一种复杂背景下多目标实时视频检测与跟踪方法技术

本发明专利技术涉及一种复杂环境下多目标实时检测与跟踪方法。本发明专利技术针对现有技术易受外部环境影响，实时性差，稳定性弱，检测准确性低等问题，发明专利技术了一种复杂环境下实时、稳定多目标视频图像检测与跟踪方法，可以大幅提升实时性、准确性、稳定性。本发明专利技术的技术方案如下：对灰度图像各个局部块进行积分投影并计算Leburg距离，获取帧间块运动向量；对运动向量进行统计分析，获得帧间全局运动参数；根据全局运动参数，对当前帧进行运动校正，计算帧差，利用多帧帧差检测运动目标；计算运动目标的属性并进行跟踪，同时对运动目标属性进行学习，根据学习结果优化跟踪位置。本发明专利技术适合在复杂环境下目标受环境影响下的多运动目标实时、稳定、准确检测与跟踪。检测与跟踪。

【技术实现步骤摘要】
一种复杂背景下多目标实时视频检测与跟踪方法


[0001]本专利技术涉及一种在复杂背景下多目标实时视频检测与跟踪方法。

技术介绍

[0002]复杂背景下多目标实时检测与跟踪是计算机视觉、目标定位、运动测量、情报处理、城市交通监控等领域的重大关键技术。运动目标的检测与跟踪关键在于充分消除背景，利用运动目标的运动特性，获取运动目标的位置、轮廓、分布、色彩信息、运动速度、运动方向等各种动、静态属性，为检测运动目标提供丰富的信息主动学习支撑。
[0003]为减小目标形变、外部噪声、遮挡、光照变化等因素对目标提取与跟踪的影响，《光照突变环境下基于高速混合模型和梯度信息的视频分割》(中国图像图形学报，2007.12(11)：2068-2072)提出将结构梯度互相关函数应用于光照引起的背景检测，但是检测效率低下；《遮挡环境下采用在线Boosting的目标跟踪》(光学精密工程，2012.2.20(2)：439-446)提出采用分类器进行区域特征学习，自适应选择子分类器组成强分类器消除遮挡对目标跟踪的影响，但会出现错误累积问题，影响跟踪准确率；《光谱仪图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.视频图像中多目标实时检测方法，包括如下步骤：a、采集每一帧图像并将每一帧图像转换为灰度图像；b、将每一帧灰度图像分成块；c、计算每个局部块的积分投影曲线；d、将当前帧积分投影曲线计算完成后作为参考帧信息，将后一帧作为当前帧，并计算各局部块积分投影曲线；e、利用Leburg距离计算当前帧与参考帧各局部块的距离；f、寻找各局部块的最小距离，获取局部运动参数。2.全局运动参数统计分析方法，包括如下步骤：a、建立直方图:当直方图中最大直方条的值大于等于其他所有直方条之和或大于阈值N/3(N为局部块总数)，该直方条被确定为当前帧的全局运动参数，若最大值小于等于N/4时，认为估计失效；b、加窗：若大于N/4时，在建立好统计直方图后，利用自适应窗对其进行累加运算，其中窗口大小通过对先前估计的运动向量进行中值滤波预测得到，将窗口内的所有非中心位置运动向量累加到窗口中心位置的运动向量上，这样可以有效避免窗口内相邻直方条等高现象，在完成对原始直方图的滑动窗运算后，便产生了被加窗处理后的直方图，若直方图中的最大值大于2N/3，认为该最大值为全局运动参数；c、累加：如果b无法产生全局运动参数，则选择高度最高的直方条为中心，建立一个窗...

【专利技术属性】
技术研发人员：王洪，杜倩，
申请(专利权)人：成都道克科技有限公司，
类型：发明
国别省市：