【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及模式识别领域，尤其涉及。
技术介绍
目前，智慧城市和安全城市的建设对于智能视频监控系统的需求越来越大，对于其功能要求也越来越多，接力跟踪成为智能视频监控系统的一大主要功能。由于目前摄像机的监控范围有限，为了对较大监控场景区域内的同一目标进行持续监控，以获取目标更为清晰、更为具体的图像，需要多摄像机的协同工作，接力跟踪则是根据这一需求而产生的功能。几乎所有的接力跟踪方法都涉及到运动目标的匹配，而常用的匹配方法根据匹配特征的选取不同，可以分为三大类1、直接利用原始图像的像素值进行匹配；2、利用图像的物理形状特征(点、线)，如边缘、角点等特征，需要进行相关计算的像素点数目有了明显的减少，并具有更强的适应能力；3、使用约束的树搜索等高级特征的算法。然而针对实际复杂场景下的接力跟踪，常用的这些目标匹配方法无法直接较好的应用，其根本原因在于实际场景较为复杂，存在较多的干扰，直接使用常用的匹配算法会面临计算量较大、干扰较多且无法准确定位的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供，可准确的从复杂场景中提取运动目标，从而快速、准确地实现目标定位。，包括采用基于帧间差...
【技术保护点】
一种基于蛙眼视觉特性定位运动目标的方法，其特征在于，包括：采用基于帧间差法的运动区域检测算法，模拟蛙眼视觉系统对运动目标敏感的特性来提取图像中的运动区域，具体的：利用帧间差分法对用于进行接力跟踪的第二摄像机采集到的序列图像中的相邻帧做差分运算，获得包含一个或多个运动目标的若干运动区域的图像；将所述包含一个或多个运动目标的若干运动区域的图像与第一摄像机中选定的运动目标跟踪框图像进行直方图匹配，从该若干运动区域图像中寻找最为相似的区域，该区域则为选定的运动目标在第二摄像机中的位置区域。
【技术特征摘要】
1.一种基于蛙眼视觉特性定位运动目标的方法，其特征在于，包括: 采用基于帧间差法的运动区域检测算法，模拟蛙眼视觉系统对运动目标敏感的特性来提取图像中的运动区域，具体的:利用帧间差分法对用于进行接力跟踪的第二摄像机采集到的序列图像中的相邻帧做差分运算，获得包含一个或多个运动目标的若干运动区域的图像； 将所述包含一个或多个运动目标的若干运动区域的图像与第一摄像机中选定的运动目标跟踪框图像进行直方图匹配，从该若干运动区域图像中寻找最为相似的区域，该区域则为选定的运动目标在第二摄像机中的位置区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从该运动区域中寻找最为相似的区域之后还包括: 将该区域作为第二摄像机的初始跟踪框所在区域； 利用均值飘移Mean Shift算法控制所述第二摄像机运动，使该运动目标始终位于第二摄像机场景的中央区域，且跟踪框的大小保持在预定的范围之内。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用帧间差分法对用于进行接力跟踪的第二摄像机采集到的序列图像中的相邻帧做差分运算，获得包含一个或多个运动目标的若干运动区域的图像的步骤包括: 利用三帧差分法对连续的三帧图像中相邻的两帧图像分别进行差分运算，获得两个灰度差图像:Dk-1,k(x，y) = fk-1 (χ.y)_fk(x.y)； Dk, k+i (χ, y)= fk+1 (x, y) -fk(x, y) I ；其中，fk_! (x, y), fk(x, y)和 fk+1(x，y)为连续的三巾贞图像；Dlrf, k(x, y)与 Dk, k+1(x，y)为相邻两帧图像进行差分运算后得到的灰度差图像； 利用阈值对Dlri, k(x，y)与Dk, k+1 (x, y)进行二值化，获得对应的二值化图像Blri, k(x，y)和 Bk,k+1(x，y)； 将二值化图像Bh, k(x，y)和Bk, k+1 (x, y)进行相与运算，获得包含一个或多个运动目标的若干运动区域的三帧差二值图像>，):4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，该方法还包括:标记所述若干运动区域中的一个或多个运动目标； 具体的:利用形态学闭操作及降低分辨率的方法，从所述包含一个或多个运动目标的若干运动区域的图像中提取出连续的运动区域； 使用包含S条直线的二值图像对所述提取出连续的运动区域的图像进行逐行扫描，将所有连通的直线连成链表并进行统一的数字标记，获得连通区域的信息，其中S为正整数； 分别提取每一独立...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈宗海，郭明玮，赵宇宙，张陈斌，项俊平，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：
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