本发明专利技术的技术方案涉及用于监视目标、尤其是用于监视视频检测的目标的场景的装置(1)、方法、计算机程序和计算机程序产品。在此，重复地探测和跟踪目标，其中，跟踪装置(7)与用于目标模型选择的装置(5)反馈连接，使得在重复探测时在考虑跟踪目标时求得的跟踪参数的情况下所述跟踪参数被输送给所述探测器装置(5)并且可被考虑用于所述探测。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种根据权利要求I的前序部分所述的用于监视目标、尤其是用于监视视频检测的目标的场景的方法。此外，本专利技术涉及根据权利要求8或者权利要求9所述的用于实施所述方法的计算机程序和计算机程序产品。 另外，本专利技术涉及一种根据权利要求10的前序部分所述的用于监视目标、尤其是用于监视视频检测的目标的场景的装置。
技术介绍
本专利技术由一种监视系统，尤其是一种用于观测一个监视区域或多个监视区域的监视系统出发，其中，监视摄像机对准所述一个监视区域或多个监视区域。由监视摄像机拍摄的视频图像往往传送给中央单元、例如监视中心并且在那里通过监视人员或自动地分析处理。在其他应用中，直接在摄像机中实施自动的分析处理。因为这类视频监视系统通常具有多个、例如100至1000个监视摄像机，所以多个视频图像不适合由有限数量的监视人员监视，从而自动的图像分析处理越来越重要。尤其是，本专利技术由根据独立权利要求的分类的用于监视目标、尤其是用于监视视频检测的目标的场景的方法、计算机程序、计算机程序产品以及装置出发。本专利技术的主题是具有用于通过探测器追踪系统的视频目标跟踪的方法的监视系统、尤其是视频监视系统。由现有技术公开了一些视频监视系统。在这类视频监视系统中，通过视频序列来跟踪特定的目标(例如人或汽车)。通常通过由两部分组成的系统实现视频序列中的目标的识别和跟踪。所述系统一部分由探测器或探测器装置组成，所述探测器装置根据目标模型在图像或限定的图像区域中定位目标。此外，所述系统由用于目标跟踪的模块(追踪模块，跟踪装置)组成，所述模块在时间上跟踪目标的位置。在此，追踪模块求得属于待监视的目标的跟踪参数，例如运动方向或运动速度。此外，这类目标探测器在视频监视系统以及类似的应用(如数字摄像机中的用于面部探测的系统)中用于自动对焦或在机动车中的用于人员探测的系统中用于避免碰撞，以便识别图像中的给定目标类别的目标，例如人、面部或汽车。目标模型在此被构造为自动学习的分类器，其针对预先确定的目标类别的图像的再识别进行了训练。由DE 102007058959A1公开了一些监视系统，例如视频监视系统。这些监视系统用于观测一个或多个监视区域，其中，监视摄像机对准所述一个或多个监视区域。由监视摄像机拍摄的视频图像例如传送给中央单元——例如监视中心并且在那里由监视人员或自动地分析处理。在此，配置模块用于所述监视系统，其中，所述监视系统被构造用于基于目标特征区域将监视场景中具有目标特征的目标分类为监视目标。对于例如以不同的速度在不同的方向上运动的多个待监视的目标的全面目标监视需要相应的计算性能。
技术实现思路
与此相比，具有相应的主权利要求或者相应的并列权利要求的特征的根据本专利技术的方法、根据本专利技术的计算机程序、根据本专利技术的计算机程序产品以及根据本专利技术的装置具有以下优点它们实现了改进的目标监视并且要求更小的计算能力。通过反馈用于探测目标的跟踪参数，基于所反馈的跟踪参数更高效且更快速地进行探测。跟踪装置与用于目标模型选择的装置反馈连接，使得在重复探测时在考虑跟踪目标时求得的跟踪参数的情况下跟踪参数被输送给选择装置并且可被考虑用于探测。替代借助一个唯一的、覆盖目标的所有变化的模型的目标探测，借助反馈的跟踪参数选出一个或多个用于探测的目标模型，其分别描述目标的较小的模型范围或变化范围并且由此表示目标的更特定的表述。因此，可借助具有较窄的变化范围的目标模型更精确且更快速地探测目标并且可以更简单地跟踪并且由此监视所述目标。探测器装置可以被划分为多个探测器装置或探测模块，它们具有用于目标探测的更特定的模型，所述模型随后可以用在下一监视步骤、例如场景的下一图像中。选择模块基于检测到的跟踪参数以及通常的场景参数来确定哪个探测模块用于探测特定的目标。整个系统可选地被构造为学习系统或自学习系统，其中，以所述方法的每一个重复步骤优化和重新匹配用于选择的参数范围。通过以上描述的通过在追踪模块中求得的跟踪参数的反馈选择具有较窄的模型范围的模型，即分配给一个子组或子类，探测器装置可以使用更特定的目标模型，这导致更稳健的识别结果以及更少的(例如通过不精确的模型引起的)误探测。来自目标的长时间观测的信息的反馈有助于确定匹配的目标模型。全部目标模型的简单测试不会有效地提高识别结果，因为误探测的数量由于模型的更大的整体变化也会提高。因此，本专利技术的优点在于，提高探测器装置的识别性能。此外，与更复杂的、更一般的模型(即具有较宽的变化范围的模型)相比，通过更特定的目标模型、即具有较窄的变化范围的模型可以减少计算时间。用于确定目标的子类或子模型的可能的跟踪参数例如是目标的速度(其中，用于运动目标的探测器例如可以快速地舍弃静止的图像内容)或者目标的定向，以便例如有针对性地探测目标的不同视图。可能的场景参数包括目标密度(其例如影响每单位面积的预期的目标的数量)、预期的目标遮盖、照明情况(例如如雾、光源等等的效果)和场景结构(例如遮盖目标的物体的知识)。 通过在从属权利要求中说明的措施可以实现在独立权利要求和并列权利要求中预给定的装置的有利扩展和改进。在一个特别优选的实施形式中，探测和/或跟踪基于模型实施，即包括选择模型中的至少一个。从预给定的模型中选出至少一个模型，用于探测并且类似地也用于跟踪。优选地，模型的数量在监视过程中一直减少。在第一步骤中，在η个模型中至少一个模型在下一步骤时不被考虑，从而最多仅仅还需考虑η-I个模型。这可以一直继续，直到仅仅还需考虑一个模型。可以在其跟踪参数范围和/或场景参数范围方面匹配这些模型。在考虑跟踪参数和/或场景参数的情况下进行选择。在监视开始时，关于待监视目标的数据较少。相应不精确地确定用于探测目标的组界限。模型越特定并且界限越精确，则探测能力越高。为了进行探测，将待探测的目标与相应的目标模型的参数范围进行比较。如果目标的跟踪参数和场景参数落入一个目标模型的参数范围内，则所述目标模型用于所述目标的探测。在下一个步骤中可以跟踪所识别的目标。在跟踪时，重新求得跟踪参数。所述跟踪参数用于重新探测，以便进一步简化探测。这尤其通过重新选出匹配的、具有小的变化范围的模型以及通过改变用于目标模型的选择的参数范围来实现。优选地，根据预给定的模型实施探测和/或选择。在此，模型的预给定包括具有不同的跟踪参数范围和/或场景参数范围的模型的预给定。探测和/或跟踪包括选择模型中的至少一个。在此，借助跟踪参数和/或场景参数来实施模型的选择。在监视过程中，越来越可靠地探测和跟踪待监视的目标，因为选择出匹配于待监视目标的模型。在另一个有利的实施方式中，选择(至少在监视开始时)包括参数范围的匹配，所述匹配通过所述方式详细描述关于待监视的目标的用于探测的模型。相应地，选择和/或探测包括改变跟踪参数范围和/或场景参数范围。如果一个目标不可以分配给恰好一个模型或子模型，则借助具有不同参数范围的 多个模型实施探测。例如，沿对角线向右上方运动的目标不仅仅由用于向右运动的目标的模型和向上运动的目标的模型可靠地检测。而是所述目标落入两个参数范围内，从而为了可靠的探测而应使用两个模型。在另一个有利的实施形式中，预给定的目标模型不仅包括具有大的变化宽度的模型而且包括具有较小的变化宽度的下级模型。例如，具有大的变化宽度的模型可本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2009.12.22 DE 102009055127.11.用于监视目标、尤其是用于监视视频检测的目标的场景的方法，所述方法包括以下步骤 探测所述目标中的至少一个，以及 跟踪所述目标，其中，重复地实施这些步骤，其特征在于， 在跟踪所述目标时求得跟踪参数以及在考虑所述跟踪参数的情况下实施所述探测。2.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，基于模型实施所述探测。3.根据权利要求I或2所述的方法，其特征在于，借助预给定的模型实施基于模型的探测。4.根据权利要求I至3中任一项所述的方法，其特征在于，模型的预给定包括具有不同跟踪参数范围和/或场景参数范围的模型的预给定。5.根据权利要求I至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述探测和/或所述跟踪包括选择所述模型中的至少一个。6.根据权利要求I至5中任一项所述的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：郁杰，D·法林，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：
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