一种视频图像校正方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本文公开了一种视频图像校正方法、装置、设备及可读存储介质，属于图像处理技术领域，该方法包括：从视频图像中获取运动目标作为检测目标；对所述检测目标进行跟踪，获取所述检测目标在跟踪图像帧中的位置；通过抽帧的方式获取所述检测目标在检测图像帧中的位置；通过所述检测图像帧中的目标位置对所述跟踪图像帧中的目标位置进行校正；在跟踪过程中结合目标检测及时校正目标位置，提高了对监控视频中运动目标跟踪的准确性，改善了由于跟踪算法的不完善导致的跟踪目标位置与目标实际位置偏差增大问题。

A video image correction method, device, device and readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种视频图像校正方法、装置、设备及可读存储介质
本文涉及图像处理
，尤其涉及一种视频图像校正方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
安全防范领域中已广泛采用视觉传感器监控场景，但大多数基于视觉传感器的场景监控系统仍停留在半人工式的模拟监控阶段。其中监控视频自动化处理能力薄弱是制约视频监控应用进一步深入发展的瓶颈，高效精准的视频检索手段缺失使得数据共享能力受限，视频监控系统很难与公安信息系统实现资源整合和互操作，视频监控系统的数据压缩与细节保留之间存在矛盾，视频监控的应用缺乏统一的标准和规范，迫切需要研制智能化的视觉监控系统，而运动目标的检测以及跟踪算法是智能视觉监控的基础性问题，同时也是关键性的难点问题。运动目标检测算法是视频智能分析中最基础最重要的部分，主要是指通过定义相应数学模型及分割算法，将视频帧序列中持续运动目标自动从背景中检测出来的一种技术，而目标跟踪是在基于目标检测的基础上对同一个目标轨迹进行处理。现有技术中对视频图像的处理主要模式就是目标检测加目标跟踪，首先在某一视频帧F检测出目标T，再通过跟踪算法跟踪目标T，直到目标跟踪结束(走出视频监控画面)，最终输出目标T的图片。近年来目标检测以及跟踪算法的发展日益成熟，准确率等指标也较之前有很大提升，但在视频监控场景下依然存在目标检测错误以及目标跟踪位置不准确等问题，一方面算法本身不可能达到100％的准确率，另一方面各种算法在不同的场景下表现不同，导致解析出来的目标图片并不是综合效果最好的。
技术实现思路
本文在于提供一种视频图像校正方法、装置、设备及可读存储介质,在跟踪过程中结合目标检测及时校正目标位置，提高了对监控视频中运动目标跟踪的准确性，改善了由于跟踪算法的不完善导致的跟踪目标位置与目标实际位置偏差增大问题。本文解决上述技术问题所采用的技术方案如下：根据本文的一个方面，提供的一种视频图像校正方法，包括：从视频图像中获取运动目标作为检测目标；对所述检测目标进行跟踪，获取所述检测目标在跟踪图像帧中的位置；通过抽帧的方式获取所述检测目标在检测图像帧中的位置；通过所述检测图像帧中的目标位置对所述跟踪图像帧中的目标位置进行校正。可选地，所述通过所述检测图像帧中的目标位置对所述跟踪图像帧中的目标位置进行校正包括：通过图像识别判断所述检测图像帧中的检测目标与所述跟踪图像帧中的跟踪目标是否为同一目标；若是，则用所述检测图像帧替换所述跟踪图像帧，并以所述检测图像帧中的检测目标作为跟踪目标继续跟踪，否则，结束跟踪过程。可选地，所述通过图像识别判断所述检测图像帧中的检测目标与所述跟踪图像帧中的跟踪目标是否为同一目标具体为：计算所述检测图像帧与所述跟踪图像帧的覆盖率；判断所述覆盖率是否大于等于预设的覆盖率阈值，若是，则所述检测目标与所述跟踪目标为同一目标；否则，所述检测目标与所述跟踪目标为不同目标。可选地，所述覆盖率的计算公式为：o＝Area(A′∩Ak)/Area(A′∪Ak)其中，o为覆盖率，A′为检测图像帧，Ak为检测图像帧，Area(A′∩Ak)为检测图像帧与跟踪图像帧的交集面积，Area(A′∪Ak)为检测图像帧与跟踪图像帧的并集面积。可选地，所述通过图像识别判断所述检测图像帧中的检测目标与所述跟踪图像帧中的跟踪目标是否为同一目标具体为：计算所述检测图像帧与所述跟踪图像帧的相似度值；判断所述相似度值是否大于等于预设的相似度阈值，若是，则所述检测目标与所述跟踪目标为同一目标；否则，所述检测目标与所述跟踪目标为不同目标。可选地，所述相似度值的计算公式为：d＝∑B′Bk/sqrt(∑B′+∑Bk)其中，d为检测图像帧与跟踪图像帧的余弦距离，B′为检测图像帧，Bk为检测图像帧。可选地，所述运动目标包括：目标人脸、目标人形和目标车辆。根据本文的另一个方面，提供的一种视频图像校正装置，包括：目标检测模块，用于从视频图像中获取运动目标作为检测目标；还用于通过抽帧的方式获取所述检测目标在检测图像帧中的位置；目标跟踪模块，用于对所述检测目标进行跟踪，获取所述检测目标在跟踪图像帧中的位置；识别校正模块，用于通过所述检测图像帧中的目标位置对所述跟踪图像帧中的目标位置进行校正。根据本文的再一个方面，提供的一种电子设备，包括存储器、处理器和至少一个被存储在所述存储器中并被配置为由所述处理器执行的应用程序，所述应用程序被配置为用于执行以上所述的视频图像校正方法。根据本文的再一个方面，提供的一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以上所述的视频图像校正方法。本专利技术实施例的一种视频图像校正方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：从视频图像中获取运动目标作为检测目标；对所述检测目标进行跟踪，获取所述检测目标在跟踪图像帧中的位置；通过抽帧的方式获取所述检测目标在检测图像帧中的位置；通过所述检测图像帧中的目标位置对所述跟踪图像帧中的目标位置进行校正；在跟踪过程中结合目标检测及时校正目标位置，提高了对监控视频中运动目标跟踪的准确性，改善了由于跟踪算法的不完善导致的跟踪目标位置与目标实际位置偏差增大问题。附图说明图1为本专利技术实施例一提供的一种视频图像校正方法流程图；图2为图1中步骤S40的方法流程图；图3为本专利技术实施例一提供的视频图像帧示意图；图4为图2中步骤S41的一种方法流程图；图5为图2中步骤S41的另一种方法流程图；图6为本专利技术实施例四提供的一种视频图像校正装置的示范性结构框图。本文目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式为了使本文所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图和实施例，对本文进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本文，并不用于限定本文。实施例一如图1所示，在本实施例中，一种视频图像校正方法，包括：S10、从视频图像中获取运动目标作为检测目标；S20、对所述检测目标进行跟踪，获取所述检测目标在跟踪图像帧中的位置；S30、通过抽帧的方式获取所述检测目标在检测图像帧中的位置；S40、通过所述检测图像帧中的目标位置对所述跟踪图像帧中的目标位置进行校正；S50、跟踪结束后，输出跟踪图像。在本实施例中，在跟踪过程中结合目标检测及时校正目标位置，提高了对监控视频中运动目标跟踪的准确性，改善了由于跟踪算法的不完善导致的跟踪目标位置与目标实际位置偏差增大问题。在本实施例中，视频图像可以是监控摄像头获取的实时图像，将摄像头视频流上传到视频分析平台，进行解码，将解码后的视频帧传送到目标检测模块进行检测，从中获取运动目标作为检测目标；所述运动目标包括：目标人脸、目标人形和目标车辆。如图2本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频图像校正方法，其特征在于，包括：/n从视频图像中获取运动目标作为检测目标；/n对所述检测目标进行跟踪，获取所述检测目标在跟踪图像帧中的位置；/n通过抽帧的方式获取所述检测目标在检测图像帧中的位置；/n通过所述检测图像帧中的目标位置对所述跟踪图像帧中的目标位置进行校正。/n

【技术特征摘要】
1.一种视频图像校正方法，其特征在于，包括：
从视频图像中获取运动目标作为检测目标；
对所述检测目标进行跟踪，获取所述检测目标在跟踪图像帧中的位置；
通过抽帧的方式获取所述检测目标在检测图像帧中的位置；
通过所述检测图像帧中的目标位置对所述跟踪图像帧中的目标位置进行校正。


2.根据权利要求1所述的一种视频图像校正方法，其特征在于，所述通过所述检测图像帧中的目标位置对所述跟踪图像帧中的目标位置进行校正包括：
通过图像识别判断所述检测图像帧中的检测目标与所述跟踪图像帧中的跟踪目标是否为同一目标；
若是，则用所述检测图像帧替换所述跟踪图像帧，并以所述检测图像帧中的检测目标作为跟踪目标继续跟踪，否则，结束跟踪过程。


3.根据权利要求2所述的一种视频图像校正方法，其特征在于，所述通过图像识别判断所述检测图像帧中的检测目标与所述跟踪图像帧中的跟踪目标是否为同一目标具体为：
计算所述检测图像帧与所述跟踪图像帧的覆盖率；
判断所述覆盖率是否大于等于预设的覆盖率阈值，若是，则所述检测目标与所述跟踪目标为同一目标；否则，所述检测目标与所述跟踪目标为不同目标。


4.根据权利要求3所述的一种视频图像校正方法，其特征在于，所述覆盖率的计算公式为：
o＝Area(A′∩Ak)/Area(A′∪Ak)
其中，o为覆盖率，A′为检测图像帧，Ak为检测图像帧，Area(A′∩Ak)为检测图像帧与跟踪图像帧的交集面积，Area(A′∪Ak)为检测图像帧与跟踪图像帧的并集面积。


5.根据权利要求2所述的一...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵小尉，
申请(专利权)人：中兴通讯股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44