[发明专利]跨感测器间的物体追踪方法与系统

说明书

技术领域

本发明揭露一种于感测器网络内的物体追踪(object tracking)方法与系统。

背景技术

近年来，由计算机视觉技术辅助的自动化监控系统，扮演重要的角色。视觉监控系统(Video Surveillance System)由分析监控画面内移动人物的行为，来侦测异常保全事件的发生，并有效通知安全人员进行处理。视觉监控的基本议题，如背景相减、移动物体侦测与追踪、阴影去除等已有相当多的文献与研究。高阶的事件侦测，如行为分析(behavior analysis)、遗留物侦测(unattended object detection)、徘徊侦测(linger detection)或拥挤侦测(jam detection)等，自动化且具有智能的行为分析预期也可能会有极大的需求。而一个稳定的移动物体追踪技术是智能型视觉监控系统的基本组件之一。

单一的感测器量测范围，例如摄影机的视野，无法完整的兼顾到所需监控的环境。多数的摄影机所构成的摄影机网络(camera network)限于成本考量往往不具有重迭的视野，并且当摄影机数量逐渐增多时，各摄影机间的色彩矫正与网络结构也更趋复杂。中国台湾专利公开号200806020的文献中，揭露一种影像追踪技术，由多部预设优先权的固定式摄影机及一部PTZ摄影机协同做对象追踪。当具有优先权的摄影机的视野侦测到移动物体时，启动PTZ摄影机对移动物体进行追踪，使视野涵盖固定摄影机视野。

另一篇中国台湾专利公开号200708102的文献中，揭露一融合多个监视摄影机的资料来做广大面积场景的视频监视系统，而对于欲监控的场景，则提供目标地现场图、目标地尺寸图及场地的感应器网络模型的信息。例如图1所示，这些类型的信息可储存于地图-视野映照104、人类尺寸地图108、以及摄影机网络模型112，其可分别由地图基础校准器102、视野基础校准器106、以及摄影机网络模型管理者110产生并管理。

美国专利号7149325揭露一种协同式(cooperative)摄影机网络的架构，其记录行人的色彩特征并存入一数据库作为人物比对辨识用，其中当人物只有在摄影机有视野重迭的部份，才有可能完成此移动物体的追踪。另一篇美国专利号7394916揭露一种利于目标追踪方法，针对人物出现于不同摄影机时，比较先前所有人物离开于其它场景的外貌以及场景间的转移相似度(likelihoods of transition)，作为人物追踪与相关的依据。此转移相似度是针对场景的蓝图、移动物体速度、以及出入口距离或交通状态，并由使用者来设定。

中国专利公开号101142593A揭露一种跟踪视频序列中的目标的方法，此方法对于前景物出现在不同的摄影机时，所表现出的外貌特征变化进行比对，同时在比对不同前景物时，也针对不同前景物有结合的状态时的情况，进行额外的比较的动作，由此动作来消除因前景物有结合时，无法找出正确相对应前景物。在比较不同摄影机中的前景物时，采用前景物的颜色分布及边缘密度信息的组合，来计算前景物间的相关程度。

另一篇中国专利公开号101090485A揭露一种图像监视系统和对象区域跟踪方法，其中的图像处理单元200的功能模块如图2所示，此单元执行图像中检测移动对象的对象区域检测处理和对象区域跟踪处理。对不同摄影机间的对象区域跟踪处理部分，此单元使用唯一的标识信息，将当前对象区域与过去对象区域相关联。当对象区域受到遮蔽而消失时，对象区域跟踪处理部分继续保留给予已消失的预定对象区域的标识信息，并且在此预定对象区域再现时，将保留的标识信息赋予此预定对象区域。

对于跨摄影机人物追踪则是根据物体的颜色、出现时间等特性，在训练阶段由人工对人物进行标记，进而由训练样本找出不同摄影机间的机率分布，之后在测试阶段即可由训练出来的机率分布，来做跨摄影机物体间的相关，以达成跨摄影机的物体追踪。

发明内容

本发明揭露的实施范例中，可提供一种跨感测器间的物体追踪方法与系统，此物体追踪进行于一感测器网络内，此感测器网络内有多支感测器。

在一实施范例中，所揭露的是一种跨感测器间的物体追踪方法，可包含一训练阶段与一测试阶段，并且于训练阶段，通过感测器网络内的各感测器，取得多个感测器量测资料作为训练样本；于此感测器网络内的多个感测器的量测范围内，规划至少一进出点；经由一自动学习的方式，估测出物体关联的至少三种特征函数，包括此感测器网络内各感测器空间相关性的函数、移动时间差的函数、以及外貌相似度的函数；以及于侦测阶段，由此至少三种特征函数，作为物体追踪与关联性连结的准则。