[发明专利]基于多特征融合匹配的目标交接算法

说明书

技术领域

本发明属多摄像机视频监控技术领域。

背景技术

视频监控技术是利用计算机视觉和图像处理的方法对图像序列进行运动目标检测、目标分类、目标跟踪以及对监控场景中目标行为的分析，由于其具有很好的应用前景，因此引起了许多国家的高度重视。然而，在大多数实际场景中，在单摄像机环境下进行检测和跟踪运动目标时，如何克服周围场景光线的变化和阴影的干扰，如何正确跟踪发生遮挡的运动目标，如何多角度、长时间、大范围对目标跟踪，一直是研究的难点。因此，多摄像机环境下的目标跟踪在广域监控场景中得到了很多的关注。

在多摄像机目标跟踪系统中，主要的难点是如何在多摄像机之间对相同的目标建立正确的对应关系，即多个摄像机所观测到的相同目标要使用同一个标号来表示，这种建立对应关系的过程称为目标交接。相邻摄像机的视野之间存在两种关系，即有重叠区域和无重叠区域。目标交接问题是多摄像机跟踪系统中的关键步骤，只有成功解决这个问题，才能进行后续的目标行为分析等工作。

目前，主要的目标交接算法有基于三维信息的目标交接算法、基于队列的目标交接算法、基于视野分界线的目标交接算法、基于投影不变量的目标交接算法，以及基于特征匹配的目标交接算法等。基于三维信息的目标交接算法难以保证实时性，且在有些环境中，三维建模或者摄像机标定是难以实现的；基于队列的目标交接算法的前提条件是相邻摄像机的视野之间必须存在重叠区域，比较适用的场景是走廊监控等具有连续性的场合；基于视野分界线的目标交接算法原理简单、易于实现，但是由于新目标进入摄像机时的检测一般存在延时问题，因此仅利用视野分界线来实行一致性标号非常容易出错；基于投影不变量的目标交接算法较为准确，但在多个目标距离较近的情况下会引起误判。

基于特征匹配的目标交接算法选用目标的一些简单特征，然后利用统计学或者概率等方法得出最后的对应关系，是解决多摄像机目标跟踪中的目标交接问题最主要，同时也是最原始的方法。然而，由于人体是非刚体，特征很容易随着时间和地点的变化而改变，这对基于特征匹配的目标交接算法带来致命的打击；而且，不同的摄像机可能有不同的内部参数和光度性能，也会影响特征匹配的准确性；传统的基于特征匹配的目标交接算法只利用了目标颜色的统计特征，忽略了目标颜色的空间分布特征，而目标颜色的空间分布特征对目标而言是很重要的一种信息。可见，基于特征匹配的目标交接算法还需要在很多方面进行改进。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于多特征融合匹配的目标交接算法，融合目标的形状特征、边缘特征、颜色的统计特征以及空间分布特征进行目标匹配，有效地解决目标特征随时间和地点的变化而改变的难题，尤其对人体这样的非刚性目标，减小姿势变化等的影响，提高目标交接的准确性。

本发明包括下列步骤：

1.对当前摄像机视野中的待交接目标与相邻摄像机视野中的待匹配目标进行初匹配，其具体过程包括下列步骤：

1.1提取待交接目标的形状特征和颜色的统计特征，其中，形状特征采用外接矩形的高宽比来衡量；颜色的统计特征采用颜色直方图来衡量；

1.2提取待匹配目标的形状特征和颜色的统计特征，其中，形状特征采用外接矩形的高宽比来衡量；颜色的统计特征采用颜色直方图来衡量；

1.3分别计算两个目标间的高宽比相似度和颜色直方图相似度；

1.4计算两个目标间的初匹配相似度；

1.5如果初匹配相似度大于给定阈值，则相邻摄像机视野中的此目标仍为待匹配目标；否则，相邻摄像机视野中的此目标为不匹配目标；

1.6如果此待匹配目标是最后一个待匹配目标，则结束初匹配过程；否则，对相邻摄像机视野中的下一个待匹配目标重复步骤1.2到步骤1.6；

上述的步骤1.1和步骤1.2可同时进行。

2.统计初匹配后待匹配目标的个数，如果个数小于1，则待交接目标为新目标，结束算法；否则，转到步骤3)；

3.对当前摄像机视野中的待交接目标与初匹配后的待匹配目标进行二次匹配，其具体过程包括下列步骤：

3.1提取待交接目标的颜色空间分布，将目标分割为两种颜色块：低频颜色块与高频颜色块；

3.2提取待交接目标内每个颜色块的平均颜色特征和位置特征，其中，平均颜色特征采用颜色平均值来衡量；位置特征采用颜色块中心点在所属目标的坐标系下的位置来衡量；

3.3提取待匹配目标的颜色空间分布，将目标分割为两种颜色块：低频颜色块与高频颜色块；