一种基于智能摄像机的高速视觉系统及其目标跟踪算法技术方案

本发明专利技术提供了一种基于智能摄像机的高速视觉系统及其目标跟踪算法，系统包括：处理模块、图像获取模块、云台控制模块；系统在目标处于图像中部预设区域时采用第一目标跟踪算法对目标进行跟踪，在目标处于图像边缘预设区域时切换为第二目标跟踪算法跟踪目标，当目标移位到图像边缘预设区域时，处理模块根据计算出目标的运动速度、运动方向和位置，向云台控制模块发送控制云台旋转的第一控制命令；当目标从图像边缘预设区域移位到图像中部预设区域时，处理模块向云台控制模块发送停止云台旋转的第二控制命令，通过区别设置避免了只采用一种跟踪算法要么识别精度不够，要么对系统性能要求过高导致处理速度过慢的问题。要求过高导致处理速度过慢的问题。要求过高导致处理速度过慢的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能摄像机的高速视觉系统及其目标跟踪算法


[0001]本专利技术涉及视觉跟踪领域，尤其涉及一种基于智能摄像机的高速视觉系统及其目标跟踪算法。

技术介绍

[0002]随着计算机视觉技术的迅速发展，目标跟踪问题受到越来越多学者的关注。目标视觉跟踪技术作为计算机视觉技术中至关重要的组成部分，在视频监控、现代交通系统、人机交互、辅助医疗诊断和国防安全等领域都发挥着其自身极其重要的作用。过去几十年中，人们对视觉跟踪技术投入了持续的努力，该技术已经有了显著发展，但是，在复杂、多变的自然场景中，视觉跟踪技术仍面临诸多挑战，目标运动过程中的表现、尺度及旋转角度不断变化是跟踪失败的主要原因，因此如何构建鲁棒的表观模型及实现目标的快速搜索是当前研究的热点。
[0003]经申请人研究发现，现有技术中的视觉跟踪系统有专利申请CN102301313A、CN106845425A、JP2015142791A，然而这些方案只能识别近距离且运动速度较低的目标，还有专利申请WO2007040920A2，然而该方案算法较复杂，对系统性能要求过高，这些典型的现有技术方案都难以满足实际应用中用户对高速视觉跟踪的需求。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于，针对在所存在的不足，提出了一种基于智能摄像机的高速视觉系统及其目标跟踪算法。
[0005]为了克服现有技术的不足，本专利技术采用如下技术方案：一种基于智能摄像机的高速视觉系统，系统包括：处理模块、图像获取模块、云台控制模块；所述云台控制模块设在与智能摄像机连接的云台上，所述处理模块和图像获取模块设于智能摄像机上；所述图像获取模块、云台控制模块均与所述处理模块通讯连接；所述处理模块通过图像获取模块获得图像，从图像获取要跟踪的目标，当所述目标位于图像中部预设区域时采用第一目标跟踪算法跟踪目标，当目标位于图像边缘预设区域时切换为第二目标跟踪算法跟踪目标，同时处理模块根据计算出目标的运动速度、运动方向和位置，向云台控制模块发送控制云台旋转的第一控制命令，直到目标位于图像中部预设区域，处理模块向云台控制模块发送停止云台旋转的第二控制命令，并切换为第一目标跟踪算法继续跟踪目标。
[0006]进一步的，所述第一目标跟踪算法对处理模块的资源占用比第二目标跟踪算法少。
[0007]一种基于智能摄像机的高速视觉系统的目标跟踪算法，其应用于所述的高速视觉系统，包括以下步骤：步骤1，处理模块通过图像获取模块获得图像；步骤2，在图像中选择跟踪的目标；所述选择包括由处理模块自动选择，具体为：处
理模块识别采用第一目标跟踪算法对连续相邻帧图像进行比较，并根据比较结果确定图像中的移动目标为跟踪的目标；所述第一目标跟踪算法包括以下步骤2.1~步骤2.5：步骤2.1，在视频中选取相邻的三帧图像，并获取前一帧图像灰度值，其中(x,y)为像素点在图像的X
‑
Y平面直角坐标系中的位置；步骤2.2，对相邻的两帧图像的灰度值做差，分别得到当前帧与前一帧图像灰度差，当前帧与后一帧图像灰度差，及前一帧与后一帧图像灰度差；步骤2.3，令当前帧与前一帧图像的差分图像灰度值、当前帧与后一帧图像的差分图像灰度值及前一帧与后一帧图像的差分图像灰度值分别满足下列式子：;；
其中为前一帧图像内的最大灰度值，为前一帧图像内的最小灰度值，为当前帧图像内的最大灰度值，为当前帧图像内的最小灰度值，为后一帧图像内的最大灰度值，为后一帧图像内的最小灰度值；步骤2.4，获取、与的均值，令为灰度值大于等于的像素点，其中、、分别为对应的、、中的最大灰度值，根据下式获取预备前景图像，预备前景图像像素点的灰度值为：；将当前帧图像中与灰度值为255的位置相同的部分作为前景；步骤2.5，获取前景轮廓并基于前景轮廓获取目标跟踪框；步骤3，处理模块计算目标的运动速度、运动方向和其位置，并判断目标是否移到图像边缘预设区域，是则执行步骤4，否则返回步骤2继续执行；步骤4，处理模块将第一目标跟踪算法切换为第二目标跟踪算法获取目标，同时根据所述运动速度、运动方向和所述位置向云台控制模块发送控制云台旋转的第一控制命令，以使得所述目标始终处于智能摄像机获得的图像中；步骤5，处理模块判断目标是否从图像边缘预设区域移位到图像中部预设区域，是则切换为第一目标跟踪算法继续跟踪目标，同时向云台控制模块发送停止云台旋转的第二控制命令，否则返回步骤4继续执行。
[0008]进一步的，所述第二目标跟踪算法为光流法。
[0009]本专利技术所取得的有益效果是：本专利技术在要跟踪的目标处于图像中部预设区域时采用第一目标跟踪算法，在处于图像边缘预设区域时采用第二目标跟踪算法，即在背景相对静止时采用第一目标跟踪算法，在背景相对运动时采用第二目标跟踪算法，通过区别设置避免了只采用一种跟踪算法要么识别精度不够，要么对系统性能要求过高导致处理速度过慢的问题。进一步的，本专利技术的第一目标跟踪算法对处理模块的资源占用比第二目标跟踪算法少，使得系统在资源有限情况下能最大化的提高识别精度和运算速度，满足了用户对高速视觉系统目标跟踪的需求。
附图说明
[0010]从以下结合附图的描述可以进一步理解本专利技术。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。
[0011]图1为本专利技术各个模块的关系示意图。
[0012]图2为本专利技术图像中部预设区域与边缘预设区域划分示意图。
[0013]图3为本专利技术的实施例二算法流程示意图。
[0014]图4为本专利技术的实施例二算法流程中步骤2示意图。
[0015]图5为本专利技术图像中目标跟踪框与边缘预设区域关系示意图。
具体实施方式
[0016]为了使得本专利技术的目的技术方案及优点更加清楚明白，以下结合其实施例，对本专利技术进行进一步详细说明；应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。对于本领域技术人员而言，在查阅以下详细描述之后，本实施例的其它系统、方法和/或特征将变得显而易见。以下描述旨在将所有此类附加的系统、方法、特征和优点都包括在本专利技术的范围内，并且受所附权利要求书的保护。在以下详细描述描述了所公开的实施例的另外的特征，并且这些特征根据以下将详细描述将是显而易见的。
[0017]本专利技术实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本专利技术的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或组件必须具有特定的方位，以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
[0018]实施例一，一种基于智能摄像机的高速视觉系统，系统包括：处理模块、图像获取模块、云台控制模块；所述云台控制模块设在与智能摄像机连接的云台上，所述处理模块和图像获取模块设于智能摄像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能摄像机的高速视觉系统，其特征在于，所述高速视觉系统包括：处理模块、图像获取模块、云台控制模块；所述云台控制模块设在与智能摄像机连接的云台上，所述处理模块和图像获取模块设于智能摄像机上；所述图像获取模块、云台控制模块均与所述处理模块通讯连接；所述处理模块通过图像获取模块获得图像，从图像中获取要跟踪的目标，当所述目标位于图像中部预设区域时采用第一目标跟踪算法跟踪目标，当目标位于图像边缘预设区域时切换为第二目标跟踪算法跟踪目标，同时处理模块根据计算出目标的运动速度、运动方向和位置，向云台控制模块发送控制云台旋转的第一控制命令，直到目标位于图像中部预设区域，处理模块向云台控制模块发送停止云台旋转的第二控制命令，并切换为第一目标跟踪算法继续跟踪目标。2.如权利要求1所述的一种基于智能摄像机的高速视觉系统，其特征在于：所述第一目标跟踪算法对处理模块的资源占用比第二目标跟踪算法少。3.一种基于智能摄像机的高速视觉系统的目标跟踪算法，其应用于如权利要求2所述的高速视觉系统，其特征在于包括以下步骤：步骤1，处理模块通过图像获取模块获得图像；步骤2，在图像中选择跟踪的目标；所述选择包括由处理模块自动选择，具体为：处理模块识别采用第一目标跟踪算法对连续相邻帧图像进行比较，并根据比较结果确定图像中的移动目标为跟踪的目标；所述第一目标跟踪算法包括以下步骤2.1~步骤2.5：步骤2.1，在视频中选取相邻的三帧图像，并获取前一帧图像灰度值，其中(x,y)为像素点在图像的X
‑
Y平面直角坐标系中的位置；步骤2.2，对相邻的两...

【专利技术属性】
技术研发人员：张卫平，彭中华，刘顿，岑全，王丹，郑小龙，隋银雪，
申请(专利权)人：环球数科集团有限公司，
类型：发明
国别省市：