有效存储视频中被跟踪目标的轨迹的方法技术

技术编号:2653871 阅读:211 留言:0更新日期:2012-04-11 18:40
一种用于增强轨迹存储的方法和系统,其相对于传统的方法和系统降低存储要求。一个视频内容分析模块自动识别视频帧中的目标,并且确定每个目标i的坐标(x↓[i],y↓[i])。当首次识别每个目标时,每个目标i的参考坐标(xref↓[i],yref↓[i])被设为(x↓[i],y↓[i])。对于随后的帧,如果新的坐标(xnew↓[i],ynew↓[i])与参考坐标的距离小于一个给定距离,即如果‖(xnew↓[i],ynew↓[i])-(xref↓[i],yref↓[i])‖↑[2]<ε,则忽略当前坐标。但是,如果目标移动超过距离ε,则当前坐标(xnew↓[i],ynew↓[i])存储在目标轨迹列表中,并且我们设置参考坐标(xref↓[i],yref↓[i])为目标的当前位置。该处理对随后的所有视频帧重复。所得到的压缩的轨迹列表随后能够在它们被产生的同时或在它们完成时被写入存储器或盘中。(*该技术在2022年保护过期,可自由使用*)

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频序列中目标的跟踪。本专利技术尤其涉及用于跟踪目标轨迹的坐标的存储。
技术介绍
在现有技术中,当在视频序列中跟踪目标时,通常为视频的每一帧产生轨迹坐标。考虑到这一点,例如,在每秒产生30帧的NTSC标准下,必须为每一帧产生并存储视频序列中每个目标的新位置或坐标。该处理非常没有效率,并需要极大的存储量。例如,如果在视频序列中跟踪五个目标,存储一个小时的轨迹数据刚好将需要超过两兆字节的存储量。因此,所有轨迹的存储即使不是不切实际的也是昂贵的。已经试图克服现有技术中无效率的缺陷。例如,为了节省空间,压缩每个视频帧的坐标。一个缺点是轨迹的压缩在处理过程中引入延迟。不管是不是压缩,仍然对每一帧生成坐标。另外,已试图根据视频帧的基于网格的分离,通过存储每个视频帧中运动位置的设备来回避轨迹的产生。这些设备仍然为每一帧存储数据,并且运动位置的精度不能与轨迹的产生相比。
技术实现思路
因此,本专利技术的一个目的是提供一种解决现有技术中的问题的方法和系统。在本专利技术的第一方面,只在目标移动超过一个预定量时才存储坐标,而不是在每一帧过后存储它们的移动。该特征允许在传统方法的基础上极大节省存储器或盘的使用。一个视频内容分析模块自动识别视频帧中的目标,并且确定每个目标i的坐标(xi,yi)。当首次识别目标i时,每个目标i的参考坐标(xrefi,yrefi)被设为(xi,yi)。对于随后的帧,如果新的坐标(xnewi,ynewi)与参考坐标的距离小于一个给定的距离时,即如果‖(xnewi,ynewi)-(xrefi,yrefi)‖2<ε,则忽略当前坐标。但是,如果目标移动超过距离ε,则当前坐标(xnewi,ynewi)存储在目标轨迹列表中,并且我们设置参考坐标(xrefi,yrefi)为目标的当前位置。该处理对随后的所有视频帧重复。所得到的压缩(compact)的轨迹列表接着能够在它们被产生的同时或在它们完成时被写入存储器或盘中。本专利技术能够用于很多领域,包括跟踪在诸如大型购物中心等的特定区域中的运动的视频监视安全系统。传统上对于扫描/拍摄一个区域的诸如VCR的标准摄像机需要的存储量通常产生大量不想要的磁带库。另外,有这样的倾向,即快速重新使用磁带从而留出磁带存储区域,或者为其运输到别处而付费。本专利技术的压缩存储使得安全区域的固定存储更加实用,并且给调查人员提供观看特定地点是否由作坏事的人在执行随后的非法行动之前“踩点(case)”(例如,由作坏事的人在进行非法行动之前进行观察)的记录。而且,在商业环境中,本专利技术能够应用于跟踪零售商店中的人,以查看他们在一个收款队伍中等待多长时间。因此,一种用于存储视频中被跟踪目标的轨迹的方法,包括以下步骤(a)识别第一视频帧中的目标;(b)确定在第一视频帧中在步骤(a)中识别的每个所述目标的第一参考坐标(xrefi,yrefi);(c)存储第一参考坐标(xrefi,yrefi);(d)在第二视频帧中识别所述目标;(e)确定所述第二视频帧中所述目标的当前参考坐标(xnewi,ynewi);和(f)如果对于特定目标满足满足以下条件,则在一个目标轨迹列表中存储特定目标的当前参考坐标,并用当前参考坐标(xnewi,ynewi)替换第一参考坐标(xrefi,yrefi)‖(xnewi,ynewi)-(xrefi,yrefi)‖2≥ε,其中ε是预定门限量,并且当不满足步骤(f)中的所述条件时,保持第一参考坐标(xrefi,yrefi),以便与随后的视频帧进行比较。该方法还可以包括(g)对视频序列中所述第二视频帧之后的所有视频帧重复步骤(e)和(f),从而在每次满足步骤(f)中的所述条件时,用附加的坐标更新存储区,并用新的值更新当前参考坐标。可选择的是,该方法可以包括以下步骤即使最新的坐标不满足条件(f),也存储目标的最新坐标(即,恰好在目标消失和轨迹结束之前的坐标)。在步骤(f)中存储的特定目标的目标轨迹列表可以包括一个处理器的临时存储器,和该方法可以选择性地包括以下步骤(h)在视频序列中所有的帧已经利用步骤(a)到(g)进行处理之后,从临时存储器中存储的所有坐标向固定存储器写入目标轨迹列表。在步骤(h)中所提到的固定存储器可以包括磁盘、光盘和磁光盘或甚至磁带中的至少一个。或者,固定存储器能够被安排在网络服务器中。在步骤(e)中当前参考坐标(xnewi,ynewi)的确定能够包括通过使用框限制(box bounding)技术对(i)基本上向着摄像机方向和(ii)基本上远离摄像机方向之一移动的目标的尺寸跟踪。框限制技术可以包括(i)确定特定目标i的参考限制框(wrefi,hrefi),其中w表示特定目标的宽度,而h表示特定目标的高度;(ii)如果满足子步骤(ii)(a)和(ii)(b)中任何一个以下条件,存储当前的限制框(wi,hi)(ii)(a)|wi-wrefi|≥δw;(ii)(b)|hi-hrefi|>δh,其中δw和δh是预定门限。或者,框限制技术可以包括(i)确定特定目标的一个参考限制框(wrefi,hrefi)的面积arefi=wrefi*hrefi,其中w表示特定目标的宽度,而h表示特定目标的高度;和(ii)如果当前限制框的面积δa=|arefi-wi*hi|中的变化大于一个预定量,存储当前限制框(wi,hi)的坐标。附图说明图1A-1C说明了本专利技术的第一方面,其中图1B相对于图1A中的运动不满足图1C中的表达式。图2A-2C说明了本专利技术的第二方面,其中图2B相对于图2A中的运动满足图1C中的表达式。图3A-3C说明了本专利技术涉及框限制技术的另一方面。图4说明了根据本专利技术使用的一个系统的示意图。图5A和5B是流程图,说明本专利技术的一个方面。具体实施例方式图1A-1C说明了本专利技术的第一方面。如图1A所示,一帧105包含一个目标100(在这种情况下,棍状图表示一个人)。为了便于理解,在帧中加入了X方向和Y方向上的数字刻度。注意到,能够例如通过使用目标像素的中心或在框限制技术(在下文中公开)的情况下通过使用目标限制框的中心获得x,y坐标。本领域普通技术人员应当理解,刻度只是为了说明的目的,它们之间的间隔和/或数值不将要求保护的专利技术限制到此刻度上。在现在用作该特定目标的x和y参考点的位置(xrefi,yrefi)上识别目标100。应当注意到识别的目标不一定例如是人,并能够包括房间中的非生命目标,比如桌子、椅子和办公桌。现有技术中已知,这些目标可以通过例如它们的颜色、形状、尺寸等识别。最好,使用背景去除技术来分离运动目标与背景。使用该技术的一种方式是通过获知背景场景的外观并接着识别与获知的背景不同的图像像素。这种像素通常对应于前景目标。参照以下文件作为背景材料合并应用,A.Elgammal,D.Harwood和L.Davis在Proc.European Conf.on Computer vision,2000的751-767页发表的“Non-parametric Model for Background Subtraction”,C.Stauffer,W.E.L Grimson在Proc.Computer Vision and Pattern Recognition,1999的246-252页本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于存储视频中被跟踪目标的轨迹的方法,包括以下步骤:(a)识别第一视频帧(105)中的目标(100);(b)对于第一视频帧中在步骤(a)中识别的每个所述目标,确定第一参考坐标(xref↓[i],yref↓[i]);   (c)存储第一参考坐标(xref↓[i],yref↓[i]);(d)在第二视频帧(110)中识别所述目标(100);(e)确定所述目标(100)在所述第二视频帧(110)中的当前参考坐标(xnew↓[i],ynew↓[i] );和(f)如果对于特定目标满足以下条件,则在一个目标轨迹列表中存储特定目标的当前参考坐标,并用当前参考坐标(xnew↓[i],ynew↓[i])替换第一参考坐标(xref↓[i],yref↓[i]);‖(xnew↓[i], ynew↓[i])-(xref↓[i],yref↓[i])‖↑[2]≥ε,其中ε是预定门限量,并且当不满足所述条件时,保持第一参考坐标(xref↓[i],yref↓[i]),用于与随后的视频帧(210)进行比较。

【技术特征摘要】
...

【专利技术属性】
技术研发人员:RA科亨T布罗许
申请(专利权)人:皇家飞利浦电子股份有限公司
类型:发明
国别省市:NL[荷兰]

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