一种提高红外图像跟踪的目标跟踪准确率的图像跟踪系统技术方案

本发明专利技术公开了一种提高红外图像跟踪的目标跟踪准确率的图像跟踪系统，包括：视频帧切割系统、图像帧模糊评价系统、图像去模糊系统、红外图像跟踪系统和跟踪效果显示系统，视频帧切割系统，用于将输入的视频进行从视频到图像帧的转变；图像帧模糊评价系统，对图像帧进行图像模糊度评价；图像去模糊系统，对图像帧进行特定图像的去模糊工作；红外图像跟踪系统，根据去模糊后的图像帧进行目标跟踪；跟踪效果显示系统，用于显示目标跟踪过程。本发明专利技术可以广泛应用与图像质量较差的图像跟踪任务中，能够提高跟踪准确率，减少目标丢失的风险。

【技术实现步骤摘要】
一种提高红外图像跟踪的目标跟踪准确率的图像跟踪系统
本专利技术属于图像处理
，更具体的说是涉及一种提高红外图像跟踪的目标跟踪准确率的图像跟踪系统。
技术介绍
当代社会，随着人们安全意识的提高，越来越多的场所有了必不可少的监控设备，这对于保证人民的生活财产安全提供了可靠的保障。与此同时，由于社会的进步以及犯罪手法的多样化，传统的可见光范围视频监控已不能满足需求，大量的红外夜视摄像头成为监控部门的首选。红外夜视摄像头不仅可以在晴朗的天气下正常工作，而且可以克服雨、雪、雾等一系列天气的干扰，真正做到24小时全天保障；当然红外成像也广泛应用于军事方向，在战场环境恶劣的环境下，红外成像技术可以应用与瞄准、制导、测距、夜视以及防御等各个方面。可以说红外技术已成为当代社会的支柱力量，这也将导致未来几十年红外技术的高速发展和应用。但是在面对一些恶劣环境以及突发状况下，监控系统位于室外，由于自身或外因都会拍出质量较差的图像或视频，这时一些图像算法因为图片质量的问题很有可能会出现一些低级错误。这些质量较差的图像或视频会让图像或者视频资料的信息缺失或不准确，给现实生活或科学研究带来难度，增加了图像识别或分析的难度，导致目标跟踪准确率较低甚至会出现目标丢失的严重问题。因此，如何提供一种提高红外图像跟踪的目标跟踪准确率的图像跟踪系统是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种提高红外图像跟踪的目标跟踪准确率的图像跟踪系统，以解决目标跟踪准确率较低甚至会出现目标丢失的严重问题。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种提高红外图像跟踪的目标跟踪准确率的图像跟踪系统，包括：视频帧切割系统、图像帧模糊评价系统、图像去模糊系统、红外图像跟踪系统和跟踪效果显示系统，其中，所述视频帧切割系统，用于将输入的视频进行从视频到图像帧的转变；所述图像帧模糊评价系统，对图像帧进行图像模糊度评价；所述图像去模糊系统，对图像帧进行特定图像的去模糊工作；所述红外图像跟踪系统，根据去模糊后的图像帧进行目标跟踪；所述跟踪效果显示系统，用于显示目标跟踪过程。优选的，跟踪效果显示系统，既是用户自设参数的输入端，也是效果以及评价参数的输出端。优选的，输入的视频为红外或非红外的视频资源。优选的，输入的视频中若有需要跟踪的目标，在输入时用户需要通过跟踪效果显示系统输入一些参数以及框定所需要跟踪目标在第一帧图片中的位置。优选的，通过用户输入的阈值参数对视频帧切割系统输出的图像帧进行判断，若大于该阈值参数，不作处理；如小于该阈值参数，则图像去模糊系统对图像帧进行去模糊工作。优选的，图像去模糊系统采用基于GAN网络的图像去模糊深度学习网络进行去模糊工作，训练网络的数据集包含Kohler标准数据集、GOPRO数据集以及红外模糊-清晰图像对数据集。优选的，红外模糊-清晰图像对数据集的制作方法为：1)选取不同场景；2)选取不同目标；3)相同目标以不同的速度和相同的路线经过相同的场景；4)将获取的视频切分成一帧一帧的图片，以运动较快产生模糊的图片为参考，在运动速度较慢的图片中选取与其位置符合的一张清晰图片，这两张图片就为一对图像，多个目标、多个场景下获取的多对图像组成红外模糊-清晰图像对数据集。优选的，红外图像跟踪系统采用fDSST目标跟踪算法或LEDS目标跟踪算法进行目标跟踪。本专利技术的有益效果在于：本专利技术通过视频帧切割系统将输入的视频进行从视频到图像帧的转变；图像帧模糊评价系统对图像帧进行图像模糊度评价；图像去模糊系统对图像帧进行特定图像的去模糊工作；红外图像跟踪系统根据去模糊后的图像帧进行目标跟踪；跟踪效果显示系统将目标跟踪过程进行显示，从而实现多种模式的图像跟踪，方便用户使用。本专利技术可以广泛应用与图像质量较差的图像跟踪任务中，它比同类的跟踪算法有更高的跟踪准确率，能够大大减少目标丢失的风险。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1附图为本专利技术的结构示意图。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，而不是全部的实施例。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的范围。请参阅附图1，本专利技术提供了一种提高红外图像跟踪的目标跟踪准确率的图像跟踪系统，包括：视频帧切割系统、图像帧模糊评价系统、图像去模糊系统、红外图像跟踪系统和跟踪效果显示系统，其中，视频帧切割系统，用于将输入的视频进行从视频到图像帧的转变，输入的视频可以根据用户的需求进行视频的切分工作，为后续的跟踪工作提供图源；图像帧模糊评价系统，对图像帧进行图像模糊度评价；图像去模糊系统，按需对图像帧进行特定图像的去模糊工作；红外图像跟踪系统，根据用户框定的目标，对去模糊后的图像帧进行目标跟踪；跟踪效果显示系统，用于显示目标跟踪过程。本实施例中，跟踪效果显示系统，既是用户自设参数的输入端，也是效果以及评价参数的输出端。本实施例中，输入的视频为红外或非红外的视频资源。输入的视频中若有需要跟踪的目标，在输入时用户需要通过跟踪效果显示系统输入一些参数以及框定所需要跟踪目标在第一帧图片中的位置。本实施例中，进行图像去模糊的图像并非全部无分别处理，可以通过用户输入的阈值参数对视频帧切割系统输出的图像帧进行判断，若大于该阈值参数，不作处理；如小于该阈值参数，则图像去模糊系统对图像帧进行去模糊工作。这样不仅可以提高系统的处理效率，更可以提高输出图片的真实性。本实施例中，图像去模糊系统采用基于GAN网络的图像去模糊深度学习网络进行去模糊工作，训练网络的数据集包含Kohler标准数据集、GOPRO数据集以及红外模糊-清晰图像对数据集。其中，红外模糊-清晰图像对数据集的制作方法为：1)选取不同场景；2)选取不同目标；3)相同目标以不同的速度和相同的路线经过相同的场景；4)将获取的视频切分成一帧一帧的图片，以运动较快产生模糊的图片为参考，在运动速度较慢的图片中选取与其位置符合的一张清晰图片，这两张图片就为一对图像，多个目标、多个场景下获取的多对图像组成红外模糊-清晰图像对数据集。本实施例中，红外图像跟踪系统采用fDSST目标跟踪算法或LEDS目标跟踪算法进行目标跟踪。本专利技术通过视频帧切割系统将输入的视频进行从视频到图像帧的转变；图像帧模糊评价系统对图像帧进行图像模糊度评价；图像去模糊系统对图像帧进行特定图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种提高红外图像跟踪的目标跟踪准确率的图像跟踪系统，其特征在于，包括：视频帧切割系统、图像帧模糊评价系统、图像去模糊系统、红外图像跟踪系统和跟踪效果显示系统，其中，/n所述视频帧切割系统，用于将输入的视频进行从视频到图像帧的转变；/n所述图像帧模糊评价系统，对图像帧进行图像模糊度评价；/n所述图像去模糊系统，对图像帧进行特定图像的去模糊工作；/n所述红外图像跟踪系统，根据去模糊后的图像帧进行目标跟踪；/n所述跟踪效果显示系统，用于显示目标跟踪过程。/n

【技术特征摘要】
1.一种提高红外图像跟踪的目标跟踪准确率的图像跟踪系统，其特征在于，包括：视频帧切割系统、图像帧模糊评价系统、图像去模糊系统、红外图像跟踪系统和跟踪效果显示系统，其中，
所述视频帧切割系统，用于将输入的视频进行从视频到图像帧的转变；
所述图像帧模糊评价系统，对图像帧进行图像模糊度评价；
所述图像去模糊系统，对图像帧进行特定图像的去模糊工作；
所述红外图像跟踪系统，根据去模糊后的图像帧进行目标跟踪；
所述跟踪效果显示系统，用于显示目标跟踪过程。


2.根据权利要求1所述的一种提高红外图像跟踪的目标跟踪准确率的图像跟踪系统，其特征在于，跟踪效果显示系统，既是用户自设参数的输入端，也是效果以及评价参数的输出端。


3.根据权利要求1所述的一种提高红外图像跟踪的目标跟踪准确率的图像跟踪系统，其特征在于，输入的视频为红外或非红外的视频资源。


4.根据权利要求1或3所述的一种提高红外图像跟踪的目标跟踪准确率的图像跟踪系统，其特征在于，输入的视频中若有需要跟踪的目标，在输入时用户需要通过跟踪效果显示系统输入一些参数以及框定所需要跟踪目标在第一帧图片中的位置。


5.根据权利要求1所述的一种提高红外图像跟踪的目标跟踪准...

【专利技术属性】
技术研发人员：耿立新，冯喆珺，曹长庆，张旭，闫旭，武增艳，耿金妮，冯嵩盟，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61