基于目标追踪的车辆轨迹检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了基于目标追踪的车辆轨迹检测方法及系统，涉及轨迹检测技术领域，包括：目标运动车辆进行实时图像采集，获取目标图像序列，进行目标检测，获取车辆目标序列，以第一帧车辆目标为基准对车辆目标序列进行关键点匹配，生成目标跟踪器，应用于车辆目标序列，进行目标位置和状态的预测与更新，获取目标跟踪结果，利用历史信息和第k帧的观测结果，对车辆目标进行运动状态预测，获取车辆位置信息，将车辆位置信息连接起来，生成车辆轨迹。本发明专利技术解决了传统的车辆检测方法通常只能在单张图像中检测车辆，无法提供车辆的运动信息，导致车辆在时间上的连续性定位和运动状态分析效果差、目标的外观和位置难以保持一致的技术问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
基于目标追踪的车辆轨迹检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及轨迹检测
，具体涉及基于目标追踪的车辆轨迹检测方法及系统。

技术介绍

[0002]在过去，基于传统的计算机视觉方法被广泛应用于车辆轨迹检测，这些方法通常依赖于手工设计的特征或者简单的运动模型，如帧差法、光流法和背景建模等，然而，这些方法往往对复杂场景下的遮挡、光照变化和目标形变等因素具有较弱的鲁棒性。
[0003]传统的车辆检测方法通常只能在单张图像中检测车辆，无法提供车辆的运动信息，并且多个目标可能发生相互遮挡、形变、尺度变化等情况，使得目标的外观和位置难以保持一致，进而导致车辆在时间上的连续性定位和运动状态分析效果差、目标的外观和位置难以保持一致。因此，对于车辆轨迹检测还存在着一定的可提升空间。

技术实现思路

[0004]本申请通过提供了基于目标追踪的车辆轨迹检测方法及系统，旨在解决传统的车辆检测方法通常只能在单张图像中检测车辆，无法提供车辆的运动信息，并且多个目标可能发生相互遮挡、形变、尺度变化等情况，使得目标的外观和位置难以保持一致，进而导致车辆在时间上的连续性定位和运动状态分析效果差、目标的外观和位置难以保持一致的技术问题。
[0005]鉴于上述问题，本申请提供了基于目标追踪的车辆轨迹检测方法及系统。
[0006]本申请公开的第一个方面，提供了基于目标追踪的车辆轨迹检测方法，所述方法包括：通过图像采集设备对目标运动车辆进行实时图像采集，获取目标图像序列；对所述目标图像序列进行目标检测，识别每帧图像中的车辆目标，获取车辆目标序列；根据所述车辆目标序列，提取第一帧车辆目标，以所述第一帧车辆目标为基准对所述车辆目标序列进行关键点匹配，生成目标跟踪器，其中，所述目标跟踪器与所述车辆目标序列的标识符相关联；将所述目标跟踪器应用于所述车辆目标序列，使用跟踪算法根据第k帧的特征和第k
‑
1帧的跟踪结果进行目标位置和状态的预测与更新，获取目标跟踪结果；基于所述目标跟踪结果，利用历史信息和第k帧的观测结果，对车辆目标进行运动状态预测，获取车辆位置信息；根据所述标识符，将所述车辆目标在连续帧中的所述车辆位置信息连接起来，生成车辆轨迹。
[0007]本申请公开的另一个方面，提供了基于目标追踪的车辆轨迹检测系统，所述系统用于上述方法，所述系统包括：实时图像采集模块，所述实时图像采集模块用于通过图像采集设备对目标运动车辆进行实时图像采集，获取目标图像序列；目标检测模块，所述目标检测模块用于对所述目标图像序列进行目标检测，识别每帧图像中的车辆目标，获取车辆目标序列；关键点匹配模块，所述关键点匹配模块用于根据所述车辆目标序列，提取第一帧车辆目标，以所述第一帧车辆目标为基准对所述车辆目标序列进行关键点匹配，生成目标跟
踪器，其中，所述目标跟踪器与所述车辆目标序列的标识符相关联；目标位置更新模块，所述目标位置更新模块用于将所述目标跟踪器应用于所述车辆目标序列，使用跟踪算法根据第k帧的特征和第k
‑
1帧的跟踪结果进行目标位置和状态的预测与更新，获取目标跟踪结果；运动状态预测模块，所述运动状态预测模块用于基于所述目标跟踪结果，利用历史信息和第k帧的观测结果，对车辆目标进行运动状态预测，获取车辆位置信息；车辆轨迹生成模块，所述车辆轨迹生成模块用于根据所述标识符，将所述车辆目标在连续帧中的所述车辆位置信息连接起来，生成车辆轨迹。
[0008]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0009]目标运动车辆进行实时图像采集，获取目标图像序列，进行目标检测，获取车辆目标序列，以第一帧车辆目标为基准对车辆目标序列进行关键点匹配，生成目标跟踪器，应用于车辆目标序列，进行目标位置和状态的预测与更新，获取目标跟踪结果，利用历史信息和第k帧的观测结果，对车辆目标进行运动状态预测，获取车辆位置信息，将车辆位置信息连接起来，生成车辆轨迹。解决了传统的车辆检测方法通常只能在单张图像中检测车辆，无法提供车辆的运动信息，并且多个目标可能发生相互遮挡、形变、尺度变化等情况，使得目标的外观和位置难以保持一致，进而导致车辆在时间上的连续性定位和运动状态分析效果差、目标的外观和位置难以保持一致的技术问题，实现了连续跟踪目标、关联目标在时间和空间上的一致性、处理多目标，进而达到提升车辆位置和运动轨迹的描述准确性的技术效果。
[0010]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0011]图1为本申请实施例提供了基于目标追踪的车辆轨迹检测方法流程示意图；
[0012]图2为本申请实施例提供了基于目标追踪的车辆轨迹检测方法中获取车辆目标序列可能的流程示意图；
[0013]图3为本申请实施例提供了基于目标追踪的车辆轨迹检测方法中生成目标跟踪器可能的流程示意图；
[0014]图4为本申请实施例提供了基于目标追踪的车辆轨迹检测系统可能的结构示意图。
[0015]附图标记说明：实时图像采集模块10，目标检测模块20，关键点匹配模块30，目标位置更新模块40，运动状态预测模块50，车辆轨迹生成模块60。
具体实施方式
[0016]本申请实施例通过提供基于目标追踪的车辆轨迹检测方法，解决了传统的车辆检测方法通常只能在单张图像中检测车辆，无法提供车辆的运动信息，并且多个目标可能发生相互遮挡、形变、尺度变化等情况，使得目标的外观和位置难以保持一致，进而导致车辆在时间上的连续性定位和运动状态分析效果差、目标的外观和位置难以保持一致的技术问题，实现了连续跟踪目标、关联目标在时间和空间上的一致性、处理多目标，进而达到提升
车辆位置和运动轨迹的描述准确性的技术效果。
[0017]在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。
[0018]实施例一
[0019]如图1所示，本申请实施例提供了基于目标追踪的车辆轨迹检测方法，所述方法包括：
[0020]步骤S100：通过图像采集设备对目标运动车辆进行实时图像采集，获取目标图像序列；
[0021]具体而言，根据需求选择合适的图像采集设备，例如摄像机或者视频采集卡等，将图像采集设备安装在适当的位置，如交通灯附近、路口或监控摄像头等区域，确保采集设备可以覆盖目标车辆的运动轨迹。启动图像采集设备，开始实时采集目标车辆的图像，图像采集设备每秒生成一系列连续的图像帧，形成目标图像序列。通过相应的传输技术，如网络传输，将采集到的图像实时传输到存储设备或计算机中进行处理和分析。
[0022]步骤S200：对所述目标图像序列进行目标检测，识别每帧图像中的车辆目标，获取车辆目标序列；
[0023]进一步而言，如图2所示，本申请步骤S200包括：
[0024]步骤S210：将所述目本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于目标追踪的车辆轨迹检测方法，其特征在于，所述方法包括：通过图像采集设备对目标运动车辆进行实时图像采集，获取目标图像序列；对所述目标图像序列进行目标检测，识别每帧图像中的车辆目标，获取车辆目标序列；根据所述车辆目标序列，提取第一帧车辆目标，以所述第一帧车辆目标为基准对所述车辆目标序列进行关键点匹配，生成目标跟踪器，其中，所述目标跟踪器与所述车辆目标序列的标识符相关联；将所述目标跟踪器应用于所述车辆目标序列，使用跟踪算法根据第k帧的特征和第k
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1帧的跟踪结果进行目标位置和状态的预测与更新，获取目标跟踪结果；基于所述目标跟踪结果，利用历史信息和第k帧的观测结果，对车辆目标进行运动状态预测，获取车辆位置信息；根据所述标识符，将所述车辆目标在连续帧中的所述车辆位置信息连接起来，生成车辆轨迹。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述目标图像序列进行目标检测，识别每帧图像中的车辆目标，获取车辆目标序列，包括：将所述目标图像序列输入目标检测模型，输出候选目标框和置信度分数；对于每个候选目标框，根据所述置信度分数进行最大值筛选，保留高信度分数的目标框；获取所述目标框对应的车辆目标及其位置信息，生成所述车辆目标序列。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，以所述第一帧车辆目标为基准对所述车辆目标序列进行关键点匹配，生成目标跟踪器，包括：对所述车辆目标序列进行特征提取，获取多个关键点描述子；以第一帧关键点描述子为基准，对后续帧中的多个关键点描述子进行比值测试；为每个车辆目标分配一个标识符，根据标识符，将比值测试结果进行由大到小排序，生成目标跟踪器；将生成的目标跟踪器与对应的车辆目标序列进行关联。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，使用跟踪算法根据第k帧的特征和第k
‑
1帧的跟踪结果进行目标位置和状态的预测与更新，获取目标跟踪结果，包括：对第k帧图像中检测到的每个目标，进行特征提取，获取第k帧特征；使用第k
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1帧的跟踪结果，与所述第k帧特征建立初始目标关联；基于所述初始目标关联，根据第k
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1帧的跟踪结果的目标状态，对第k帧中未跟踪的目标进行预测，获取初始预测结果；将第k帧特征与第k
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1帧特征进行相似度匹配，根据匹配的结果，对所述初始预测结果进行状态更新，将更新...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫军，霍建杰，
申请(专利权)人：智慧互通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：