基于视觉的目标跟踪方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于视觉的目标跟踪方法及装置，所述基于视觉的目标跟踪方法包括以下步骤：采集航拍区域内的图像信息；根据预先训练好的定点分类器对所采集的图像信息进行分类以获取目标对象群信息，其中所述目标对象群信息包括各目标对象在图像中的二维坐标及尺寸；根据所获取的目标对象群信息，并按照金字塔光流算法（L-K）对所述目标对象进行跟踪。本发明专利技术提高了数据处理的速度，保证了目标跟踪的及时性。

【技术实现步骤摘要】
基于视觉的目标跟踪方法及装置
本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种基于视觉的目标跟踪方法及装置。
技术介绍
现有技术中，基于视频监控或基于车载视觉对目标对象进行检测进而对目标对象进行跟踪，均需要对所采集的大量图片信息进行处理以获取目标对象，即在视觉系统的目标跟踪时，数据速度处理的快慢直接关系到跟踪的及时性，而对于跟踪来说跟踪的及时性非常重要，所以如何提高跟踪的及时性是亟需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种基于视觉的目标跟踪方法，旨在提高数据处理的速度，保证目标跟踪的及时性。为了实现专利技术目的，本专利技术一实施例提供了一种基于视觉的目标跟踪方法，所述基于视觉的目标跟踪方法包括以下步骤：采集航拍区域内的图像信息；根据预先训练好的定点分类器对所采集的图像信息进行分类以获取目标对象群信息，其中所述目标对象群信息包括各目标对象在图像中的二维坐标及尺寸；根据所获取的目标对象群信息，并按照金字塔光流算法(L-K)对所述目标对象进行跟踪。优选地，训练所述定点分类器的具体步骤为：采集包含目标对象群的正样本图像及非目标对象群的负样本图像以制作分类器图像样本库；分别提取所述正样本图像及负样本图像中的各个haar特征；根据所提取的haar特征，按照adaboost算法训练浮点分类器；按照预置的数据结构将所训练出的浮点分类器转换为定点分类器，并按照所述预置的数据结构储存所述定点分类器。优选地，所述按照所述预置的数据结构储存所述定点分类器具体为：按照所述预置的数据结构以C语言或C++语言的方式存储所述定点分类器。优选地，所述预置的数据结构为分类器数据结构，所述分类器数据结构包括Haar特征结构、整型弱分类器阈值及整型权值系数，用于描述和保存训练出来的定点分类器数据。优选地，所述根据所获取的目标对象群信息，并按照金字塔光流算法(L-K)对所述目标对象进行跟踪具体包括：标示各所述目标对象；根据所获取的目标对象群信息，并按照金字塔光流算法(L-K)获取各标示的各目标对象的运动轨迹信息；或者所述根据所获取的目标对象群信息，并按照金字塔光流算法(L-K)对所述目标对象进行跟踪具体包括：接收跟踪特定目标对象的指令；根据所获取的目标对象群信息，并按照金字塔光流算法(L-K)获取所述特定目标对象的运动轨迹信息。本专利技术实施例还提供一种基于视觉的目标跟踪装置，所述基于视觉的目标跟踪装置包括：获取模块，用于采集航拍区域内的图像信息；处理模块，用于根据预先训练好的定点分类器对所采集的图像信息进行分类以获取目标对象群信息，其中所述目标对象群信息包括各目标对象在图像中的二维坐标及尺寸；跟踪模块，用于根据所获取的目标对象群信息，并按照金字塔光流算法(L-K)对所述目标对象进行跟踪。优选地，所述基于视觉的目标跟踪装置还包括：采集模块，用于采集包含目标对象群的正样本图像及非目标对象群的负样本图像以制作分类器图像样本库；特征提取模块，用于分别提取所述正样本图像及负样本图像中的各个haar特征；训练模块，用于根据所提取的haar特征，按照adaboost算法训练浮点分类器；数据转换模块，用于按照预置的数据结构将所训练出的浮点分类器转换为定点分类器；储存模块，用于按照所述预置的数据结构储存所述定点分类器。优选地，所述储存模块具体用于按照所述预置的数据结构以C语言或C++语言的方式存储所述定点分类器。优选地，所述跟踪模块包括：标示单元，用于标示各所述目标对象；获取单元，用于根据所获取的目标对象群信息，并按照金字塔光流算法(L-K)获取标示的各目标对象的运动轨迹信息。优选地，所述跟踪模块包括：接收单元，用于接收跟踪特定目标对象的指令；获取单元，用于根据所获取的目标对象群信息，并按照金字塔光流算法(L-K)获取所述特定目标对象的运动轨迹信息。本专利技术通过采用定点分类器模型将进行分类计算的预置数据转换为定点型数据，因此在整个跟踪系统中只需要执行一次浮点型数据与定点型数据的转换，从而提高数据处理的速度，进而有效保证目标跟踪的及时性。附图说明图1为本专利技术基于视觉的目标跟踪方法第一实施例的流程示意图；图2为本专利技术基于视觉的目标跟踪方法中定点分类器训练的流程示意图；图3为本专利技术基于视觉的目标跟踪方法第二实施例的结构示意图；图4为本专利技术基于视觉的目标跟踪方法第三实施例的流程示意图；图5为本专利技术基于视觉的目标跟踪装置一实施例的结构示意图；图6为图5中跟踪模块的结构示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。参照图1，图1为本专利技术基于视觉的目标跟踪方法第一实施例的流程示意图。本专利技术提供的基于视觉的目标跟踪方法包括以下步骤：步骤S10，采集航拍区域内的图像信息；本实施例中，以机载系统为例作出详细说明，具体地该机载系统上设有摄像装置，通过摄像装置进行图像信息采集。应当说明的是，采集的图像为飞行器当前位置拍摄装置可以拍摄到的区域信息，可以包含目标对象也可以不包含目标对象。其中目标对象可以是行人或车辆等。步骤S20，根据预先训练好的定点分类器对所采集的图像信息进行分类以获取目标对象群信息，其中所述目标对象群信息包括各目标对象在图像中的二维坐标及尺寸；应当说明的是，上述图像信息中的目标对象数量可根据实际情况进行设定，在此不作进一步地限定，即目标对象群信息可以包含一个、两个或多个目标对象的信息，当然在步骤S10中所采集的图像信息中未包含目标对象的信息时，该步骤S20中的目标对象群信息应该理解成没有任何信息，在后续的步骤S30中也就不进行跟踪。本实施例中，上述机载系统包括DSP(DigitalSignalProcessor，数字信号处理器)图像处理芯片，该DSP图像处理芯片可调用已经训练好的定点分类器模型，并根据定点分类器模型中的定点型数据(即adaboost算法进行分类时需要运用的预置数据)对采集的图像中的所有对象进行分类以获得目标对象群信息。步骤S30，根据所获取的目标对象群信息，并按照金字塔光流算法(L-K)对所述目标对象进行跟踪。由于DSP图像处理芯片获取到用于运算的数据为定点型数据，因此可提高DSP图像处理芯片的运算效率，从而保证目标对象跟踪的及时性。例如，在上述机载系统中，还设有自动跟踪模块。DSP图像处理芯片将获取到的目标对象群信息输出至自动跟踪模块，由自动跟踪模块根据目标对象群信息按照金字塔光流算法(L-K)对各目标对象进行跟踪。本专利技术通过采用定点分类器模型将进行分类计算的预置数据转换为定点型数据，因此在整个跟踪系统中只需要执行一次浮点型数据与定点型数据的转换，从而提高数据处理的速度，进而有效保证目标对象跟踪的及时性。参照图2，图2为本专利技术基于视觉的目标跟踪方法中定点分类器训练的流程示意图。基于上述实施例，本实施例中，训练所述定点分类器的具体步骤为：步骤S101，采集包含目标对象群的正样本图像及非目标对象群的负样本图像以制作分类器图像样本库；步骤S102，分别提取所述正样本图像及负样本图像中的各个haar特征；步骤S103，根据所提取的haar特征，按照adaboost算法训练浮点分类器；步骤S104，按照预置的数据结构将所训练出的浮点分类器转换本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于视觉的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：采集航拍区域内的图像信息；根据预先训练好的定点分类器对所采集的图像信息进行分类以获取目标对象群信息，其中所述目标对象群信息包括各目标对象在图像中的二维坐标及尺寸；根据所获取的目标对象群信息，并按照金字塔光流算法（L?K）对所述目标对象进行跟踪。

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：采集航拍区域内的图像信息；采集包含目标对象群的正样本图像及非目标对象群的负样本图像以制作分类器图像样本库；分别提取所述正样本图像及负样本图像中的各个haar特征；根据所提取的haar特征，按照adaboost算法训练浮点分类器；按照预置的数据结构将所训练出的浮点分类器转换为定点分类器，并按照所述预置的数据结构以C语言或C++语言的方式储存所述定点分类器；根据预先训练好的定点分类器对所采集的图像信息进行分类以获取目标对象群信息，其中所述目标对象群信息包括各目标对象在图像中的二维坐标及尺寸；所述预置的数据结构为分类器数据结构，所述分类器数据结构包括Haar特征结构、整型弱分类器阈值及整型权值系数，用于描述和保存训练出来的定点分类器数据；根据所获取的目标对象群信息，并按照金字塔光流算法(L-K)对所述目标对象进行跟踪。2.如权利要求1所述的基于视觉的目标跟踪方法，其特征在于，所述根据所获取的目标对象群信息，并按照金字塔光流算法(L-K)对所述目标对象进行跟踪具体包括：标示各所述目标对象；根据所获取的目标对象群信息，并按照金字塔光流算法(L-K)获取标示的各所述目标对象的运动轨迹信息；或者所述根据所获取的目标对象群信息，并按照金字塔光流算法(L-K)对所述目标对象进行跟踪具体包括：接收跟踪特定目标对象的指令；根据所获取的目标对象群信息，并按照金字塔光流算法(L-K)获取所述特定目标对象的运动轨迹信息。3.一种基于视觉的目标跟踪装置，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：张显志，
申请(专利权)人：深圳一电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：