[发明专利]一种基于视频结构化描述的多摄像机目标跟踪方法

说明书

技术领域

本发明涉及摄像机目标跟踪的技术领域，特别涉及一种基于视频结构化的多摄像机目标跟踪方法，它是利用计算机视觉技术对视频数据中的感兴趣目标进行结构化描述，并实现多摄像机间的目标接力跟踪。

背景技术

计算机智能视频监控是计算机视觉领域一个新兴的应用方向和备受关注的前沿课题。伴随网络技术和数字视频技术的飞速发展，监控技术向着智能化、网络化不断前进。

计算机视觉和应用研究学者适时提出了新一代监控系统，在没有人为干预的情况下，利用计算机视觉和分析技术对摄像机拍录的视频序列进行自动分析，实现对场景中感兴趣目标的跟踪。

运动目标的检测和跟踪技术在安防监控、视频会议、人机交互和医疗诊断等方面具有广泛的应用前景和经济价值，因此激发了各国的研究人员的广泛研究兴趣，目前世界上有许多大型科研机构都在对这一领域进行研究，如在美国，英国等国家已经开展了大量的研究工作。在我国各大研究机构和高校也对该技术开展了深入研究。

1997年美国国防高级研究项目署设立了以卡内基梅隆大学为首、麻省理工学院等高校参与的视觉监控重大项目，主要研究用于战场及普通民用场景进行监控的自动视频理解技术；美国国际商用机器公司(IBM)与美国马里兰大学联合开发的W4系统，该系统不仅能定位人和分割出人的身体部分，而且通过建立外观模型来实现多人的跟踪，并可以检测并分割出人携带的物品，该系统主要可应用于室内或光线较暗的场景。

发明内容

本发明要解决的技术问题：提供一种基于视频结构化的多摄像机目标跟踪方法，即采用视频结构化描述技术将场景中感兴趣目标进行特征提取，并将特征与结构化文本进行表述，并实现多摄像机之间的目标跟踪。

本发明解决上述技术问题的技术方案：一种基于视频结构化描述的多摄像机目标跟踪方法，该跟踪方法包括：视频结构化描述功能和多摄像间目标接力跟踪功能；其特征在于，将视频场景中的感兴趣目标进行结构化描述，其步骤如下：

(1)前景目标提取：包括对场景中敏感区域进行高斯混合模型处理，检测目标区域。

(2)获取完整目标轮廓：包括采用Blob分析方法获取目标轮廓，根据轮廓之间的位置关系，将属于同一目标的轮廓进行合并，并计算目标颜色直方图特征。

(3)目标结构化描述：将目标的坐标特征与颜色直方图特征数值化，并采用可扩展标记语言(XML)进行描述。

(4)场景中的目标跟踪：根据目标在单摄像机场景中的位置信息，计算两帧之间目标的位置关系，判断是否为同一物体，并进行跟踪；记录目标在场景中的运动轨迹。

(5)多摄像机间目标跟踪：对场景中新出现的目标计算颜色直方图信息，将其与系统已有XML文件颜色直方图信息进行对比，若属于同一物体，则实现多摄像之间的接力跟踪。

其中，所述的视频结构化描述功能，即利用图像处理技术，对摄像头传来的图像数据进行前景目标提取，将前景运动目标从场景中分离；通过Blob分析，获取完整的目标轮廓及在场景中的坐标；计算目标轮廓的颜色直方图；将目标的坐标信息与颜色直方图信息用标准的结构化文本语言进行描述，该文本语言为计算机可理解语言。

其中，所述的目标结构化描述，即将提取的目标坐标信息与颜色直方图信息用可扩展标记语言(XML)进行描述。

其中，所述多摄像机之间的目标跟踪，即将出现在另一场景中目标进行图像处理，提取其颜色直方图特征与坐标信息，并转化为结构化文本信息；将它与原有的结构化文本信息进行对比，若判断为同一物体，则进行继续跟踪。

其中，所述的前景目标提取，即采用高斯混合模型方法，将前景目标从场景中分离。

其中，所述的Blob分析方法，指通过对分离出得前景目标进行连通区域计算，分析出完整的目标轮廓；同时对复杂环境中，造成的目标不同部分分离的情况进行处理，并确定目标的所处视频帧位置；设目标A的坐标为(Ax₁，Ay₁，Bx₁，By₁，Cx₁，Cy₁，Dx₁，Dy₁)，目标B(Ax₂，Ay₂，Bx₂，By₂，Cx₂，Cy₂，Dx₂，Dy₂)，