一种基于视频压缩域的目标跟踪技术制造技术

本发明专利技术涉及一种基于视频压缩域的目标跟踪技术。该技术与目标所在背景是否为动态或静态无关。第一帧的目标识别区需要人为输入，从第一帧的目标识别区出发建立后续解码帧中目标像素块强关联区域，并忽略目标物体所在像素区域之外的其它像素块，解码帧中参照参考帧队列中的目标所在像素区进行解码的宏块包含了目标在解码帧中的像素块，并形成运动矢量集合，分别存储运动矢量集合和各个运动矢量对应的像素块在图像中的位置到计算缓冲区。通过中值法或Meanshift算法进一步优化目标物体矢量集合，去除在解码时由于非目标像素块参考参考队列中目标像素块而引起的噪声运动矢量，并得到当前解码帧中的目标识别区。建立目标候选区队列，存入解码帧的目标识别区的大小与位置，以保证完整找出后续解码帧中的目标像素块。本技术方案简单、高效、精度高、适用范围广、计算量小，十分符合在嵌入式、机器人、多通路目标跟踪等领域内使用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频压缩域的目标跟踪技术
本专利技术涉及一种基于视频压缩域的目标跟踪的技术。
技术介绍
随着物联网的发展与普及，目标物体跟踪技术作为其中一门关键技术，融合了图像处理、模式识别、目标检测、人工智能、自动控制等计算机领域的前沿技术，在军事侦察、视频监控、交通管理、医疗诊断、自主导航、气象探测等领域发挥重要作用。目标跟踪属于视频与图像处理范畴，常用的目标跟踪技术主要建立在图像原码的基础上，随着视频压缩传输技术尤其是H.26x的发展，最近几年，也有一些目标跟踪技术建立在视频压缩领域。一个完整的目标跟踪信息链包括：图像信息的感知或探测、预处理、压缩、存储、传输、复原、信息提取(融合、分离、增强等)、应用。根据目标跟踪算法所使用的阶段可分为：1、基于图像原码的目标跟踪技术，在预处理阶段或复原后阶段进行目标跟踪算法研究。2、基于视频压缩域的目标跟踪技术，在压缩之后，复原之前进行目标跟踪算法研究。基于图像原码的目标跟踪技术，如：OAB、IVT、MIL、CT、TCD、Struck等技术，优势在于所使用的图像信息最为全面，可以使用的数学工具众多，得到的目标检测追踪效果良好。但缺点也十分明显：1、对于图像原码的处理致使数据处理量庞大，对硬件资源的要求较高。运行时所占用的计算资源高，对于处理高分辨率或多路视频输入时，计算资源就会变的捉襟见肘。2、实时性较差，在图像原码的基础上处理数据需要耗费大量的时间。基于视频压缩域的目标跟踪技术，如：一种基于H.264/AVC压缩域的运动目标跟踪的方法(CN104683802A)、Real-timemovingobjectdetectionandsegmentationinH.264videostreams、TrackingofextendedsizetargetsinH.264compressedvideousingtheprobabilisticdataassociationfilter、基于H.264压缩与的运动目标检测算法(电子科技2010年第23卷7期)、基于H.264/AVC压缩域的视频运动目标检测(国防科技大学张文琪硕士论文)等所提出的技术方案。优势在于建立在视频压缩域，使用了在视频压缩时产生的有益信息，使得计算量大幅减小，对于硬件资源的需求相对于技术原码的技术方案大幅下降，计算效率高。由梁久祯、徐永存；武智霞、王化、王沛；KrishnaReddyKonda、YonasTeodrosTefera、NicolaConci、FrancescoG.B.DeNatale；VimalThilak、CharlesD.Creusere；等人在专利及该领域内论文所提出的技术方案可知，利用视频压缩技术过程中产生的运动矢量、DCT系数、等有益信息，将图像分为背景及运动物体两个部分，技术方案着重于如何利用这些有益信息，检测图像背景与运动物体，并且尽可能准确的描述运动物体所在图像坐标以及运动物体的轮廓。但目前的技术方案缺点也十分显著：1、静止目标丢失。当运动目标由运动状态转为静止状态，运动矢量大小接近于零，当前技术方案会将运动目标规划为图像背景从而丢失目标。2、运动目标在视频帧中的前后关联性差。当前技术方案目的在于检测当前图像中的运动像素块，无法建立目标像素块的前后关联。即当前技术方案可以检测出当前图像中的运动物体，但无法确定哪个运动物体是目前所要追踪的目标。虽然也有人提出建立所有运动像素块的运动曲线模型，但在实际场景下，物体的运动轨迹通常是无法预测的，具有很强的随机特性，所以类似的技术方案是不可用的。3、抗干扰性差。在实际应用中由于摄像头的抖动或移动，致使整幅图像的背景发生相对移动，整幅图像会产生繁多的运动矢量，即使进行抗噪性处理，也无法避免非目标物体运动矢量的大量出现，导致无法识别运动目标或识别能力差。4、应用范围理想化。当前技术所建立的基础是背景图像在完全静止或个别像素块微弱位移的基础上，当背景图像呈现动态，则当前图像会产生大量的运动矢量，且运动矢量杂乱无规律，无法通过统计学原理进行滤波，因此无法得到准确获取运动目标。因此当前基于视频压缩领域的运动目标跟踪技术，应用范围有限，虽然在一定程度上解决了由于计算资源有限带来的问题，但距离实际情况下的目标跟踪还有不少问题。所以当前技术方案的应用领域着重于监控系统，判断所在监控范围内是否存在运动物体，在非监控系统应用领域，由于上述问题，当前技术方案并不适用。
技术实现思路
为了解决在压缩域实现目标跟踪的技术问题，避免其它专利方案中导致的静止目标丢失、运动目标在视频帧中的前后关联性差、抗干扰性差、应用范围理想化等诸多技术问题,本专利技术提出一种基于视频压缩域内完成目标跟踪的技术。该技术与目标所在背景是否为动态或静态无关，从目标出发建立前后帧中目标所在位置强关联区域，并忽略目标所在像素区域之外的其它像素块。解码帧中参照参考帧队列中的目标所在像素区进行解码的宏块包含了目标在解码帧中的像素块，并形成运动矢量集合，通过中值法或Meanshift算法进一步优化目标矢量集合，去除在解码时由于非目标像素块参考参考帧中目标像素块而引起的噪声运动适量，得到解码帧的目标识别区。通过建立目标候选区队列，解决多参考帧技术的应用如图1所示。保存解码帧的目标识别区的大小与位置至目标候选区队列，以保证完整找出后续解码帧中的目标像素块。本技术方案简单、高效、精度高、适用范围广、计算量小，十分符合在嵌入式、机器人、多通路目标跟踪等领域内使用。本专利技术所用编码模型为IPPP....或IPPBPPB...等参考模型，在这类模型中I帧为编码起始帧，后续编码帧均为P帧或B帧，不包含SI帧及SP帧。本专利技术的目的是提供一种在视频压缩域内完成目标跟踪的技术。在充分利用编解码过程中所产生的有益信息的同时减小目标的搜索空间、降低计算资源的使用量。为了实现上述目的，采用以下技术方案：一种在视频压缩域的目标跟踪技术，其特征在于：一、获取视频图像编码后的码流文件，并获取有益信息，有益信息包括：1、当前帧在码流中的序列号如图2所示，其中C表示当前帧在码流中的序列号。2、解码子块所采用的参考图像序列号如图2所示，其中R表示解码子块所采用的参考图像序列号。3、解码子块相对于参考块的运动矢量如图2所示，其中mv为解码子块相对于参考块的运动矢量。4、当前帧中宏块的编号。图3表示了宏块与子块的关系，其中n表示前帧中宏块的编号，m为子块的编号。5、当前宏块中子块的编号如图2所示，其中A表示当前宏块中当前子块编号，P表示当前子块所采用的参考帧子块编号，P′表示P子块对应在当前帧中的编号。6、当前码流视频图像的大小。二、获取目标所在帧中的位置及选区大小，并调用目标跟踪算法进行目标的跟踪，其中目标跟踪算法的流程图如图4所示，步骤解释如下：1、建立候选帧序列，并开辟存储空间candidate_list[num][(X，Y，x，y)]。候选帧序列candidate_list[][]用于存储目标所在帧在视频序列中的编号num以及目标在所在帧中的位置及选区大小(X，Y，x，y)如图5中B所示。2、输入目标所在帧中的位置及选区大小(X，Y，x，y)，以及所在帧的视频序列编号num并保存于候选帧序列。目标所在帧中的位置及选区大小(X，Y本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视频压缩域的目标跟踪技术，其特征在于，所述技术包括：通过建立前后帧中目标所在位置强关联区域，得到解码帧中包含目标的运动矢量集合及像素块位置信息；通过中值法得到解码帧目标识别区；通过Meanshift算法得到解码帧目标识别区。

【技术特征摘要】
1.一种基于视频压缩域的目标跟踪技术，其特征在于，所述技术包括：通过建立前后帧中目标所在位置强关联区域，得到解码帧中包含目标的运动矢量集合及像素块位置信息；通过中值法得到解码帧目标识别区；通过Meanshift算法得到解码帧目标识别区。2.根据权利要求1所述的一种基于视频压缩域的目标跟踪技术，其特征在于通过建立前后帧中目标所在位置强关联区域，得到解码帧中包含目标的运动矢量集合及像素块位置信息：第一帧图像的目标识别区由人为或其它算法输入，从第一帧的目标识别区出发建立前后帧中目标所在位置强关联区域，并忽略目标所在像素区域之外的其它像素块；解码帧中参照参考帧队列中的目标所在像素区进行解码的宏块包含了目标在解码帧中的像素块，并形成运动矢量集合；保存运动矢量集合及运动矢量集合对应的像素块到计算缓冲区；建立目标候选区队列，保存解码帧的目标识别区的大小与位置至目标候选区队列到，以保证完整找出后续解码帧中的目标像素块。3.根据权利要求1所述的一种基于视频压缩域的目标跟踪技术，其特征在于通过中值法得到解码帧目标识别区：首先将计算缓冲区中的运动矢量集合(xi，yi)...

【专利技术属性】
技术研发人员：王灏，张腾云，
申请(专利权)人：王灏，张腾云，
类型：发明
国别省市：陕西,61