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)跟踪方法，颜色相关图用共生矩阵计算两像素之间相隔某一距离的概率，可将相关图与直方图结合来建模人体外观，为了跟踪多运动目标，该方法采用了一个结合空间信息的简化的颜色相关图表征目标，但是该模型没有包含尺度和光线特征，并且由于采用三维数组表征不同颜色对及其距离，计算复杂度很高。3、属性关系图(Attributed Relational Graph, ARG)跟踪方法，属性关系图不仅能表征目标的局部特征，还能表达目标特征的属性结构，式一种表达目标特征的有效方法。用ARG方法将像素聚类为具有特征一致性的区域块，用于表示有交互运动的多人体的身体部分，或用ARG来表达目标的不变特征及它们的关联关系。显然，与没有包含结构特征的方法相比，ARG模型是表达外观特征的更有效的方法，但是ARG模型在视频的每帧都要计算及产生很多身体区域进行跟踪，因此建立的跟踪系统并不能达到实时监控的要求，并且ARG模型依赖于局部特征的稳定性，在目标被严重遮挡时特征丢失会导致跟踪失败。4、光流图像跟踪方法，光流图像跟踪方法利用图像像素数据的相关性和时域变化来确定各个像素的运动情况，通过对图像灰度值随时间的变化来探索目标的结构信息和运动过程。该方法提出了两个假设一，目标的灰度值在短暂的时间间隔内保持不变；二，场景给定的情况下速度向量场变化时缓慢的。光流法适用于摄像机静止和运动的场景，但是应对目标遮挡、多光源和噪声影响等情况时，前提假设常不成立，在没有硬件支持的情况下难以应用到实时处理中去。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服了上述现有技术中的缺点，提供一种将视频内容进行时空分害I]、特征提取和对象识别，并根据语义关系组织成可供计算机和人理解的文本信息，从而在不降低图像质量，不增加码率的基础上，提高视频搜索速度，以适应视频图像在网络传输中的应用，且实现方法简便，应用成本低廉，应用范围广泛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。为了实现上述的目的，本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中，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( I)所述的系统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。该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中，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。该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中，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 )。该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中，所述的目标整合为对目标进行粒子整合。该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中，所述的目标清除具体为所述的目标检测模块进行曲线拟合，将单个目标整合为整体目标后，去除不存在的目标。该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中，所述的步骤(4)具体包括以下步骤(41)所述的目标检测模块判断是否出现新目标，若是，则进入步骤(42)，若否，则进入步骤(43)；(42)所述的目标检测模块进行曲线拟合，将整体目标分割为单个目标，并进入步骤(5)；(43)所述的目标检测模块进行去除不存在的目标，并进入步骤(5)。该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中，所述的步骤(5)具体包括以下步骤(51)所述的目标检测模块对检测获得的动态目标的轨迹进行更新； (52)所述的目标检测模块将动态目标信息及其轨迹信息发送到所述的信息表述模块；(53)返回步骤(I)。该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中，所述的信息表述模块包括描述单元和描述方案库，所述的描述方案库存储与动态对象及轨迹对应的描述方案信息，所述的步骤(6)具体包括以下步骤(61)所述的描述单元从所述的目标检测模块获得动态目标信息及其轨迹信息；(62)所述的描述单元根据所述的动态目标信息及其轨迹信息从所述的描述方案库获得对应的描述方案信息；(63)所述的描述单兀根据所述的描述方案信息产生结构化描述信息。采用了该专利技术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，其目标检测模块对所述的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。附图说明图I为本专利技术的计算机系统中实现本文档来自技高网...
【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。
【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：
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