机动车目标实时图像跟踪装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种机动车目标实时图像跟踪装置及方法，所述装置包括：目标检测模块，接收机动车的图像采集装置采集及传送来的原始图像帧并逐帧分析原始图像帧是否包含有机动车目标，确定模型图像帧和待识别区域；建模模块，计算待识别区域中的Zernike矩和Harris‑Affine角点特征，确定机动车目标的实际特征模型，计算机动车目标的轮廓的目标广义Hough模型；候选区域筛选模块，预测机动车目标在模型图像帧的后每帧中的候选目标区域；目标区域确定模块，判断候选目标区域内物体轮廓的实际广义Hough模型和目标广义Hough模型的相似度，确定优选目标区域；目标轨迹规划模块，确定机动车目标的轨迹点，实时规划和修正机动车目标的轨迹路线。本实施例能准确的跟踪机动车目标。

【技术实现步骤摘要】
机动车目标实时图像跟踪装置及方法
本专利技术实施例涉及机动车安全驾驶
，尤其涉及一种机动车目标实时图像跟踪装置及方法。
技术介绍
现有的机动车为实现安全驾驶通常需要在机动车周围环境的图像帧中检测出机动车目标，然后在实时图像中跟踪机动车目标，提示驾驶员周围的机动车目标，避免发生交通事故，而跟踪机动车目标具体是指在每一帧图像帧中确定出机动车目标的位置，并将不同图像帧中的同一目标相对应。现有的基于计算机视觉的目标跟踪方法主要包括视觉目标相似度度量和视觉目标运动轨迹收索算法模型，上述两种方法都需要首先在图像帧中进行特征提取，再通过设计有效的特征检测模型实现对机动车目标实现跟踪，但是在开放环境中，机动车周围环境的图像帧中存在很多干扰(例如：光照、阴影、遮挡或成像角度等)，上述干扰一定程度影响了特征提取过程；另外，现有的车载摄像头的镜头为获得更大的视野常采用广角镜头或者鱼眼镜头，此类镜头由于成像原理使得拍摄的景物目标带有较大压缩和畸变，当前，为矫正畸变上述目标跟踪方法常采用图像校正或者划定畸变较小的区域进行目标检测和跟踪，但是这两种方式都丢失本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机动车目标实时图像跟踪装置，其特征在于，所述装置包括：/n目标检测模块，用于接收机动车的图像采集装置采集及传送来的原始图像帧并逐帧分析所述原始图像帧是否包含有机动车目标，将首先检测出机动车目标的原始图像帧确定为模型图像帧，将所述模型图像帧中的机动车目标的最小外接四边形区域确定为待识别区域；/n建模模块，用于计算所述模型图像帧的待识别区域中的Zernike矩和Harris-Affine角点特征，并根据所述Zernike矩和Harris-Affine角点特征和预先训练好的机动车模型库确定所述机动车目标的实际特征模型，再根据所述实际特征模型计算出所述机动车目标的轮廓的目标广义Hough模型；...

【技术特征摘要】
1.一种机动车目标实时图像跟踪装置，其特征在于，所述装置包括：
目标检测模块，用于接收机动车的图像采集装置采集及传送来的原始图像帧并逐帧分析所述原始图像帧是否包含有机动车目标，将首先检测出机动车目标的原始图像帧确定为模型图像帧，将所述模型图像帧中的机动车目标的最小外接四边形区域确定为待识别区域；
建模模块，用于计算所述模型图像帧的待识别区域中的Zernike矩和Harris-Affine角点特征，并根据所述Zernike矩和Harris-Affine角点特征和预先训练好的机动车模型库确定所述机动车目标的实际特征模型，再根据所述实际特征模型计算出所述机动车目标的轮廓的目标广义Hough模型；
候选区域筛选模块，用于采用均值偏移预测模型预测所述机动车目标在所述模型图像帧的后续每一帧中满足预定出现概率阈值的候选目标区域；
目标区域确定模块，用于计算出各个所述候选目标区域内所有物体轮廓的实际广义Hough模型，并比较和判断所述实际广义Hough模型和所述目标广义Hough模型的相似度，将满足预定筛选规则的候选目标区域确定为优选目标区域，所述预定筛选规则包括所述相似度最大且大于预设相似度阈值；以及
目标轨迹规划模块，用于将所述优选目标区域的中心点确定为所述机动车目标的轨迹点，并根据所述轨迹点实时规划和修正所述机动车目标的轨迹路线。


2.如权利要求1所述的机动车目标实时图像跟踪装置，其特征在于，所述机动车模型库为基于分类器对不同机动车数据库进行分类统计获得并以机动车满足预定识别贡献率的特征向量的特征系数和特征值为自变量的特征函数方程。


3.如权利要求1所述的机动车目标实时图像跟踪装置，其特征在于，所述建模模块包括：
预存单元，预存有预先训练好的机动车模型库；
特征提取单元，用于计算所述模型图像帧的待识别区域中的Zernike矩和Harris-Affine角点特征；
特征模型确定单元，用于根据所述Zernike矩和Harris-Affine角点特征和所述机动车模型库确定所述机动车目标的实际特征模型；以及
轮廓模型确定单元，用于根据所述实际特征模型计算出所述机动车目标的轮廓的目标广义Hough模型。


4.如权利要求1所述的机动车目标实时图像跟踪装置，其特征在于，所述目标区域确定模块包括：
实际模型计算单元，用于计算出各个所述候选目标区域内所有物体轮廓的实际广义Hough模型；以及
对比单元，用于比较和判断所述实际广义Hough模型和所述目标广义Hough模型的相似度，将满足预定筛选规则的候选目标区域确定为优选目标区域，所述预定筛选规则包括所述相似度最大且大于预设相似度阈值。


5.如权利要求1所述的机动车目标实时图像跟踪装置，其特征在于，所述预定筛选规则还包括：所述候选目标区域满足所述机动车目标预测的偏移阈值。


6.一种机动车目标实时图像跟踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
接收机动车的图像采集装置采集及传送来的原始图像帧并逐帧分析所述原始...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗小平，童文超，蔡军，曾峰，
申请(专利权)人：深圳市豪恩汽车电子装备股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44