一种带隐私保护的摄像机智能跟踪方法技术

本发明专利技术涉及一种带隐私保护的摄像机智能跟踪方法，利用聚合通道人体检测与核相关滤波跟踪级联并利用聚合通道人脸检测和支持向量机人脸识别技术，实现了有选择地对人体进行快速跟踪且能对部分人员有选择地进行不跟踪的目的；减少了误警和不必要的流量消耗，也很好地保护了个人隐私。

An intelligent camera tracking method with privacy protection

The invention relates to a camera intelligent tracking method with privacy protection, which uses the cascade human detection and kernel correlation filter tracking and the face detection and support vector machine face recognition technology of the aggregate channel, which realizes the fast tracking of the human body and can not track some people selectively. The purpose is to reduce the number of false alarms and unnecessary traffic consumption, and also protect the privacy of individuals.

【技术实现步骤摘要】
一种带隐私保护的摄像机智能跟踪方法
本专利技术涉及摄像机智能跟踪领域，特别涉及一种带隐私保护的摄像机智能跟踪方法。
技术介绍
目前的家用监控摄像头大都能通过用户远程指令控制摄像头转动，也有部分摄像头可以实现智能跟拍，智能跟拍方法主要有两类，一类对所有移动物体无差别对待，一律跟拍，这样做的优点是技术难度相对较低，速度也较快，不过缺点也很明显，摄像头容易被恶意闯入者诱导，或者频繁向用户发送一些家里宠物等运动物体的视频，造成误警和不必要的流量浪费；另外一类跟拍方案是对人体进行检测，之后进行人体跟踪，不过缺点是对所有人体都进行追踪，这样有一个很明显的缺点是若摄像头被盗链，家庭用户隐私视频信息很有可能被泄露。另一方面从算法的角度讲现有家用摄像头的运动目标检测普遍采用背景减法，帧间差分法，光流场法，这些算法在速度上较快，不过缺点是不能区分人体和其它任何运动物体，目前目标跟踪普遍采用的算法则是卡尔曼滤波，粒子滤波，mean-shift，OAB等，这些算法在精度或者速度上相较于目前相关滤波类跟踪算法都有较大的缺陷。专利号CN201710386007提出一种基于监控视频多目标跟踪和人脸识别的隐私保护方法，其中行人检测算法特征采用方向梯度直方图，分类器采用优化的支持向量机训练算法；行人跟踪部分采用卡尔曼滤波器。此方法能在一定程度上达到设计目的，不过存在以下两点不足：(1)在行人检测应用场景中光照，形变等环境因素较复杂，只是通过单纯提取视频帧的方向梯度直方图，算法的抗干扰能力比较差；(2)卡尔曼滤波跟踪算法则是基于传统的生成模型的目标跟踪算法，生成模型目标跟踪算法会花费大量的时间对目标外观进行建模，因此在实时性上无法达到满足，难以应用到低成本的嵌入式环境下，性能上也普遍差于当前基于判别模型的跟踪算法如相关滤波类算法。
技术实现思路
要解决的技术问题为了避免现有技术的不足之处，本专利技术提供了一种带隐私保护的摄像机智能跟踪方法，利用聚合通道人体检测与核相关滤波跟踪级联并利用聚合通道人脸检测和支持向量机人脸识别技术，实现了有选择地对人体进行快速跟踪且能对部分人员有选择地进行不跟踪的目的。技术方案一种带隐私保护的摄像机智能跟踪方法，所述的摄像机设有人体热释电模块用于感应人体红外信号，设有2自由度的舵机用于跟踪人体；其特征在于步骤如下：步骤S101：摄像机接收到触发信号，开启智能检测并读取视频帧图片；所述的触发信号为人体热释电模块接收到的人体红外信号；所述的智能检测包括聚合通道人体检测线程和聚合通道人脸检测线程；步骤S102：同时开启聚合通道人体检测线程和聚合通道人脸检测线程，若检测到人体开启核相关滤波人体跟踪线程，若检测到人脸则开启支持向量机人脸识别线程；步骤S103：根据检测到的人脸判断是否是待保护人员，若是则进入步骤S105，否则进入步骤S104；步骤S104：录制报警视频推送到用户客户端并保持跟踪；步骤S105：关闭核相关滤波人体跟踪线程，摄像机进入休眠即隐私保护模式。步骤S102中所述的聚合通道人体检测线程具体步骤如下：步骤S_A202：摄像机开始接收视频帧，将视频帧送入聚合通道人体检测模块，并开启定时器，若在给定时间内未检测到人体，则关闭摄像机智能检测程序摄像机进入休眠，否则进入步骤S_A203；步骤S_A203：挂起聚合通道人体检测线程，开启核相关滤波人体跟踪线程，并将聚合通道人体检测线程最后得到的视频帧及视频帧中的人体位置送入核相关滤波人体跟踪线程；步骤S_A204：利用S_A203步骤送入的视频帧及人体位置初始化核相关滤波跟踪器，并通过V4L视频采集接口读取视频帧更新核相关滤波跟踪器，在跟踪过程中，若跟踪失败则返回步骤S_A202重新唤醒聚合通道人体检测线程。步骤S102中所述的聚合通道人脸检测线程具体步骤如下：步骤S_B202：摄像机开始接收视频帧，将视频帧送入聚合通道人脸检测模块，并开启定时器，若在给定时间内未检测到人脸，则直接关闭聚合通道人脸检测线程并保持核相关滤波人体跟踪线程，否则进入步骤S_B203；步骤S_B203：关闭聚合通道人脸检测线程，开启支持向量机人脸识别线程，并将人脸检测线程最后得到的视频帧及视频帧中的人脸位置送入支持向量机人脸识别线程；步骤S_B204：将S_B203中检测到视频帧及人脸位置送入支持向量机分类器，利用分类器输出标签及可信度与摄像机本地数据库的待保护人员标签作对比，若为待保护人员则关闭核相关滤波人体跟踪线程，否则退出支持向量机人脸识别线程，保持核相关滤波人体跟踪线程。步骤S_A202中所述的聚合通道人体检测模块步骤如下：步骤S401：读取当前摄像头视频帧；步骤S402：将视频帧按照比例为2-1/8进行缩放得到n个图层，每隔8个图层计算一次图层特征通道，其余图层通过相邻图层推算，构造特征金字塔；将所得的特征向量化输入AdaBoost决策树分类器；步骤S403：利用AdaBoost决策树分类器对输入的特征描述进行分类；步骤S404：输出检测到的视频帧中人体位置。步骤S_B202中所述的聚合通道人脸检测模块步骤如下：步骤S401：读取当前摄像头视频帧；步骤S402：将视频帧按照比例为2-1/8进行缩放得到n个图层，每隔8个图层计算一次图层特征通道，其余图层通过相邻图层推算，构造特征金字塔；将所得的特征向量化输入AdaBoost决策树分类器；步骤S403：利用AdaBoost决策树分类器对输入的特征描述进行分类；步骤S404：输出检测到的视频帧中人脸位置。步骤S_A204所述核相关滤波跟踪器具体步骤如下：步骤S501：第一帧为聚合通道人体检测模块检测到的视频帧，之后则直接通过V4L接口读取摄像头视频帧；步骤S502：若是第一帧则基于视频帧中的已知人体位置对图片进行循环偏移，构造正负样本并提取样本的方向梯度直方图HOG；若不是第一帧，则利用前一帧中的目标位置为中心将当前帧进行循环偏移，构造正负样本，并提取HOG特征，之后对特征进行离散傅里叶变换，求取特征的外观模型z；步骤S503：判断当前视频帧是不是进入该核相关滤波跟踪器的第一帧，若是，则进入步骤S507利用该帧及帧中的人体位置初始化岭回归分类器，否则，进入步骤S504；步骤S504：计算目标外观模型的核相关性，并通过核滤波参数，计算当前待检测图片所有候选区域的回归值；步骤S505：认为步骤S504中回归值最大所对应的区域即为目标位置；步骤S506：根据当前目标位置获取搜索区域，对该区域进行提取HOG特征，对该特征进行离散傅里叶变换，获得目标在离散傅里叶变换下的外观模型；步骤S507：计算外观模型核相关性，利用岭回归模型学习当前帧核滤波参数，之后利用新的外观模型和核滤波参数更新S504步骤的岭回归分类器。所述的给定时间为15s。有益效果当前行人检测领域聚合通道检测算法在速度及召回率上有很大的优势，在视觉跟踪领域核相关滤波则同时兼顾速度和精度，本专利技术利用两者的级联实现智能摄像头中对人体有选择的跟踪，且在速度和精度上相较于传统方案都有很大程度提高；算法的运行环境硬件要求也远低于目前的深度学习视频处理方法，很大程度上降低了设备成本，有利于大规模推广；此外利用人脸检测和识别技术能对人员进行有选择地跟踪和报警，减少了误警和不必要的流量消耗，也本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种带隐私保护的摄像机智能跟踪方法，所述的摄像机设有人体热释电模块用于感应人体红外信号，设有2自由度的舵机用于跟踪人体；其特征在于步骤如下：步骤S101：摄像机接收到触发信号，开启智能检测并读取视频帧图片；所述的触发信号为人体热释电模块接收到的人体红外信号；所述的智能检测包括聚合通道人体检测线程和聚合通道人脸检测线程；步骤S102：同时开启聚合通道人体检测线程和聚合通道人脸检测线程，若检测到人体开启核相关滤波人体跟踪线程，若检测到人脸则开启支持向量机人脸识别线程；步骤S103：根据检测到的人脸判断是否是待保护人员，若是则进入步骤S105，否则进入步骤S104；步骤S104：录制报警视频推送到用户客户端并保持跟踪；步骤S105：关闭核相关滤波人体跟踪线程，摄像机进入休眠即隐私保护模式。

【技术特征摘要】
1.一种带隐私保护的摄像机智能跟踪方法，所述的摄像机设有人体热释电模块用于感应人体红外信号，设有2自由度的舵机用于跟踪人体；其特征在于步骤如下：步骤S101：摄像机接收到触发信号，开启智能检测并读取视频帧图片；所述的触发信号为人体热释电模块接收到的人体红外信号；所述的智能检测包括聚合通道人体检测线程和聚合通道人脸检测线程；步骤S102：同时开启聚合通道人体检测线程和聚合通道人脸检测线程，若检测到人体开启核相关滤波人体跟踪线程，若检测到人脸则开启支持向量机人脸识别线程；步骤S103：根据检测到的人脸判断是否是待保护人员，若是则进入步骤S105，否则进入步骤S104；步骤S104：录制报警视频推送到用户客户端并保持跟踪；步骤S105：关闭核相关滤波人体跟踪线程，摄像机进入休眠即隐私保护模式。2.根据权利要求1所述的一种带隐私保护的摄像机智能跟踪方法，其特征在于步骤S102中所述的聚合通道人体检测线程具体步骤如下：步骤S_A202：摄像机开始接收视频帧，将视频帧送入聚合通道人体检测模块，并开启定时器，若在给定时间内未检测到人体，则关闭摄像机智能检测程序摄像机进入休眠，否则进入步骤S_A203；步骤S_A203：挂起聚合通道人体检测线程，开启核相关滤波人体跟踪线程，并将聚合通道人体检测线程最后得到的视频帧及视频帧中的人体位置送入核相关滤波人体跟踪线程；步骤S_A204：利用S_A203步骤送入的视频帧及人体位置初始化核相关滤波跟踪器，并通过V4L视频采集接口读取视频帧更新核相关滤波跟踪器，在跟踪过程中，若跟踪失败则返回步骤S_A202重新唤醒聚合通道人体检测线程。3.根据权利要求1所述的一种带隐私保护的摄像机智能跟踪方法，其特征在于步骤S102中所述的聚合通道人脸检测线程具体步骤如下：步骤S_B202：摄像机开始接收视频帧，将视频帧送入聚合通道人脸检测模块，并开启定时器，若在给定时间内未检测到人脸，则直接关闭聚合通道人脸检测线程并保持核相关滤波人体跟踪线程，否则进入步骤S_B203；步骤S_B203：关闭聚合通道人脸检测线程，开启支持向量机人脸识别线程，并将人脸检测线程最后得到的视频帧及视频帧中的人脸位置送入支持向量机人脸识别线程；步骤S_B204：将S_B203中检测到视频帧及人脸位置送入支持向量机分类器，利用分类器输出标签及可信度与摄像机本地数据库的待保护人员标签作对比，若为待保护人员则关闭核相关滤波人体跟踪线程，否则退出支持向量机人脸识别线程，保持核相关滤波人体跟踪线程。4.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：史国庆，柴晓晋，吴勇，张建东，任昊，韩月，彭秀楠，莫文莉，柴源，蔡其航，周佳明，袁履绥，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61