【技术实现步骤摘要】
一种基于视频及定位装置的人物追踪方法
本专利技术属于计算机视觉与视频处理领域，具体是一种基于定位装置和视频信息的人物追踪方法。
技术介绍
随着高质量电脑和摄像机的广泛使用以及视频自动分析的需要使得人们对目标追踪产生浓厚兴趣。目标追踪的主要任务包括：感兴趣运动目标的检测、视频帧到帧之间的连续追踪和追踪目标的行为分析。当前，目标追踪的有关应用包括：运动识别、视频检索、人机交互、交通监控、车载导航等。现有的目标追踪的技术方案主要分为生成模型方法和判别模型方法。生成模型方法，是首先在当前帧对目标区域进行建模，然后在下一帧寻找与模型最相似的区域就是预测位置，比较常用的有卡尔曼滤波，粒子滤波，mean-shift等技术。判别模型方法可以看作是一种二分类问题，其主要目的是利用已知的训练样本训练出一个分类器，用于判别目标和背景。常见的判别分类方法有支持向量机、提升算法(Boosting)、贝叶斯分类、K近邻规则和LDA等，常见的图像特征有亮度、颜色、纹理、梯度、超像素、Haar-like特征、SIFT特征和时空特征等。然而，目标追踪面临的几大难点：如1.外观变形：追踪目标的外形发...
【技术保护点】
1.一种基于视频及定位装置的人物追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、拍摄一段目标人物的运动视频，同时获取目标人物的空间坐标数据；步骤2、在时间轴上检索空间坐标数据，当检索到第一个空间坐标数据M时，对应时刻为T，对应目标人物为A，利用摄像装置的内部及外部参数将空间坐标M转换为图像坐标M’；步骤3、利用预训练的人物检测神经网络对T时刻的图像进行处理，得到图像中所有人物的图像坐标位置m1，m2...mn，并与步骤2中得到的图像坐标M’进行匹配，匹配结果为m
【技术特征摘要】
1.一种基于视频及定位装置的人物追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、拍摄一段目标人物的运动视频，同时获取目标人物的空间坐标数据；步骤2、在时间轴上检索空间坐标数据，当检索到第一个空间坐标数据M时，对应时刻为T，对应目标人物为A，利用摄像装置的内部及外部参数将空间坐标M转换为图像坐标M’；步骤3、利用预训练的人物检测神经网络对T时刻的图像进行处理，得到图像中所有人物的图像坐标位置m1，m2...mn，并与步骤2中得到的图像坐标M’进行匹配，匹配结果为mi，mi对应目标人物A；步骤4、调用追踪算法对T时刻后的每一帧图像中的已匹配人物A进行人物追踪；步骤5、同时在追踪过程中，检测是否有人物重叠，当有人物重叠时，调用人物检测神经网络对图像进行重新人物图像位置识别，并利用特征识别以及分类算法对重叠及重叠之后的人进行身份识别。2.根据权利要求1所述的基于视频及定位装置的人物追...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙耀然，何赛灵，陈渊，
申请(专利权)人：苏州竺星信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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