一种适应性物体侦测的方法与装置，可应用在一个具有椭圆体特征的物体侦测中。先针对物体的前景物件作物体形状侦测，来侦测此物体的形状。根据侦测物体的特征统计信息，判断此物体是否有被遮蔽。如果此物体没有被遮蔽，则判断是否将物体形状侦测切换为椭圆形侦测。如果此物体有被遮蔽、或是物体形状侦测应被切换为椭圆形侦测，则针对此前景物件作椭圆形侦测。当此前景物件被侦测到具有椭圆体特征时，则持续追踪此物体。当目前是椭圆形侦测的状态时，判断能否将椭圆形侦测切换回物体形状侦测。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术是关于一种适应性物体侦测(adaptive object detection)的方法与 装置。
技术介绍
人在视讯监控系统(video surveillance system)中是非常感兴趣的物体， 因此发展出许多对人侦测与追踪(tracking)的算法与系统。 一般侦测人的方 法不外乎是头部侦测(head detection)或是全身的人形侦观ij(human shapes detection),将影像中的人形找出做应用。 一般的智能型监控系统中，侦测 人物的方式不外乎是人形侦测、椭圆形侦测(eUipsedetectkm)、或是轮廓对 映(shape mapping)等。人形侦测是利用机器学习(machine learning)的方法做训练，可训练全 身人形，也可将半身人形和全身人形同时做训练。训练人形后所产生的样 板(template)，对人的全身形状作侦测，也可以同时对人的全身和半身形状 作侦测。此法可以有效的将影像中的人物侦测出，但当人形一旦遭受遮蔽 (occluded)时，因为侦测不到当初所建立的特征(feature)，则人形侦测会失 去效用。椭圆形侦测是对人的头部作侦测，只建立椭圆形的样板不需要经过训练，虽然可用离线(offline)的方式先建立模型(model)，然后迅速有效的将 人的头部找出，但是当人形过小时，无法将人的头部准确地侦测出来。轮廓对映方法是先建立物体的轮廓后再将目前的影像找出物体的边 界然后做比对。如果遇到遮蔽的情况时，物体的轮廓会遭到破坏。遮蔽侦测(occlusion detection)的方法有多种。相关文献如美国专利号 7,110,569，利用时间延迟类神经网络(time delay neural network)方式，建立 人形的样板，此方式需要大量数据来克服部分身体被遮蔽或是没有上半身 的情况。美国专利号6,674,877利用模糊逻辑的(fuzzy logical)方式来侦测 自我遮蔽(self- occlusion)的情况，但没有侦测其它的遮蔽情况。美国专利 号7,142,600是利用物体的边界作为侦测遮蔽的依据。另外，如利用区块 匹配(block match)与结合贝氏决策定理(Bayesian Decision Theory)的方式来进行遮蔽侦测与追踪。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种适应性物体侦测的方法与装置。 为实现上述目的，本专利技术提供的适应性物体侦测的方法，应用于侦测具有椭圆体特征的一物体，该方法包含针对一物体的前景物件作物体形状侦测，来侦测该物体的形状； 根据该侦测物体的特征统计信息，判断该物体是否有被遮蔽； 如果该物体没有被遮蔽，则判断是否将物体形状侦测切换为椭圆形侦如果该物体有被遮蔽、或是物体形状侦测应被切换为椭圆形侦测的话，则针对该前景物件作椭圆形侦测；侦测该前景物件是否具有椭圆体特征，当该前景物件具有椭圆体特征时，则持续作该物体的追踪；以及判断是否将椭圆形侦测切换回物体形状侦测。所述的适应性物体侦测的方法，其中，如果该侦测出物体形状不符合 一长宽比门坎值条件的话，则将物体形状侦测切换为椭圆形侦测。所述的适应性物体侦测的方法，其中，当该物体逐渐离开视野范围时， 则将物体形状侦测切换为椭圆形侦测。所述的适应性物体侦测的方法，其中，该前景物件是通过该物体的背 景与前景的抽离方式而被抽取出。所述的适应性物体侦测的方法，其中，在该判断将椭圆形侦测切换回 物体形状侦测的步骤中，侦测切换的方式是根据目前每秒处理影像的速度 来做调整。所述的适应性物体侦测的方法，其中，如果该前景物件没有被侦测出 椭圆体特征或该物体的形状，则移除该物体。所述的适应性物体侦测的方法，其中，该侦测出的物体形状没有被遮 蔽时，该判断是否需要将物体形状侦测切换为椭圆形侦测还包括如果该侦测出的物体形状大于一长宽比门坎值的话，则将物体形状侦测切换为椭圆形侦测，来进行持续性的物体追踪；以及如果该侦测出的物体形状不大于一长宽比门坎值的话，则继续使用物体形状侦测来进行物体追踪。所述的适应性物体侦测的方法，其中，该前景物件被侦测出的物体形状或是椭圆体特征作为预测下一张影像物体移动后的新位置。所述的适应性物体侦测的方法，其中，该判断侦测出的物体形状是否有被遮蔽的步骤还包括计算该物体在目前时间的特征统计信息；比较前M个影像相同物体的特征统计信息和该物体目前的特征统计信 息是否相近，相近的话，则该物体没有被遮蔽，否则比较目前时间的物体的特征统计信息与邻近物体的特征统计信息是否相近；以及若该目前时间的物体的特征统计信息与邻近物体的特征统计信息相 近，则该物体与其它物体合并，否则该物体被其它静止物体遮蔽。所述的适应性物体侦测的方法，其中，该特征统计信息包括该物体的 前景物件的颜色、纹理、边界，或是前述的其中任何一种组合。所述的适应性物体侦测的方法，其中，在该判断是否将椭圆形侦测切换回物体形状侦测的步骤还包括判断目前每张影像的处理速度是否大于一预定的临界值； 如果目前每张影像的处理速度大于该预定的临界值，则重新设定一更新门坎值为一快速门坎值，否则重新设定一更新门坎值为一慢速门坎值； 判断目前处理每张影像的速度是否大于该更新门坎值；以及如果目前处理每张影像的速度大于该更新门坎值，则将椭圆形侦测切 换回物体形状侦测，否则继续做物体形状侦测。本专利技术提供的适应性物体侦测的装置，应用于侦测具有椭圆体特征的一物体，该装置包含物体形状侦测模块，针对该物体的一前景物件作物体形状侦测，以侦测该物体的形状；遮蔽侦测模块，根据该侦测的物体形状，判断该物体是否有被遮蔽； 椭圆形侦测模块，如果该物体有被遮蔽、或是物体形状侦测应被切换为椭圆形侦测，则针对该前景物件作椭圆形侦测；侦测椭圆体特征模块，根据该椭圆形侦测的结果，侦测该前景物件是否具有椭圆体特征；以及侦测回复模块，判断是否能将椭圆形侦测切换为物体形状侦测。 所述的适应性物体侦测的装置，其中，该侦测回复模块根据目前处理影像的速度，来判断是否能将椭圆形侦测切换回物体形状侦测。所述的适应性物体侦测的装置，其中，该装置还包括一追踪模块用来持续做物体追踪。所述的适应性物体侦测的装置，其中，该物体追踪包括物体形状追踪 以及物体椭圆体特征信息追踪。所述的适应性物体侦测的装置，其中，当该物体有被遮蔽时，该被遮 蔽的现象是物体与物体之间的遮蔽现象与该物体与其它物体合并的现象 的其中一种现象。所述的适应性物体侦测的装置，其中，当该物体有被遮蔽时，该椭圆 形侦测模块针对该前景物件作椭圆形侦测。所述的适应性物体侦测的装置，其中，该遮蔽侦测模块比较前n个影 像的该物体的特征统计信息和目前该物体的特征统计信息，来判断该物体 是否有被遮蔽。本专利技术提供的适应性物体侦测的装置，应用于侦测具有椭圆体特征的一物体，该装置包含物体形状侦测模块，针对该物体的一前景物件作物体形状侦测，以侦 测该物体的形状；遮蔽侦测模块，根据该侦测物体的特征统计信息，判断该物体是否有 被遮蔽；椭圆形侦测模块，当该物体有被遮蔽、或是该物体逐渐离开视野范围 时，针对该前景物件作椭圆形侦测，侦测该前景物件是否具有椭圆体特征； 侦测回复模块，判断是否能将椭圆形侦测切换为物体形状侦测；以及 物体追踪模块，用来持续做物体追本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种适应性物体侦测的方法，应用于侦测具有椭圆体特征的一物体，该方法包含： 针对一物体的前景物件作物体形状侦测，来侦测该物体的形状； 根据该侦测物体的特征统计信息，判断该物体是否有被遮蔽； 如果该物体没有被遮蔽，则判断是否将 物体形状侦测切换为椭圆形侦测； 如果该物体有被遮蔽、或是物体形状侦测应被切换为椭圆形侦测的话，则针对该前景物件作椭圆形侦测； 侦测该前景物件是否具有椭圆体特征，当该前景物件具有椭圆体特征时，则持续作该物体的追踪；以及 判断 是否将椭圆形侦测切换回物体形状侦测。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：郑博峰，王文豪，
申请(专利权)人：财团法人工业技术研究院，
类型：发明
国别省市：71[中国|台湾]
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