一种基于单摄像头运动目标跟踪定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于单摄像头运动目标跟踪定位方法，包括如下步骤：S1，运动目标提取，通过单摄像头对运动目标进行图像采集，所采集图像的颜色空间为RGB空间；S2，运动目标识别，具体通过数字图像处理方法实现对运动目标的识别；S3，运动目标跟踪定位，通过Camshift算法与邻域线性搜索法，对运动目标的边缘进行检测，确定与周围环境关系，从而进行定位处理。相比传统的目标跟踪定位方法，不仅在跟踪时间上减少了跟踪运算的迭代时间，而且有效地解决了由摄像机本身精度的原因所造成的在采集相邻两帧图像之间出现丢帧、运动目标位置发生突变的现象，具有跟踪定位准确、应用性强、节省时间且流程简便的优点。

A Moving Target Tracking and Locating Method Based on Single Camera

【技术实现步骤摘要】
一种基于单摄像头运动目标跟踪定位方法
本专利技术涉及图像识别
，特别是涉及一种基于单摄像头运动目标跟踪定位方法。
技术介绍
计算机视觉是计算机科学和人工智能的一个重要分支，它既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性的重要研究领域。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图像信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。运动目标跟踪是计算机视觉领域的重要分支，涉及图像处理、人工智能、模式识别、自动控制等多个领域。目标跟踪是指针对视频或图像序列中指定的目标进行检测与跟踪，从而获得目标的位置、速度和轨迹等信息。由于图像常常存在光照条件变化、障碍物遮挡、目标尺度多变等问题，导致目标跟踪的效果不佳。这些问题都对目标跟踪算法的研究提出了挑战。因此，如何能够研究出稳定性高、准确率高、实时性高的目标检测和跟踪算法成为当前最为迫切的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提出一种基于单摄像头运动目标跟踪定位方法，通过单摄像头对运动目标进行图像采集，再通过数字图像处理方法实现对运动目标的识别，最后，应用了Camshift算法与邻域线性搜索相结合的跟踪算法，进行定位处理，具有跟踪定位准确、应用性强、节省时间且流程简便的优点。本专利技术的一种基于单摄像头运动目标跟踪定位方法，包括以下步骤：S1，运动目标提取，通过单摄像头对运动目标进行图像采集，所采集图像的颜色空间为RGB空间；S2，运动目标识别，具体通过数字图像处理方法实现对运动目标的识别；S3，运动目标跟踪定位，通过Camshift算法与邻域线性搜索法，对运动目标的边缘进行检测，确定与周围环境关系，从而进行定位处理。进一步地，所述步骤S2包括以下步骤：S21，获取图像；S22，图像预处理；S23，判断运动目标是否已经选定，若是，则进入步骤S26；反之，则进入步骤S24；S24，显示图像；S25，判断是否已重新选定运动目标，如是，则进入步骤S26；反之，则返回步骤S24；S26，将获取图像的颜色空间由RGB转化为HSV颜色空间；S27，获取图像的H分量；S28，根据目标颜色概率分布计算图像方向投影。进一步地，HSV颜色空间为一个顶点在底部的倒锥体，其中，H表示色度，S表示饱和度，V表示色彩明亮程度。进一步地，所述倒锥体中建立三维坐标系，定义V轴正方向的向量为V，绕V轴的角度向量为H，V轴在倒锥体底部的圆周方向的法向量S。进一步地，HSV颜色空间中H用角度向量来表示，范围为0-360°；S为所选颜色的纯度和该颜色最大纯度之间的比率，范围为0-1；V范围为0-1。进一步地，HSV颜色空间中，H代表的红色、绿色、蓝色分别相隔120°，互补色分别相差180°，H代表的白色与黑色分别位于锥顶和锥底中心。进一步地，所述步骤S22具体包括以下步骤：S221，图像增强，利用空间域法或频率域法减少噪声污染；S222，图像滤波，利用均值滤波法、中值滤波法或自适应滤波法一定程度上消除图像自带的噪声；S223，图像锐化，利用Sobel算子锐化，拉普拉斯算子算法、空间高通滤波方法突出图像边缘信息，加强图像轮廓信息；S224，图像分割，对从摄像头中获取的运动目标图像，进行阈值分割、区域分割、边缘分割或聚类分割；S225，通过形态学进行图像处理。进一步地，所述步骤S3具体为：S31，通过Camshift算法获取运动目标，并更新搜索窗口；S32，在图像中画出运动目标；S33，显示标定图像。进一步地，所述Camshift算法的具体流程为：输入：图像方向投影、初始搜索框、目标连通区域及搜索终止条件；初始化相关变量；通过MeanShift算法查找目标；放大包围目标的窗口；由窗口获取子图，并计算子图零阶矩、一阶矩和二阶矩；重新计算目标中心；自适应计算搜索窗口的长、宽和方向；更新目标连通区域，目标包围窗口。进一步地，所述基于单摄像头运动目标跟踪定位方法还包括步骤S0，系统初始化。本专利技术提供的基于单摄像头运动目标跟踪定位方法，通过单摄像头对运动目标进行图像采集实现运动目标提取，通过数字图像处理方法实现对运动目标识别，通过Camshift算法与邻域线性搜索法，对运动目标的边缘进行检测，确定与周围环境关系，实现运动目标跟踪定位，不仅在跟踪时间上减少了跟踪运算的迭代时间，而且有效地解决了由摄像机本身精度的原因所造成的在采集相邻两帧图像之间出现丢帧、运动目标位置发生突变的现象，具有跟踪定位准确、应用性强、节省时间且流程简便的优点。附图说明构成本专利技术的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1为本专利技术实施例提供的一种基于单摄像头运动目标跟踪定位方法的流程图；图2为本专利技术中HSV颜色空间的模型图；图3为本专利技术中Camshift算法的流程图。具体实施方式需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术。需要说明的是，为进一步地阐述本专利技术，此处做出如下解释：MeanShift算法，聚类算法：一个迭代的步骤，即先算出当前点的偏移均值，移动该点到其偏移均值，然后以此为新的起始点，继续移动，直到满足一定的条件结束；Camshift(ContinuouslyAdaptiveMean-SHIFT)算法：连续自适应的MeanShift算法，其基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算，并将上一帧的结果(即搜索窗口的中心和大小)作为下一帧MeanShift算法的搜索窗口的初始值，如此迭代下去；Sobel(索贝尔)算子：像素图像边缘检测算子。图1为本专利技术实施例提供的一种基于单摄像头运动目标跟踪定位方法的流程图；图2为本专利技术中HSV颜色空间的模型图；图3为本专利技术中Camshift算法的流程图。一方面，本专利技术提供了一种基于单摄像头运动目标跟踪定位方法，包括以下步骤：S1，运动目标提取，通过单摄像头对运动目标进行图像采集，所采集图像的颜色空间为RGB空间；S2，运动目标识别，具体通过数字图像处理方法实现对运动目标的识别；S3，运动目标跟踪定位，通过Camshift算法与邻域线性搜索法，对运动目标的边缘进行检测，确定与周围环境关系，从而进行定位处理。需要说明的是，在步骤S1之前还包括步骤S0，系统初始化。具体地，上述步骤S2包括以下步骤：S21，获取图像；S22，图像预处理；S23，判断运动目标是否已经选定，若是，则进入步骤S26；反之，则进入步骤S24；S24，显示图像；S25，判断是否已重新选定运动目标，如是，则进入步骤S26；反之，则返回步骤S24；S26，将获取图像的颜色空间由RGB转化为HSV颜色空间；S27，获取图像的H分量；S28，根据目标颜色概率分布计算图像方向投影。需要说明的是，上述步骤S22中，图像预处理优选包括图像增强、图像滤波、图像锐化、图像分割和图像处理五大步骤。其中，图像增强，利用空间域法或频率域法减少噪声污染；图像滤波，利用均值滤波法、中值滤波法或自适应滤波法一定程度上消除图像自带的噪声；图像锐化，利用Sobel算子锐化，拉普拉斯算子算法、空间高通滤波方法突出图像边缘信息，加强图像轮廓信息；图像分割，对从摄本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于单摄像头运动目标跟踪定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，运动目标提取，通过单摄像头对运动目标进行图像采集，所采集图像的颜色空间为RGB空间；S2，运动目标识别，具体通过数字图像处理方法实现对运动目标的识别；S3，运动目标跟踪定位，通过Camshift算法与邻域线性搜索法，对运动目标的边缘进行检测，确定与周围环境关系，从而进行定位处理。

【技术特征摘要】
1.一种基于单摄像头运动目标跟踪定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，运动目标提取，通过单摄像头对运动目标进行图像采集，所采集图像的颜色空间为RGB空间；S2，运动目标识别，具体通过数字图像处理方法实现对运动目标的识别；S3，运动目标跟踪定位，通过Camshift算法与邻域线性搜索法，对运动目标的边缘进行检测，确定与周围环境关系，从而进行定位处理。2.根据权利要求1所述的基于单摄像头运动目标跟踪定位方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：S21，获取图像；S22，图像预处理；S23，判断运动目标是否已经选定，若是，则进入步骤S26；反之，则进入步骤S24；S24，显示图像；S25，判断是否已重新选定运动目标，如是，则进入步骤S26；反之，则返回步骤S24；S26，将获取图像的颜色空间由RGB转化为HSV颜色空间；S27，获取图像的H分量；S28，根据目标颜色概率分布计算图像方向投影。3.根据权利要求2所述的基于单摄像头运动目标跟踪定位方法，其特征在于，HSV颜色空间为一个顶点在底部的倒锥体，其中，H表示色度，S表示饱和度，V表示色彩明亮程度。4.根据权利要求3所述的基于单摄像头运动目标跟踪定位方法，其特征在于，所述倒锥体中建立三维坐标系，定义V轴正方向的向量为V，绕V轴的角度向量为H，V轴在倒锥体底部的圆周方向的法向量S。5.根据权利要求4所述的基于单摄像头运动目标跟踪定位方法，其特征在于，HSV颜色空间中H用角度向量来表示，范围为0-360°；S为所选颜色的纯度和该颜色最大纯度之间的比率，范围为0-1；V范围为0-1。6.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘湘辉，
申请(专利权)人：长沙品先信息技术有限公司，长沙军民先进技术研究有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南,43