一种运动物体的跟踪方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种运动物体的跟踪方法，包括：获取监控设备发送的网络视频的当前帧画面；根据预先确定的当前背景模型，检测当前帧画面中的前景点和背景点；其中，当前背景模型由当前帧画面中各像素点对应的采样点构成；根据当前帧画面，更新背景点对应的采样点以更新当前背景模型。由此可见，当前背景模型是根据当前帧画面确定的，并可根据当前监控场景下采集到的当前帧画面不断更新，保证了当前背景模型是能够体现当前监控场景的背景特征的背景模型，即使在监控场景产生变化的情况下同样能正常进行检测，从而提高了检测结果的准确度。此外，本发明专利技术所提供的一种运动物体的跟踪装置及设备与上述方法对应。

A moving object tracking method, device and equipment

【技术实现步骤摘要】
一种运动物体的跟踪方法、装置及设备
本专利技术涉及视频监控领域，特别是涉及一种运动物体的跟踪方法、装置及设备。
技术介绍
随着计算机视觉技术的迅猛发展，智能监控系统作为新兴的安防技术在各行各业内得到广泛的应用。智能监控系统利用计算机视觉技术，在不需要认为干预的情况下，通过对原始的视频序列进行实时的自动分析，实现对运动物体的检测并进行跟踪。现有技术中，运动物体的跟踪方法一般采用帧差法。该方法首先需要获取监控场景中的一张静态画面，将该静态画面作为参考画面，利用后续采集到的监控画面与该参考画面进行对比，从而检测出运动物体并对运动物体进行跟踪。但是，现有技术中获取的参考画面为监控场景中某一时刻的静态画面，而监控场景通常环境复杂，监控画面常受光照等环境影响产生较大变化，采用同一张静态画面作为参考画面，无法有效地反映出监控画面的背景变化，对比时易造成较大的检测误差，导致检测结果不准确，无法提供更好地检测效果。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种运动物体的跟踪方法、装置及设备，能通过预先确定的当前背景模型，检测当前帧画面中的前景点和背景点；并根据当前帧画面，更新背景点对应的采样点以更新当前背景模型。使当前背景模型是根据当前帧画面确定的，保证当前背景模型是适应于当前监控场景下的背景模型，即使在监控场景产生变化的情况下检测结果也不受影响，提高检测结果的准确度。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种运动物体的跟踪方法，包括：获取监控设备发送的网络视频的当前帧画面；根据预先确定的当前背景模型，检测所述当前帧画面中的前景点和背景点；其中，所述当前背景模型由所述当前帧画面中各像素点对应的采样点构成；根据所述当前帧画面，更新所述背景点对应的采样点以更新所述当前背景模型。优选地，所述根据预先确定的当前背景模型，检测所述当前帧画面中的前景点和背景点具体包括：计算目标像素点在所述当前背景模型中的各采样点的灰度值的第一方差；计算所述目标像素点的灰度值与各所述采样点的灰度值的第二方差；判断所述第一方差与所述第二方差的差值是否在允许的偏差范围内；如果是，则说明所述目标像素点为背景点；如果否，则说明所述目标像素点为前景点。优选地，所述获取监控设备发送的网络视频的当前帧画面具体包括：与监控设备建立通信，接收所述监控设备发送的网络视频码流；对所述网络视频码流进行解码以获取所述当前帧画面。优选地，还包括：对当前帧画面中的各所述前景点进行形态处理；根据边缘检测算法，对形态处理后得到的结果进行边缘检测以获得前景轮廓。优选地，所述根据所述当前帧画面，更新所述背景点对应的采样点以更新所述当前背景模型具体包括：根据所述当前帧画面，更新所述背景点对应的预设数量的采样点；其中，所述预设数量小于采样点的总数量。优选地，所述采样点具体为以对应的像素点为中心，10个像素距离为半径的范围内，随机选取的20个像素点。优选地，还包括：生成用于记录所述前景轮廓的日志。优选地，所述根据所述当前帧画面，更新所述背景点对应的采样点以更新所述当前背景模型具体为：根据所述当前帧画面，对多个所述背景点对应的采样点进行并行更新处理，以更新所述当前背景模型。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种运动物体的跟踪装置，包括：获取模块，用于获取监控设备发送的网络视频的当前帧画面；检测模块，用于根据预先确定的当前背景模型，检测所述当前帧画面中的前景点和背景点；其中，所述当前背景模型由所述当前帧画面中各像素点对应的采样点构成；更新模块，用于根据所述当前帧画面，更新所述背景点对应的采样点以更新所述当前背景模型。优选地，还包括：形态处理模块，用于对当前帧画面中的各所述前景点进行形态处理；边缘检测模块，用于根据边缘检测算法，对形态处理后得到的结果进行边缘检测以获得前景轮廓。生成模块，用于生成用于记录所述前景轮廓的日志。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种运动物体的跟踪设备，包括存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述任一项所述的运动物体的跟踪方法的步骤。本专利技术所提供的一种运动物体的跟踪方法，首先，获取监控设备发送的网络视频的当前帧画面；通过预先确定的当前背景模型，检测当前帧画面中的前景点和背景点；其中，当前背景模型由当前帧画面中各像素点对应的采样点构成；并根据当前帧画面，更新背景点对应的采样点以更新当前背景模型。由此可见，当前背景模型是根据当前帧画面确定的，并可根据当前监控场景下采集到的当前帧画面不断更新，保证了当前背景模型是能够体现当前监控场景的背景特征的背景模型，即使在监控场景产生变化的情况下同样能正常进行检测，保证检测结果不受影响，从而提高了检测结果的准确度。此外，本专利技术所提供的一种运动物体的跟踪装置及设备与上述方法对应，具有同样的有益效果。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种运动物体的跟踪方法的流程图；图2为本专利技术实施例提供的另一种运动物体的跟踪方法的流程图；图3为本专利技术实施例提供的一种运动物体的跟踪装置的结构图；图4为本专利技术实施例提供的一种运动物体的跟踪设备的结构图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，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范围。本专利技术的核心是提供一种运动物体的跟踪方法、装置及设备，能通过预先确定的当前背景模型，检测当前帧画面中的前景点和背景点；并根据当前帧画面，更新背景点对应的采样点以更新当前背景模型。使当前背景模型是根据当前帧画面确定的，保证当前背景模型是适应于当前监控场景下的背景模型，即使在监控场景产生变化的情况下检测结果也不受影响，提高检测结果的准确度。为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步的详细说明。图1为本专利技术实施例提供的一种运动物体的跟踪方法的流程图；如图1所示，本专利技术实施例提供的一种运动物体的跟踪方法，包括步骤S101-步骤S103：步骤S101：获取监控设备发送的网络视频的当前帧画面；需要说明的是，本专利技术提供的运动物体的跟踪方法应用的硬件环境如下，包括：摄像机等监控设备，用于拍摄监控场景下的网络视频；与监控设备连接的处理器，用于按照本专利技术提出的运动物体的跟踪方法检测运动物体。通常情况下，监控设备与处理器的通信方式是无本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种运动物体的跟踪方法，其特征在于，包括：/n获取监控设备发送的网络视频的当前帧画面；/n根据预先确定的当前背景模型，检测所述当前帧画面中的前景点和背景点；其中，所述当前背景模型由所述当前帧画面中各像素点对应的采样点构成；/n根据所述当前帧画面，更新所述背景点对应的采样点以更新所述当前背景模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种运动物体的跟踪方法，其特征在于，包括：
获取监控设备发送的网络视频的当前帧画面；
根据预先确定的当前背景模型，检测所述当前帧画面中的前景点和背景点；其中，所述当前背景模型由所述当前帧画面中各像素点对应的采样点构成；
根据所述当前帧画面，更新所述背景点对应的采样点以更新所述当前背景模型。


2.根据权利要求1所述的运动物体的跟踪方法，其特征在于，所述根据预先确定的当前背景模型，检测所述当前帧画面中的前景点和背景点具体包括：
计算目标像素点在所述当前背景模型中的各采样点的灰度值的第一方差；
计算所述目标像素点的灰度值与各所述采样点的灰度值的第二方差；
判断所述第一方差与所述第二方差的差值是否在允许的偏差范围内；
如果是，则说明所述目标像素点为背景点；
如果否，则说明所述目标像素点为前景点。


3.根据权利要求1所述的运动物体的跟踪方法，其特征在于，所述获取监控设备发送的网络视频的当前帧画面具体包括：
与监控设备建立通信，接收所述监控设备发送的网络视频码流；
对所述网络视频码流进行解码以获取所述当前帧画面。


4.根据权利要求1所述的运动物体的跟踪方法，其特征在于，还包括：
对当前帧画面中的各所述前景点进行形态处理；
根据边缘检测算法，对形态处理后得到的结果进行边缘检测以获得前景轮廓。


5.根据权利要求1所述的运动物体的跟踪方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋祁，周斯忠，潘红平，岳猛，
申请(专利权)人：杭州晨鹰军泰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33