹配方法。图10是示意性地示出根据本专利技术的跟踪方法3的过程的流程图。图11是示意性地示出图10中所示的步骤S1030的过程的流程图。图12是例示根据本专利技术的实施例的对象跟踪装置1200的结构的框图。具体实施方式下面，将参照附图来详细描述本专利技术的示例性实施例。应当指出，以下的描述实质上仅仅是说明性和示例性的，并且决非旨在限定本专利技术及其应用或用途。在实施例中陈述的构成要素及步骤的相对布置、数值表达式和数值并不限定本专利技术的范围，除非另外特别指明。此外，本领域技术人员公知的技术、方法及设备可能不作详细讨论，但在适当的情况下应当作为本说明书的一部分。请注意，类似的附图标记及字母指代图中的类似项目，因而，一旦项目在一个图中被定义，则对于之后的图不需要再讨论该项目。(硬件结构)首先，将参照图2，来描述能够实施下文所述的技术的硬件结构。图2是示意性地示出能够实施根据本专利技术的实施例的技术的硬件结构200的框图。硬件结构200例如包括中央处理单元(CPU)210、随机存取存储器(RAM)220、只读存储器(ROM)230、硬盘240、输入设备250、输出设备260、网络接口270及系统总线280。此外，可以通过诸如个人数据助理(PDA)、移动电话、照相机、网络摄像机、笔记本电脑、台式电脑或其他合适的电子设备，来实施硬件结构200。CPU210是任何合适的可编程控制设备(诸如处理器等)，并且通过执行存储在ROM230或硬盘240(诸如存储器等)中的各种应用程序，来执行下文所述的各种功能。RAM220用来临时存储从ROM230或硬盘240中加载的程序或数据，并且还用作如下的空间，在该空间中，CPU210执行各种程序，诸如实施下文将参照图3至图11详细描述的公开的技术，以及其他可用的功能。硬盘240存储许多种类的信息，诸如操作系统(OS)、各种应用、控制程序，以及由制造商预存储或预生成的数据，其中，所述数据例如可以是下文所述的阈值(TH)。输入设备250是输入接口，并且例如接收从图像获取装置输出的自然场景图像，其中，所述图像获取装置例如可以是照相机、数字照相机、网络摄像机，或者其他合适的电子设备。并且，输出设备260是输出接口，并且将对象跟踪结果输出给用户。网络接口270提供用于将硬件结构200连接到网络(未示出)的接口。例如，硬件结构200经由网络接口270，来与经由网络而连接的其他电子设备进行数据通信。作为另一选择，可以为硬件结构200配设无线接口，以进行无线数据通信。系统总线280提供如下的数据传送路径，该数据传送路径用于本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种对象跟踪方法，所述对象跟踪方法包括：运动确定步骤，从当前图像的至少一个先前图像中，确定第一对象与第二对象之间的运动差异；其中，所述第一对象是所述当前图像中的被跟踪对象，所述第二对象是所述当前图像中的所述第一对象周围的对象；计算步骤，针对各第二对象，根据所述第一对象与该第二对象之间的相应运动差异，来计算这两个对象之间的参数；其中，所述参数表示这两个对象的运动一致性；移动组确定步骤，基于相应参数，将所述第一对象和相应的第二对象确定为移动组；类型确定步骤，通过将相应参数与预定义阈值进行比较，来确定所述移动组的类型；以及位置确定步骤，根据与所述移动组的所述类型相对应的预定义跟踪方法，来确定所述第一对象在所述当前图像中的位置。

【技术特征摘要】
1.一种对象跟踪方法，所述对象跟踪方法包括：运动确定步骤，从当前图像的至少一个先前图像中，确定第一对象与第二对象之间的运动差异；其中，所述第一对象是所述当前图像中的被跟踪对象，所述第二对象是所述当前图像中的所述第一对象周围的对象；计算步骤，针对各第二对象，根据所述第一对象与该第二对象之间的相应运动差异，来计算这两个对象之间的参数；其中，所述参数表示这两个对象的运动一致性；移动组确定步骤，基于相应参数，将所述第一对象和相应的第二对象确定为移动组；类型确定步骤，通过将相应参数与预定义阈值进行比较，来确定所述移动组的类型；以及位置确定步骤，根据与所述移动组的所述类型相对应的预定义跟踪方法，来确定所述第一对象在所述当前图像中的位置。2.根据权利要求1所述的对象跟踪方法，其中，一个先前图像中的所述第一对象与一个第二对象之间的所述运动差异包括以下各差异中的至少一者：位置距离、移动速度差异、移动方向差异、对象尺寸差异，以及这两个对象出现在同一图像中的持续时间。3.根据权利要求1所述的对象跟踪方法，其中，所述参数越大，则所述两个对象的所述运动一致性越高；并且，其中，所述类型确定步骤包括：在相应参数小于或等于第一预定义阈值的情况下，将所述移动组的所述类型确定为单个移动组；在相应参数大于或等于第二预定义阈值的情况下，将所述移动组的所述类型确定为高一致性移动组；以及在相应参数大于所述第一预定义阈值且小于所述第二预定义阈值的情况下，将所述移动组的所述类型确定为低一致性移动组。4.根据权利要求3所述的对象跟踪方法，其中：与所述单个移动组相对应的所述预定义跟踪方法是通过使用对象检测器，来确定所述第一对象在所述当前图像中的所述位置；与所述高一致性移动组相对应的所述预定义跟踪方法是根据所述第一对象在所述当前图像的先前图像当中的移动轨迹，来确定所述第一对象在所述当前图像中的所述位置；与所述低一致性移动组相对应的所述预定义跟踪方法是根据所述第一对象在所述当前图像的先前图像当中的所述移动...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡琦，王世婷，温东超，
申请(专利权)人：佳能株式会社，
类型：发明
国别省市：日本,JP