一种视频目标轨迹跟踪内容的图像数据抽取压缩方法技术

本发明专利技术公开了一种视频目标轨迹跟踪内容的图像数据抽取压缩方法，涉及图像、视频处理技术领域。包括以下步骤：初始化计数器并将目标轨迹的首帧图像的信息赋值给参考标兵；依次获取目标轨迹的下一帧图像；若计数器的计数小于给定目标个数，符合宽松相似度阈值条件情况下计数器累进并输出当前帧图像；若计数器的计数大于等于给定目标个数，对相似度阈值条件、时间间隔阈值条件进行约束，符合约束后的相似度阈值条件或时间间隔阈值条件的情况下，计数器累进并输出当前帧图像，更新参考标兵。本发明专利技术基于时间、位置、相似度变化多维信息的结合对图像数据进行了有效的抽取压缩。

An image data extraction and compression method for tracking content of video target

【技术实现步骤摘要】
一种视频目标轨迹跟踪内容的图像数据抽取压缩方法
本专利技术涉及图像、视频处理
，尤其涉及一种视频目标轨迹跟踪内容的图像数据抽取压缩方法。
技术介绍
在视频跟踪分析领域，为了减少海量视频数据信息带来的不便，对视频进行感兴趣的目标进行目标检测，然后对检测到的目标进行有效的跟踪匹配，最后，把轨迹匹配完的数据进行梳理保存，按照数据的时间，把目标的位置、尺寸、目标内容信息保存到数据库以便后期的查询。目标轨迹跟踪匹配结果中，正常一条匹配完成的目标轨迹中还是有很多帧的目标图像数据，最终导致数据量还是很大，也不利于后续的数据查询、统计分析。通过分析对比发现，视频中的目标(车辆、行人等)很多场景下特征变化幅度不是很明显，存在很大的信息冗余，如何对轨迹连接的图像结果数据进行科学、合理压缩抽取然后转到存储，是目前亟待解决的难题之一。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种视频目标轨迹跟踪内容的图像数据抽取压缩方法，基于时间、位置、相似度变化多维信息的结合对图像数据进行了有效的抽取压缩。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种视频目标轨迹跟踪内容的图像数据抽取压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，初始化计数器并将目标轨迹的首帧图像的信息赋值给参考标兵；S2，依次获取目标轨迹的下一帧图像；S3，若计数器的计数小于给定目标个数，直接计算当前帧图像与参考标兵的目标特征相似度，在目标特征相似度符合宽松相似度阈值条件情况下计数器累进并输出当前帧图像，更新参考标兵；S4，若计数器的计数大于等于给定目标个数，根据当前帧图像与参考标兵中目标的位置距离关系或尺寸变化对相似度阈值条件、时间间隔阈值条件进行约束，并将当前帧图像与参考标兵的目标特征相似度、时间间隔分别与约束后的相似度阈值条件、时间间隔阈值条件进行比较，满足任一条件的情况下，计数器累进并输出当前帧图像，更新参考标兵。进一步的，所述首帧图像的信息包括时间信息、位置信息和内容信息。进一步的，所述S3的具体内容如下：若计数器的计数小于给定目标个数，计算当前帧图像与参考标兵的目标特征相似度，与给定的宽松相似度阈值进行比较，若目标特征相似度小于宽松相似度阈值，则输出当前帧图像，计数器累进并将当前帧图像的信息更新到参考标兵，返回S2；否则直接返回S2。进一步的，所述宽松相似度阈值为给定相似度阈值乘以一系数得到，所述系数小于1。进一步的，所述S4中，根据当前帧图像与参考标兵中目标的位置距离关系对相似度阈值条件、时间间隔阈值条件进行约束的方法如下：计算当前帧图像与参考标兵中目标的位置距离，其中，dist为当前帧图像与参考标兵中目标的位置距离；(xhist，yhist)为参考标兵中目标的中心点位置；(xnew,ynew)为当前帧图像中目标的中心点位置；若位置距离dist小于参考标兵中目标宽度的规定比例，则认为目标是相对静止状态，增大时间间隔阈值，减小相似度阈值。进一步的，所述规定比例为0.5倍。进一步的，所述S4中，根据当前帧图像与参考标兵中目标的尺寸变化对相似度阈值条件、时间间隔阈值条件进行约束的方法如下：计算当前帧图像与参考标兵中目标的宽度比值，与给定区间进行比较，若宽度比值在所述给定区间内，则认为目标的尺寸是稳定的，增大时间间隔阈值，减小相似度阈值。进一步的，所述S2中还包括根据当前帧图像的尺寸对相似度阈值条件进行约束，若当前帧图像的宽度小于给定的宽度阈值，则减小相似度阈值。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术提出了一种基于时间、空间、图像特征空间多维特征结合，对视频轨迹分析过程中遇到大量数据如何进行有效保存的方法，在目标检测静止、特征变化不明显的时候进行有效的特征约束，减少冗余目标数据的保存，充分考虑的保存数据的有效性，取得很好的数据压缩效果。附图说明图1为本专利技术的方法流程图。具体实施方式下面对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本实施例提供一种视频目标轨迹跟踪内容的图像数据抽取压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，初始化计数器并将目标轨迹的首帧图像的信息赋值给参考标兵；具体的，对于目标轨迹的首帧图像，初始化计数器SaveFrameCount为1，检测目标Detection的输出状态StoreFlag为True，表述有效的存储帧。把当前首帧图像的时间信息、位置信息、内容信息赋值给参考标兵，结束。S2，依次获取目标轨迹的下一帧图像；值得一提的是，在另一实施例中，S2中还包括根据当前帧图像的尺寸对相似度阈值条件进行约束。判断输入的当前帧图像的宽度小于给定的宽度阈值WidthThresh，优选的，WidthThresh＝40像素，则给定的相似度阈值乘以一个小于1的比例系数SimiRatio以减小相似度阈值，优选的，SimiThresh＝0.85，SimiRatio＝0.8，以便减少轨迹跟踪数据的存储量。S3，若计数器SaveFrameCount的计数小于给定的需要宽松条件下输出的目标个数NormalSaveNum，直接计算当前帧图像与参考标兵的目标特征相似度，其中，记两个N维的图像目标特征X，Y描述分别为：X(x1,x2,...,xN)，Y(y1,y2,...,yN)，对应的X，Y之间的目标特征相似度计算公式为：按照计算公式，得到当前帧图像与参考标兵的目标特征相似度；所述目标个数NormalSaveNum＝3。在目标特征相似度符合宽松相似度阈值条件情况下计数器累进并输出当前帧图像，更新参考标兵；具体的，所述S3的具体内容如下：若计数器SaveFrameCount的计数小于给定目标个数3时，采用图像的颜色直方图或深度卷积神经网络分别提取当前帧图像与参考标兵的目标特征，并计算两者的目标特征相似度。将求得的目标特征相似度与给定的宽松相似度阈值进行比较，若目标特征相似度小于宽松相似度阈值SimiThresh*SimiRatio，其中，SimiThresh为给定相似度阈值，优选SimiThresh＝0.85，SimiRatio为系数，小于1，优选SimiRatio。则当前Detection的StoreFlag为True，输出当前帧图像，计数器累进1并将当前帧图像的信息更新到参考标兵，返回S2获取目标轨迹的下一帧图像；否则直接返回S2获取目标轨迹的下一帧图像。在计数器SaveFrameCount的计数小于该宽松条件下输出的目标个数NormalSaveNum时，相应设定了宽松相似度阈值条件，对相对较短的目标轨迹具有更好的适配性。S4，若计数器的计数SaveFrameCount大于等于给定目标个数3时，根据当前帧图像与参考标兵中目标的位置距离关系本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频目标轨迹跟踪内容的图像数据抽取压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1，初始化计数器并将目标轨迹的首帧图像的信息赋值给参考标兵；/nS2，依次获取目标轨迹的下一帧图像；/nS3，若计数器的计数小于给定目标个数，直接计算当前帧图像与参考标兵的目标特征相似度，在目标特征相似度符合宽松相似度阈值条件情况下计数器累进并输出当前帧图像，更新参考标兵；/nS4，若计数器的计数大于等于给定目标个数，根据当前帧图像与参考标兵中目标的位置距离关系或尺寸变化对相似度阈值条件、时间间隔阈值条件进行约束，并将当前帧图像与参考标兵的目标特征相似度、时间间隔分别与约束后的相似度阈值条件、时间间隔阈值条件进行比较，满足任一条件的情况下，计数器累进并输出当前帧图像，更新参考标兵。/n

【技术特征摘要】
1.一种视频目标轨迹跟踪内容的图像数据抽取压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，初始化计数器并将目标轨迹的首帧图像的信息赋值给参考标兵；
S2，依次获取目标轨迹的下一帧图像；
S3，若计数器的计数小于给定目标个数，直接计算当前帧图像与参考标兵的目标特征相似度，在目标特征相似度符合宽松相似度阈值条件情况下计数器累进并输出当前帧图像，更新参考标兵；
S4，若计数器的计数大于等于给定目标个数，根据当前帧图像与参考标兵中目标的位置距离关系或尺寸变化对相似度阈值条件、时间间隔阈值条件进行约束，并将当前帧图像与参考标兵的目标特征相似度、时间间隔分别与约束后的相似度阈值条件、时间间隔阈值条件进行比较，满足任一条件的情况下，计数器累进并输出当前帧图像，更新参考标兵。


2.根据权利要求1所述的视频目标轨迹跟踪内容的图像数据抽取压缩方法，其特征在于，所述首帧图像的信息包括时间信息、位置信息和内容信息。


3.根据权利要求1所述的视频目标轨迹跟踪内容的图像数据抽取压缩方法，其特征在于，所述S3的具体内容如下：
若计数器的计数小于给定目标个数，计算当前帧图像与参考标兵的目标特征相似度，与给定的宽松相似度阈值进行比较，若目标特征相似度小于宽松相似度阈值，则输出当前帧图像，计数器累进并将当前帧图像的信息更新到参考标兵，返回S2；否则直接返回S2。


4.根据权利要求3所述的视频目标轨迹跟踪内容的图像数据抽取压缩方法，其特征在于，所述宽松相似度阈值为给...

【专利技术属性】
技术研发人员：满庆奎，徐晓刚，
申请(专利权)人：智慧视通杭州科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33