一种基于视频的目标跟踪方法技术

本发明专利技术属于视频图像处理领域，具体涉及一种基于视频的目标跟踪方法，包括：获取待检测视频，并从所述待检视频中获取间隔预设时间的第一帧和第二帧待检测图像；对所述第一帧和第二帧待检测图像中的目标对象进行识别，并生成相应的检测框；通过所述检测框获取其对应目标对象的位置信息；根据所述第一帧和第二帧待检测图像中目标对象所对应的位置信息计算位置变化值，并依据所述位置变化值判断所述目标对象的移动状态，相应更新所述目标对象的位置信息。本发明专利技术可用于单目摄像头下目标的识别跟踪，消除因遮挡带来的检测信息缺失造成的跟踪困难，并解决视频中有多个需要跟踪的同一类目标的问题。标的问题。标的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频的目标跟踪方法


[0001]本专利技术属于视频图像处理领域，具体涉及一种基于视频的目标跟踪方法。

技术介绍

[0002]目标跟踪是计算机视觉领域中最重要和基础的任务之一。其目的是从包含目标物体的视频中，输出目标物体在视频的每个视频帧中的位置。通常输入计算机一段视频及需要跟踪的目标物体类别，计算机以检测框的形式输出目标物体的标识(ID)以及目标物体在视频每一帧中的位置信息。
[0003]目前各类初中的电学实验中，通过在摄像头下实现电路连接的判断，需要将视频的前后帧的信息串联起来，在此期间实验器材的位置会发生变化，因此需要对实验器材的位置实施跟踪，以观察其移动状态。基于现有的单目摄像头的目标跟踪方法，当器材的形状大小发生变化时，检测框的大小对应出现改变，就会导致识别实验器材的位置出现偏差，从而不能准确的判断实验器材的移动距离或旋转角度等。或者当存在多个目标时，不能够准确的对前后帧的目标相对应进行对比，导致逻辑判断出现偏差，不能准确地跟踪实验器材。而采用多目摄像头又会导致采购成本较高，不适合学校大量采购。

技术实现思路

[0004]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种单目摄像头的目标跟踪方法，能够对视频中实验器材的位置准确地识别跟踪，判断实验器材的位置是否发生改变，相较于多目摄像头节省了成本。
[0005]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种基于视频的目标跟踪方法，包括：获取待检测视频，并从所述待检视频中获取间隔预设时间的第一帧和第二帧待检测图像；对所述第一帧和第二帧待检测图像中的目标对象进行识别，并生成相应的检测框；通过所述检测框获取其对应目标对象的位置信息；根据所述第一帧和第二帧待检测图像中目标对象所对应的位置信息计算位置变化值，并依据所述位置变化值判断所述目标对象的移动状态，相应更新所述目标对象的位置信息。
[0006]根据本专利技术一具体实施例，所述通过所述检测框获取其对应目标对象的位置信息的步骤包括：根据所述目标对象的特征点，确定所述第一帧待检测图像和所述第二帧待检测图像的检测框中对应的检测点；根据所述检测点确定所述目标对象在所述第一帧待检测图像和所述第二帧待检测图像中的位置信息。
[0007]根据本专利技术一具体实施例，所述根据所述检测点确定所述目标对象在所述第一帧待检测图像和所述第二帧待检测图像中的位置信息的步骤包括：若所述第一帧待检测图像和第二帧待检测图像中所述目标对象检测框的数量相同且为一个，则将检测框中检测点的坐标作为所述目标对象的位置信息；若所述第一帧待检测图像和第二帧待检测图像中所述目标对象检测框的数量相同且为多个，则在所述第一帧待检测图像和第二帧待检测图像中识别与所述目标对象相关的关联对象，确定所述关联对象在所述第一帧待检测图像和第二
帧待检测图像中相对应的关联点，根据所述第一帧待检测图像和第二帧待检测图像中关联点和多个检测框的检测点计算多个目标对象的位置信息；其中，所述目标对象的关联对象有且仅有一个若所述第一帧待检测图像和第二帧待检测图像中检测框的数量不同，则终止目标跟踪。
[0008]根据本专利技术一具体实施例，所述若所述第一帧待检测图像和第二帧待检测图像中检测框的数量相同且为一个，则将检测框中检测点的坐标作为所述目标对象的位置信息的步骤包括：将所述第一帧待检测图像和第二帧待检测图像中检测框的大小与预设阈值进行比较：若小于预设阈值，则将检测框中检测点的坐标作为所述目标对象的位置信息；若大于预设阈值，则对检测框进行优化，并将优化后的检测框中检测点的坐标作为所述目标对象的位置信息。
[0009]根据本专利技术一具体实施例，优化检测框的步骤包括：对所述目标对象依次进行灰度变换、二值变化、腐蚀以及膨胀；提取处理后所述目标对象中的固定特征；根据所述固定特征使用OpenCV的最小矩形边框函数生成对应的检测框。
[0010]根据本专利技术一具体实施例，所述排除多余的检测框的步骤包括：识别所述第一帧待检测图像和第二帧待检测图像中所述目标对象检测框的标签；删除非所述目标对象对应标签的检测框。
[0011]根据本专利技术一具体实施例，所述根据所述第一帧待检测图像和第二帧待检测图像中关联点和多个检测框的检测点计算多个目标对象的位置信息的步骤包括：针对每一个检测框：将所述关联点的坐标作为所述关联对象的坐标；将检测框中检测点的坐标作为所述目标对象的坐标；计算所述目标对象的坐标与所述关联对象的坐标的X轴差值、Y轴差值以及距离值，并作为所述目标对象的位置信息。
[0012]根据本专利技术一具体实施例，所述根据所述第一帧和第二帧待检测图像中目标对象所对应的位置信息计算位置变化值，并依据所述位置变化值判断所述目标对象的移动状态，相应更新所述目标对象的位置信息的步骤包括：当所述第一帧待检测图像和第二帧待检测图像中检测框个数均为一个时，计算所述第一帧待检测图像中目标对象的坐标和第二帧待检测图像中目标对象的坐标的距离差值，并将其作为所述位置变化值；当所述第一帧待检测图像和第二帧待检测图像中检测框个数均为多个时，针对所述第一帧待检测图像中每一个检测框，计算所述检测框中目标对象与所述第二帧待检测图像中相对应目标对象的X轴差值的差值、Y轴差值的差值以及距离值的差值，并将其作为所述位置变化值；根据计算得到的位置变化值识别目标对象的移动状态。
[0013]根据本专利技术一具体实施例，所述根据计算得到的位置变化值识别目标对象的移动状态的步骤包括：当所述第一帧待检测图像和第二帧待检测图像中检测框个数均为一个时，将所述距离差值与预设的第一阈值进行比较：若所述距离差值小于所述第一阈值，则认定所述目标对象位置发生改变，并相应更新位置信息；否则认定所述目标对象位置未改变；当所述第一帧待检测图像和第二帧待检测图像中检测框个数均为多个时，将每一个目标对象所对应的所述X轴差值的差值、Y轴差值的差值以及距离值的差值分别与预设的第二阈值、第三阈值以及第四阈值进行比较，以确定每一个目标对象的移动状态。
[0014]根据本专利技术一具体实施例，所述当所述第一帧待检测图像和第二帧待检测图像中检测框个数均为多个时，将每一个目标对象所对应的所述X轴差值的差值、Y轴差值的差值
以及距离值的差值分别与预设的第二阈值、第三阈值以及第四阈值进行比较，以确定每一个目标对象的移动状态的步骤包括：针对每一个目标对象：若所述X轴差值的差值小于所述第二阈值，和/或所述Y轴差值的差值小于所述第三阈值，和/或所述距离值的差值小于所述第四阈值，则认定所述目标对象位置发生改变，并相应更新位置信息；否则认定所述目标对象位置未改变。
[0015]本专利技术的技术效果在于，通过识别目标的固定特征重新优化检测框，有效降低了识别误差，准确跟踪目标的行动轨迹。同时基于较短时间间隔内根据目标的关联对象，将两帧之间的目标相对应，从而完成目标的识别跟踪。本专利技术可用于单目摄像头下目标的识别跟踪，消除因遮挡带来的检测信息缺失造成的跟踪困难，并解决了视频中有多个需要跟踪的同一类目标的跟踪问题。
附图说明
[0016]图1本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视频的目标跟踪方法，其特征在于，包括：获取待检测视频，并从所述待检视频中获取间隔预设时间的第一帧和第二帧待检测图像；对所述第一帧和第二帧待检测图像中的目标对象进行识别，并生成相应的检测框；通过所述检测框获取其对应目标对象的位置信息；根据所述第一帧和第二帧待检测图像中目标对象所对应的位置信息计算位置变化值，并依据所述位置变化值判断所述目标对象的移动状态，相应更新所述目标对象的位置信息。2.根据权利要求1所述的基于视频的目标跟踪方法，其特征在于，所述通过所述检测框获取其对应目标对象的位置信息的步骤包括：根据所述目标对象的特征点，确定所述第一帧待检测图像和所述第二帧待检测图像的检测框中对应的检测点；根据所述检测点确定所述目标对象在所述第一帧待检测图像和所述第二帧待检测图像中的位置信息。3.根据权利要求2所述的基于视频的目标跟踪方法，其特征在于，所述根据所述检测点确定所述目标对象在所述第一帧待检测图像和所述第二帧待检测图像中的位置信息的步骤包括：若所述第一帧待检测图像和第二帧待检测图像中所述目标对象检测框的数量相同且为一个，则将检测框中检测点的坐标作为所述目标对象的位置信息；若所述第一帧待检测图像和第二帧待检测图像中所述目标对象检测框的数量相同且为多个，则在所述第一帧待检测图像和第二帧待检测图像中识别与所述目标对象相关的关联对象，确定所述关联对象在所述第一帧待检测图像和第二帧待检测图像中相对应的关联点，根据所述第一帧待检测图像和第二帧待检测图像中关联点和多个检测框的检测点计算多个目标对象的位置信息；其中，所述目标对象的关联对象有且仅有一个；若所述第一帧待检测图像和第二帧待检测图像中检测框的数量不同，则排除多余的检测框，并重新根据所述检测点确定所述目标对象在所述第一帧待检测图像和所述第二帧待检测图像中的位置信息。4.根据权利要求3所示的基于视频的目标跟踪方法，其特征在于，所述若所述第一帧待检测图像和第二帧待检测图像中检测框的数量相同且为一个，则将检测框中检测点的坐标作为所述目标对象的位置信息的步骤包括：将所述第一帧待检测图像和第二帧待检测图像中检测框的大小与预设阈值进行比较：若小于预设阈值，则将检测框中检测点的坐标作为所述目标对象的位置信息；若大于预设阈值，则对检测框进行优化，并将优化后的检测框中检测点的坐标作为所述目标对象的位置信息。5.根据权利要求4所示的基于视频的目标跟踪方法，其特征在于，优化检测框的步骤包括：对所述目标对象依次进行灰度变换、二值变化、腐蚀以及膨胀；提取处理后所述目标对象中的固定特征；根据所述固定特征使用OpenCV的最小矩形边框函数生成对应的检测框。
6.根据权利要求3所示的基于视频的目标跟踪方法，其特征在于，所述排除多余的检测框的步骤包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘凯，李丽，李静，
申请(专利权)人：上海锡鼎智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：