一种动态目标识别跟踪图像数据优化传输方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种动态目标识别跟踪图像数据优化传输方法及系统，方法包括采集视频数据、目标框定、前景提取目标识别、调整参数确定、视频精简压缩等步骤；系统包括视频采集模块、存储模块、动态目标框定处理模块、前景提取模块、数据建模模块、像素分类模块、动态目标生成模块、位置标定模块、调整参数生成模块、视频数据压缩处理模块和通信模块。本发明专利技术能够准确提取出视频图像中的动态目标，并根据目标的移动同步调整视频的采集角度和方向，时刻清晰完整的采集到动态目标的图像，既降低了视频传输中数据量又保证了动态目标信息的准确有效性，具有较高的实用价值和广泛的应用前景。

A method and system for optimizing transmission of dynamic target recognition and tracking image data

The invention discloses an optimized transmission method and system of image data for dynamic target recognition and tracking, which includes video data acquisition, target framing, foreground extraction, target recognition, parameter adjustment, video streamlining and compression, etc. The system includes video acquisition module, storage module, dynamic target framing processing module, etc. Foreground extraction module, data modeling module, pixel classification module, dynamic target generation module, position calibration module, parameter adjustment module, video data compression processing module and communication module. The method can accurately extract the dynamic target in the video image, adjust the video acquisition angle and direction according to the moving of the target synchronously, and collect the image of the dynamic target clearly and completely at all times, which not only reduces the amount of data in the video transmission, but also ensures the accuracy and validity of the dynamic target information, and has high practical price. Value and wide application prospect.

【技术实现步骤摘要】
一种动态目标识别跟踪图像数据优化传输方法及系统
本专利技术涉及智能控制
，具体涉及一种动态目标识别跟踪图像数据优化传输方法及系统。
技术介绍
随着社会经济的快速发展，科技的快速进步，人们的生活方式已经发生了改变，远程视频、视频监控应用的越来越广。比如远程教育，在远程的任意地方，就可以自由的选择需要学习的内容进行学习，再比如安装于商业广场、超市以及学校等公共安全较为重要场合的视频监控系统。而现有的视频分析过程中对于动态目标的提取有较多的问题，比如如何有效确定动态目标，如何消除动态背景在前景提取时的影响，如何减轻目标阴影对目标提取的影响以及如果降低噪声，通常常用的帧差法比较适用于运动目标和背景的灰度相差较多，并且背景变化很小的视频图像处理，无法广泛应用，其他方法也无法有效解决以上问题。另一方面，现有技术中也存在基于视频中目标的粗略定位位置来调整拍摄角度的直播方式，但是这种方式的调整精度不够，调整的过程中容易对拍摄画面差生影响，拍摄图像可能模糊不清，并且无法满足大视场以及目标活动区间过大的情况，会出现较大盲区或通过远距离的录制采集，实际观看时可能出现无法准确跟踪动态目标。此外在现有技术中，视频通过网络进行传输因为受到网络带宽等因素的影响，很容易出现时断时续的现象，影响播放的效果。无论是采用哪种方式，要想获得清晰流畅的动态目标的视频播放效果，都需要对远程视频动中产生的流媒体数据进行有效压缩。但是，现有技术尚没有提供对动态目标有针对性的视频压缩解决方案。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提供一种动态目标识别跟踪图像数据优化传输方法及系统，能够准确提取出视频图像中的动态目标，并根据目标的移动同步调整视频的采集角度和方向，时刻清晰完整的采集到动态目标的图像，既降低了视频传输中数据量又保证了动态目标信息的准确有效性，具有较高的实用价值和广泛的应用前景。本专利技术解决技术问题采用如下技术方案：本专利技术提供了一种动态目标识别跟踪图像数据优化传输方法，包括以下步骤：S1、采集视频数据，将视频数据分离成图像数据和语音数据按照时间顺序存储，并对图像数据采取预处理措施主要包括：采用HSV色彩空间减轻了目标阴影对目标提取的影响，采用中值滤波器去掉了椒盐噪声，采用图像二值化使图像变的简单，采用图像学去噪中的腐蚀和膨胀分别提取消除图像噪声和填充图像空洞；S2、对步骤S1采集的视频数据的每一帧图像数据使用FasterRCNN进行目标框定，生成建议框，将生成建议框中的图像数据按照预设时间间隔T分段提取存储等待处理；S3、将步骤S2中分段提取存储的生成建议框中的图像数据混合高斯模型进行前景提取识别得到动态目标数据，包括：S31、对该段图像数据中的前M帧图像中任一像素点进行建模得到该像素点的概率分布函数：X表示该像素点灰度值，t为该帧图像对应的时刻，K为选取拟合的高斯模型的个数η为高斯概率密度函数，ω属于不同函数的权重，μ和ε分别是t时刻第n个高斯模型的均值向量和协方差矩阵；S32、在获得概率分布函数P(Xt)后，从第M+1帧开始，对每一帧图像数据获取后更新混合高斯模型，用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配，若相匹配，则认为该像素点是背景像素；否则提取为前景像素数据；S33、根据S32中提取的前景像素数据组合处理得到每一帧图像中的动态目标数据；S4、以每帧图像的中心点为原点建立直角坐标系，得到步骤S3中动态目标的位置参数，根据相邻帧图像间位置参数的差值得到动态目标的运行轨迹；S5、根据动态目标的运行轨迹，得到包括调整时间间隔、角度信息、高度信息、运动速度信息在内的调整参数，若调整参数小于等于预定阈值，则根据得到的调整参数调整视频采集的角度和方向用以保证动态目标平稳恢复到位于图像中心点位置处；若调整参数超过预定阈值，则按最大阈值调整视频采集的角度和方向，同时发出异常报警信息，关闭该路视频传输信号，接入包含动态目标的另路视频传输信号；S6、将采集的视频数据经过处理压缩操作后传输至服务器存储等待用户调看，所述处理压缩操作包括以下步骤：S61、根据步骤四处理得到的动态目标的位置参数按照预设的帧数Q，计算出相邻Q帧图像间的动态目标位置变化差值△S；S62、当目标位置变化差值△S超过预设阈值Y时，将相邻Q帧图像全部压缩传输至服务器；当目标位置变化差值△S未超过预设阈值Y时，将相邻Q帧图像按照每隔一帧去除一帧图像，得到精简版的视频图像压缩送入服务器存储。优选地，所述步骤S33中对前景像素数据的处理包括卡尔曼滤波和形态学处理。优选地，所述S4中直角坐标系的每一单位所代表的距离根据事前标定过的视场内图像最小分辨率所代表的最小距离换算得到。本专利技术还提供一种动态目标识别跟踪图像数据优化传输系统，包括：视频采集模块，包括多路视频采集成套装置，用于实时采集视频数据，并根据调整信号调整每路视频采集的角度和方向；存储模块，用于存储视频采集实时采集视频数据；动态目标框定处理模块，用于提取存储模块存储的视频数据，并将每一帧图像数据使用FasterRCNN进行目标框定，生成建议框，将生成建议框中的图像数据按照预设时间间隔T分段提取存储等待处理；前景提取模块，用于分段提取存储的生成建议框中的图像数据混合高斯模型进行前景提取识别得到动态目标数据，包括：数据建模模块，用于对该段图像数据中的前M帧图像中任一像素点进行建模得到该像素点的概率分布函数：X表示该像素点灰度值，t为该帧图像对应的时刻，K为选取拟合的高斯模型的个数η为高斯概率密度函数，ω属于不同函数的权重，μ和ε分别是t时刻第n个高斯模型的均值向量和协方差矩阵；像素分类模块，用于在获得概率分布函数P(Xt)后，从第M+1帧开始，对每一帧图像数据获取后更新混合高斯模型，用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配，若相匹配，则认为该像素点是背景像素；否则提取为前景像素数据；动态目标生成模块，用于根据提取的前景像素数据组合处理得到每一帧图像中的动态目标数据；位置标定模块，用于以每帧图像的中心点为原点建立直角坐标系，得到动态目标的位置参数，根据相邻帧图像间位置参数的差值得到动态目标的运行轨迹；调整参数生成模块，用于根据动态目标的运行轨迹，得到包括调整时间间隔、角度信息、高度信息、运动速度信息在内的调整参数，并将调整参数反馈至视频采集模块，视频采集模块根据得到的调整参数调整视频采集的角度和方向用以保证动态目标平稳恢复到位于图像中心点位置处；视频数据压缩处理模块，用于根据得到的动态目标的位置参数按照预设的帧数Q，计算出相邻Q帧图像间的动态目标位置变化差值△S；当目标位置变化差值△S超过预设阈值Y时，将相邻Q帧图像全部压缩传输至服务器；当目标位置变化差值△S未超过预设阈值Y时，将相邻Q帧图像按照每隔一帧去除一帧图像，得到精简版的视频图像数据并压缩；通信模块，用于将视频采集模块采集的视频数据传输至存储模块、将经过视频数据压缩处理模块处理后的视频图像数据送入服务器存储以及将调整参数传输至视频采集模块。优选地，所述动态目标生成模块还包括卡尔曼滤波模块和形态学处理模块。优选地，所述调整参数生成模块中还包括参数异常处理模块，用于当调整参数超过预定阈值时，向视频采集模块发出指令信号，视频采集模块按最大阈值调整视频采集的角度和方向，同时本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种动态目标识别跟踪图像数据优化传输方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集视频数据，将视频数据分离成图像数据和语音数据按照时间顺序存储，并对图像数据采取预处理措施主要包括：采用HSV色彩空间减轻了目标阴影对目标提取的影响，采用中值滤波器去掉了椒盐噪声，采用图像二值化使图像变的简单，采用图像学去噪中的腐蚀和膨胀分别提取消除图像噪声和填充图像空洞；S2、对步骤S1采集的视频数据的每一帧图像数据使用Faster RCNN进行目标框定，生成建议框，将生成建议框中的图像数据按照预设时间间隔T分段提取存储等待处理；S3、将步骤S2中分段提取存储的生成建议框中的图像数据混合高斯模型进行前景提取识别得到动态目标数据，包括：S31、对该段图像数据中的前M帧图像中任一像素点进行建模得到该像素点的概率分布函数：

【技术特征摘要】
1.一种动态目标识别跟踪图像数据优化传输方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集视频数据，将视频数据分离成图像数据和语音数据按照时间顺序存储，并对图像数据采取预处理措施主要包括：采用HSV色彩空间减轻了目标阴影对目标提取的影响，采用中值滤波器去掉了椒盐噪声，采用图像二值化使图像变的简单，采用图像学去噪中的腐蚀和膨胀分别提取消除图像噪声和填充图像空洞；S2、对步骤S1采集的视频数据的每一帧图像数据使用FasterRCNN进行目标框定，生成建议框，将生成建议框中的图像数据按照预设时间间隔T分段提取存储等待处理；S3、将步骤S2中分段提取存储的生成建议框中的图像数据混合高斯模型进行前景提取识别得到动态目标数据，包括：S31、对该段图像数据中的前M帧图像中任一像素点进行建模得到该像素点的概率分布函数：X表示该像素点灰度值，t为该帧图像对应的时刻，K为选取拟合的高斯模型的个数，η为高斯概率密度函数，ω属于不同函数的权重，μ和ε分别是t时刻第n个高斯模型的均值向量和协方差矩阵；S32、在获得概率分布函数P(Xt)后，从第M+1帧开始，对每一帧图像数据获取后更新混合高斯模型，用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配，若相匹配，则认为该像素点是背景像素；否则提取为前景像素数据；S33、根据S32中提取的前景像素数据组合处理得到每一帧图像中的动态目标数据；S4、以每帧图像的中心点为原点建立直角坐标系，得到步骤S3中动态目标的位置参数，根据相邻帧图像间位置参数的差值得到动态目标的运行轨迹；S5、根据动态目标的运行轨迹，得到包括调整时间间隔、角度信息、高度信息、运动速度信息在内的调整参数，若调整参数小于等于预定阈值，则根据得到的调整参数调整视频采集的角度和方向用以保证动态目标平稳恢复到位于图像中心点位置处；若调整参数超过预定阈值，则按最大阈值调整视频采集的角度和方向，同时发出异常报警信息，关闭该路视频传输信号，接入包含动态目标的另路视频传输信号；S6、将采集的视频数据经过处理压缩操作后传输至服务器存储等待用户调看，所述处理压缩操作包括以下步骤：S61、根据步骤四处理得到的动态目标的位置参数按照预设的帧数Q，计算出相邻Q帧图像间的动态目标位置变化差值△S；S62、当目标位置变化差值△S超过预设阈值Y时，将相邻Q帧图像全部压缩传输至服务器；当目标位置变化差值△S未超过预设阈值Y时，将相邻Q帧图像按照每隔一帧去除一帧图像，得到精简版的视频图像压缩送入服务器存储。2.根据权利要求1所述的一种动态目标识别跟踪图像数据优化传输方法，其特征在于，所述步骤S33中对前景像素数据的处理包括卡尔曼滤波和形态学处理。3.根据权利要求1所述的一种动态目标识别跟踪图像数据优化传输方法，其特征在于，所述S4中直角坐标系的每一单位所代表的距离根据事前标定过的视场内图像最小分辨率所代表的最小距离换算得到。4.一种动态目标识别跟踪图像数据优化传输系统，其特征在于，包括：视频采集模块，包括多路视频采集成套装置，用于实时采集视频数据，并根据调整信号调整每路视频采集的角度和方向；存储模块，用于存储视频采集实时采集视频数据；动态目标框定处理模块，用于提取存储模块存储的视频数据，并将每一帧图像数据使用FasterRCNN进行目标框定，生成建议框，将生成建议框中的图像数据按照预设时间间隔T分段提取存储等待处理；前景提取模块，用于分段提取存储的生成建议框中的图像数据混合高斯模...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖月，
申请(专利权)人：合肥康之恒机械科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34