一种广域环境下动态随机目标的识别、定位与跟踪系统技术方案

本发明专利技术提供了一种广域环境下动态随机目标的识别、定位与跟踪系统，包括：目标识别模块，用于识别出广域范围内对应的所有视频中包含的第一目标；目标筛选模块，用于确定待识别目标的识别条件，基于所述识别条件从所述第一目标中筛选出对应的第二目标；识别校正模块，用于将广域范围内对应的所有视频进行关联，获得关联视频，基于所述关联视频对所述第一目标进行二次筛选，确定出对应的第三目标；定位跟踪模块，用于对所述第三目标进行定位跟踪，获得对应的定位跟踪结果；用以实现在广域环境下对动态随机目标的识别、定位、跟踪。跟踪。跟踪。

【技术实现步骤摘要】
一种广域环境下动态随机目标的识别、定位与跟踪系统


[0001]本专利技术涉及机器视觉和人工智能融合
，特别涉及一种广域环境下动态随机目标的识别、定位与跟踪系统。

技术介绍

[0002]目前，目标识别、定位、跟踪是视觉检测
的重要任务，是对视频序列中包含的动态目标进行识别定位，确定出目标区域，并生成目标的运动轨迹实现对目标的跟踪过程；目标识别、定位、跟踪技术在军事和民用方面都有着十分广泛的应用,军事方面包括无人飞行器、精确制导、空中预警、战场监视等；民用方面包括移动机器人、智能视频监控、智能交通系统、人机交互、虚拟现实等。目标跟踪是一个颇具挑战性的问题。在计算机视觉领域目标跟踪是一项重要工作。随着相机的普及，对自动视频分析与日俱增的需求引起人们对目标跟踪算法的浓厚兴趣。
[0003]但是，目前存在的视觉检测方法主要包括两种：1)首先建立目标模型或者提取目标特征，在后续帧中进行相似特征搜索逐步迭代实现目标定位；2)将目标模型和背景信息同时考虑在内，通过对比目标模型和背景信息的差异，将目标模型提取出来，从而得到当前帧中的目标位置；但是这两种方法都需要先确定检测目标之后才能在视频中检测出对应的目标，实现对目标的识别、定位、跟踪，无法实现对动态随机目标的识别、定位、跟踪，而且只能对一段视频范围内对应的局部场景中的目标进行识别，不能对广域环境下的大范围场景中的目标进行识别。
[0004]因此，本专利技术提出一种广域环境下动态随机目标的识别、定位与跟踪系统。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种广域环境下动态随机目标的识别、定位与跟踪系统，用以实现动态随机目标的识别、定位、跟踪，也实现了对广域环境下的大范围场景中的目标进行识别，面向动态随机多目标的实时识别算法可以摆脱了系统对海量数据遍历、专家系统、人机耦合、深度学习的依赖。本专利技术大大提供系统的智能化程度、实时性、准确性、鲁棒性和稳定性。技术可以广泛用于广域多目标数据采集与智能分析。产品可用于智能交通、智能制造、综合治理、公共安全、国防军事等多个领域。本专利技术是现有基于机器视觉与人工智能的技术与产品升级的主要手段之一。
[0006]本专利技术提供一种广域环境下动态随机目标的识别、定位与跟踪系统，包括：
[0007]目标识别模块，用于识别出广域范围内对应的所有视频中包含的第一目标；
[0008]目标筛选模块，用于确定待识别目标的识别条件，基于所述识别条件从所述第一目标中筛选出对应的第二目标；
[0009]识别校正模块，用于将广域范围内对应的所有视频进行关联，获得关联视频，基于所述关联视频对所述第一目标进行二次筛选，确定出对应的第三目标；
[0010]定位跟踪模块，用于对所述第三目标进行定位跟踪，获得对应的定位跟踪结果。
[0011]优选的，所述目标识别模块，包括：
[0012]对比单元，用于将广域范围内对应的所有视频中每一帧图像与对应范围内的背景图像进行比对，确定出广域范围内的所有第一差异图像区域，并将所述第一差异图像区域与时间轴融合确定出对应的第一识别结果；
[0013]分类单元，用于获取所述第一识别结果中每个时间点对应的所有第二差异图像区域，并按照预设分类列表将所述第二差异图像区域分类并编号，获得广域范围内对应的所有视频中包含的第一目标。
[0014]优选的，所述目标筛选模块，包括：
[0015]目标校正单元，用于基于所述广域范围内的场景关系和环境特征对所述第一目标进行校正，获得第一校正目标；
[0016]条件接收单元，用于接收用户输入的识别条件，基于所述识别条件确定出对应的识别特征；
[0017]第一筛选单元，用于基于所述识别特征从所述第一校正目标中筛选出对应的第二目标。
[0018]优选的，所述目标校正单元，包括：
[0019]判断子单元，用于判断所述第一目标对应的第一差异图像区域是否完整，若是，则将所述第一差异图像区域作为所述第一目标对应的完整图像区域；
[0020]第一校正子单元，用于当所述第一目标对应的第一差异图像区域完整时，则确定出所述第一差异图像对应的第一所属图像帧中除第一差异图像区域外的第一背景图像区域中的第一轮廓线，同时，确定出对应范围内的第一背景图像中的第二轮廓线，将所述第一轮廓线和所述第二轮廓线进行对比，确定出对应的第一畸变系数，基于所述第一畸变系数对所述完整图像区域进行校正，获得对应的第一校正图像，将所述第一校正图像作为所述第一目标的初步校正图像；
[0021]提取子单元，用于当所述第一目标对应的第一差异图像区域不完整时，则确定出所述第一所属视频对应场景的相邻场景对应的相邻视频，基于所述第一所属视频对应场景和所述相邻场景之间的空间关系，将所述第一所属视频与对应的相邻视频连接，获得对应的局部完整视频，基于所述局部完整视频确定出所述第一目标的剩余图像区域；
[0022]第二校正子单元，用于当所述第一目标对应的第一差异图像区域不完整时，则确定出所述第一差异图像对应的第二所属图像帧中除所述第一差异图像区域外的第二背景图像区域中的第三轮廓线，同时，确定出对应范围内的第二背景图像中的第四轮廓线，将所述第三轮廓线和所述第四轮廓线进行对比，确定出对应的第二畸变系数，基于所述第二畸变系数对所述第一差异图像进行校正，获得对应的第二校正图像；
[0023]第三校正子单元，用于确定出所述剩余图像区域对应的第三所属图像帧中除所述剩余图像区域外的第三背景图像区域中的第四轮廓线，同时，确定出对应范围内的第三背景图像中的第五轮廓线，将所述第四轮廓线和所述第五轮廓线进行对比，确定出对应的第三畸变系数，基于所述第三畸变系数对所述剩余图像区域进行校正，获得对应的第三校正图像；
[0024]组合子单元，用于将所述第二校正图像和所述第三校正图像进行组合，获得对应的第四校正图像，将所述第四校正图像作为所述第一目标的初步校正图像；
[0025]第一确定子单元，用于确定出所述初步校正图像中包含的每个像素点对应的视觉参数，并确定出所述初步校正图像中视觉参数的变化方向和变化梯度，将所述变化方向和所述变化梯度以及所述视觉参数作为对应的光学参数；
[0026]第三校正子单元，用于将所述光学参数作为所述第一所属视频对应场景内的环境特征，基于所述环境特征对所述完整图像区域进行逆向校正，获得对应的最终校正图像，将所述最终校正图像作为所述第一目标对应的第一校正目标。
[0027]优选的，所述条件接收单元，包括：
[0028]接收子单元，用于接收用户输入的识别条件语句；
[0029]检索子单元，用于基于预设的识别目标类别关键词列表从所述识别条件语句获得中检索出对应的识别目标类别；
[0030]解析子单元，用于将所述识别条件语句中包含的所述识别目标类别对应的字符剔除，基于预设的识别特征词库对所述识别条件语句进行依次检索，获得检索结果，基于所述检索结果将所述识别条件语句划分为多个子识别条件，基于所述子识别条件和所述识别目标类别本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种广域环境下动态随机目标的识别、定位与跟踪系统，其特征在于，包括：目标识别模块，用于识别出广域范围内对应的所有视频中包含的第一目标；目标筛选模块，用于确定待识别目标的识别条件，基于所述识别条件从所述第一目标中筛选出对应的第二目标；识别校正模块，用于将广域范围内对应的所有视频进行关联，获得关联视频，基于所述关联视频对所述第一目标进行二次筛选，确定出对应的第三目标；定位跟踪模块，用于对所述第三目标进行定位跟踪，获得对应的定位跟踪结果。2.根据权利要求1所述的一种广域环境下动态随机目标的识别、定位与跟踪系统，其特征在于，所述目标识别模块，包括：对比单元，用于将广域范围内对应的所有视频中每一帧图像与对应范围内的背景图像进行比对，确定出广域范围内的所有第一差异图像区域，并将所述第一差异图像区域与时间轴融合确定出对应的第一识别结果；分类单元，用于获取所述第一识别结果中每个时间点对应的所有第二差异图像区域，并按照预设分类列表将所述第二差异图像区域分类并编号，获得广域范围内对应的所有视频中包含的第一目标。3.根据权利要求2所述的一种广域环境下动态随机目标的识别、定位与跟踪系统，其特征在于，所述目标筛选模块，包括：目标校正单元，用于基于所述广域范围内的场景关系和环境特征对所述第一目标进行校正，获得第一校正目标；条件接收单元，用于接收用户输入的识别条件，基于所述识别条件确定出对应的识别特征；第一筛选单元，用于基于所述识别特征从所述第一校正目标中筛选出对应的第二目标。4.根据权利要求3所述的一种广域环境下动态随机目标的识别、定位与跟踪系统，其特征在于，所述目标校正单元，包括：判断子单元，用于判断所述第一目标对应的第一差异图像区域是否完整，若是，则将所述第一差异图像区域作为所述第一目标对应的完整图像区域；第一校正子单元，用于当所述第一目标对应的第一差异图像区域完整时，则确定出所述第一差异图像对应的第一所属图像帧中除第一差异图像区域外的第一背景图像区域中的第一轮廓线，同时，确定出对应范围内的第一背景图像中的第二轮廓线，将所述第一轮廓线和所述第二轮廓线进行对比，确定出对应的第一畸变系数，基于所述第一畸变系数对所述完整图像区域进行校正，获得对应的第一校正图像，将所述第一校正图像作为所述第一目标的初步校正图像；提取子单元，用于当所述第一目标对应的第一差异图像区域不完整时，则确定出所述第一所属视频对应场景的相邻场景对应的相邻视频，基于所述第一所属视频对应场景和所述相邻场景之间的空间关系，将所述第一所属视频与对应的相邻视频连接，获得对应的局部完整视频，基于所述局部完整视频确定出所述第一目标的剩余图像区域；第二校正子单元，用于当所述第一目标对应的第一差异图像区域不完整时，则确定出所述第一差异图像对应的第二所属图像帧中除所述第一差异图像区域外的第二背景图像
区域中的第三轮廓线，同时，确定出对应范围内的第二背景图像中的第四轮廓线，将所述第三轮廓线和所述第四轮廓线进行对比，确定出对应的第二畸变系数，基于所述第二畸变系数对所述第一差异图像进行校正，获得对应的第二校正图像；第三校正子单元，用于确定出所述剩余图像区域对应的第三所属图像帧中除所述剩余图像区域外的第三背景图像区域中的第四轮廓线，同时，确定出对应范围内的第三背景图像中的第五轮廓线，将所述第四轮廓线和所述第五轮廓线进行对比，确定出对应的第三畸变系数，基于所述第三畸变系数对所述剩余图像区域进行校正，获得对应的第三校正图像；组合子单元，用于将所述第二校正图像和所述第三校正图像进行组合，获得对应的第四校正图像，将所述第四校正图像作为所述第一目标的初步校正图像；第一确定子单元，用于确定出所述初步校正图像中包含的每个像素点对应的视觉参数，并确定出所述初步校正图像中视觉参数的变化方向和变化梯度，将所述变化方向和所述变化梯度以及所述视觉参数作为对应的光学参数；第三校正子单元，用于将所述光学参数作为所述第一所属视频对应场景内的环境特征，基于所述环境特征对所述完整图像区域进行逆向校正，获得对应的最终校正图像，将所述最终校正图像作为所述第一目标对应的第一校正目标。5.根据权利要求3所述的一种广域环境下动态随机目标的识别、定位与跟踪系统，其特征在于，所述条件接收单元，包括：接收子单...

【专利技术属性】
技术研发人员：穆科明，
申请(专利权)人：南京杰迈视讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：