实现多目标跟踪的视频图像数据结构化描述处理的方法技术

本发明专利技术涉及一种计算机系统中实现多目标跟踪功能的对视频图像数据进行结构化描述处理的方法，属于视频处理技术领域。该方法中，目标检测模块对视频图像数据进行动态目标检测与匹配，并根据动态目标被遮挡的情况，进行目标状态更新，然后进行目标及轨迹更新；最后通过信息表述模块进行信息表述，产生可供计算机和人理解的结构化描述信息。从而能够在不降低图像质量，不增加码率的基础上，有效提高视频搜索速度，以适应视频图像在网络传输中的应用，且本发明专利技术的计算机系统中实现多目标跟踪功能的对视频图像数据进行结构化描述处理的方法，其实现方式简便，应用成本低廉，应用范围也较为广泛。

【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视频处理
，特别涉及基于视频图像的多运动目标跟踪
，具体是指一种实现多目标跟踪的视频图像数据结构化描述处理的方法。
技术介绍
安全防范领域中已广泛采用视觉传感器监控场景，但大多数基于视觉传感器的场景监控系统仍停留在半人工式的模拟监控阶段。其中监控视频自动化处理能力薄弱是制约视频监控应用进一步深入发展的瓶颈，高效精准的视频检索手段缺失使得数据共享能力受限，视频监控系统很难与公安信息系统实现资源整合和互操作，视频监控系统的数据压缩与细节保留之间存在矛盾，视频监控的应用缺乏统一的标准和规范，迫切需要研制智能化的视觉监控系统，而多运动目标检测、跟踪式智能视觉监控的基础性问题，同时也是关键性的难点问题。 而目前针对多运动目标跟踪采用的表征方法主要有以下几种I、改进的颜色直方图建立外观模型的跟踪方法，将颜色直方图与空间信息结合建立外观模型来跟踪多目标，如将人体形状分割为三个部分，对各部分用颜色直方图描述其颜色特征，并用粒子滤波算法实现人体跟踪，但是，这种方法缺乏对目标各部分间结构关系的描述，无法处理复杂遮挡情况下的跟踪。2、颜色相关图(color correlogram)跟踪本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种计算机系统中实现多目标跟踪功能的对视频图像数据进行结构化描述处理的方法，其特征在于，所述的系统包括目标检测模块和信息表述模块，所述的方法包括以下步骤：（1）所述的目标检测模块获得视频图像数据，该目标检测模块对所述的视频图像数据进行动态目标检测；（2）所述的目标检测模块判断动态目标与其运动轨迹是否匹配，若匹配，则进入步骤（3），若不匹配，则进入步骤（4）；（3）所述的目标检测模块判断所述的动态目标是否被遮挡，若是，则进行图像处理后，进入步骤（5），若否，则直接进入步骤（5）；（4）所述的目标检测模块进行目标状态更新，并进入步骤（5）；（5）所述的目标检测模块进行目标及轨迹更新；（6）所述的信...

【技术特征摘要】
1.一种计算机系统中实现多目标跟踪功能的对视频图像数据进行结构化描述处理的方法，其特征在于，所述的系统包括目标检测模块和信息表述模块，所述的方法包括以下步骤 (1)所述的目标检测模块获得视频图像数据，该目标检测模块对所述的视频图像数据进行动态目标检测； (2)所述的目标检测模块判断动态目标与其运动轨迹是否匹配，若匹配，则进入步骤(3)，若不匹配，则进入步骤(4)； (3)所述的目标检测模块判断所述的动态目标是否被遮挡，若是，则进行图像处理后，进入步骤(5)，若否，则直接进入步骤(5)； (4 )所述的目标检测模块进行目标状态更新，并进入步骤(5 ); (5)所述的目标检测模块进行目标及轨迹更新； (6)所述的信息表述模块根据所述的目标检测模块获得的目标及其轨迹进行信息表述，产生结构化描述信息。2.根据权利要求I所述的计算机系统中实现多目标跟踪功能的对视频图像数据进行结构化描述处理的方法，其特征在于，所述的目标检测模块还包括目标信息库，所述的目标信息库存储有目标与其运行轨迹的对应信息，所述的目标检测模块判断动态目标与其运动轨迹是否匹配，具体为 所述的目标检测模块判断动态目标的运动路径与所述的目标信息库存储的对应的运行轨迹是否一致。3.根据权利要求I所述的计算机系统中实现多目标跟踪功能的对视频图像数据进行结构化描述处理的方法，其特征在于，所述的步骤(3)具体包括以下步骤 (31)所述的目标检测模块判断所述的动态目标是否被遮挡，若是，则进入步骤(32)，若否，则直接进入步骤(33)； (32)所述的目标检测模块判断遮挡是否超出阈值，若是，则进行目标整合或目标清除，而后进入步骤(5)，若否，则对目标进行粒子滤波跟踪，而后进入步骤(5)； (33 )所述的目标检测模块对目标进行均值漂移跟踪，而后进入步骤(5 )。4....

【专利技术属性】
技术研发人员：李万才，汤志伟，沈冬青，梅林，吴轶轩，
申请(专利权)人：公安部第三研究所，
类型：发明
国别省市：