[发明专利]基于视频的目标探测追踪方法、系统、介质及设备

权利要求书

1.一种基于视频的目标探测追踪方法，其特征在于，包括：

调整监视设备转向监视区域；

对所述监视区域进行初始化追踪；在初始化追踪过程中，判断目标是否进入所述监视区域；若否，则继续对所述监视区域进行初始化追踪；若是，则对所述目标进行持续追踪；

在持续追踪过程中，判断所述目标是否丢失；若否，则继续对所述目标进行持续追踪；若是，则预测并寻找所述目标；

若在预设时间段内，找回所述目标，则对所述目标继续进行持续追踪；若在预设时间段内，没有找回所述目标，则结束追踪；

所述对所述监视区域进行初始化追踪，包括：

采用两帧初始化追踪方法，对所述监视区域进行初始化追踪，具体步骤如下：

步骤11)：对当前帧图像进行目标检测，获得一类第一探测结果；

其中，每个目标的检测结果包含：目标中心位置(X,Y)，所占区域宽高(W,H)，和识别分数S；

步骤12)：读取前一次对图像帧进行目标检测的一类第二探测结果；

步骤13)：结合区域匹配算法，对所述一类第一探测结果和所述一类第二探测结果进行配对，获得第一配对分数；

在对一类第一探测结果和一类第二探测结果进行配对时，将一类第一探测结果的每个结果与一类第二探测结果的每个结果进行逐个配对，其中，每个结果是指每个目标对应的结果，按照如下公式计算第一配对分数，公式如下：

其中，一类第一探测结果的脚标记为i，一类第二探测结果的脚标记为j，ω₁、ω₂、ω₃是权重系数，M_i-j是“区域匹配算法”的得分；若本次或前次检测结果数量为0则跳过配对；

步骤14)：判断所述第一配对分数中的最高配对分数是否超过目标门限；

若否，则所述目标没有进入所述监视区域；

将所述一类第一探测结果覆盖所述一类第二探测结果，读取最新视频帧，继续执行步骤11)至步骤14)；

若是，则确定所述目标进入所述监视区域；

根据所述一类第一探测结果和所述一类第二探测结果中的中心位置距离差和时间差，计算第一目标运动速度；根据所述第一目标运动速度，对所述目标进行持续追踪；

其中，区域匹配算法为：

步骤1：使用特征检测算法分别在检测结果i所在区域和检测结果j所在区域提取特征点，并对每个特征点计算特征向量；

步骤2：对区域j中生成的每个特征向量，在区域i生成的特征向量中寻找匹配分数最大者构成特征向量配对；匹配分数计算公式为：

其中，F_i为区域i中生成的每个特征向量；F_j为区域j中生成的每个特征向量；

步骤3；按照特征向量配对的匹配分数从大到小对特征向量配对进行排序；

步骤4：取前5对特征向量配对的匹配分数，计算平均值，作为区域匹配算法得分；

或，

采用三帧初始化追踪方法，对所述监视区域进行初始化追踪，具体步骤如下：

步骤21)：对当前帧图像进行目标检测，获得二类第一探测结果；

其中，每个目标的检测结果包含：目标中心位置(X,Y)，所占区域宽高(W,H)，和识别分数S；

步骤22)：读取前两次对图像帧进行目标检测的二类第二探测结果和二类第三探测结果；

步骤23)：对所述二类第一探测结果、二类第二探测结果和二类第三探测结果进行配对，获得第二配对分数；

所述第二配对分数的计算公式如下：

其中，A_i-j-k＝exp(-|W_i-W_j|-|H_i-H_j|)+exp(-|W_k-W_j|-|H_k-H_j|)

V_i-j-k＝exp(-|X_i+X_k-2X_j|)+exp(-|Y_i+Y_k-2Y_j|)

其中，A_i-j-k表示衡量目标大小一致性的参数；V_i-j-k表示衡量目标运动速度一致性的参数；表示衡量外形特征一致性的参数；

三次检测结果脚标分别记为i、j、k，ω'₁、ω'₂、ω'₃是权重系数；

步骤24)：判断所述第二配对分数中的最高配对分数是否超过目标门限；

若否，则所述目标没有进入所述监视区域；

将所述二类第一探测结果覆盖前一次的所述二类第二探测结果，将所述二类第二探测结果覆盖所述二类第三探测结果，并读取最新视频帧，继续执行步骤21)至步骤24)；

若是，则确定所述目标进入所述监视区域；

根据三次目标探测结果中的中心位置距离差和时间差，计算第二目标运动速度，根据所述第二目标运动速度，对所述目标进行持续追踪；

所述对所述目标进行持续追踪，包括：

根据目标运动速度，调整所述监视设备中的转台转速，使所述目标保持在所述监视区域的中心区域，具体步骤如下：

步骤31)：将目标运动速度换算成转台的水平旋转速度和俯仰旋转速度；

步骤32)：根据所述水平旋转速度和俯仰旋转速度，调整所述转台转速；

步骤33)：将初始化追踪过程中，最高配对分数对应的最后一帧图像的目标探测结果记录为历史信息；

步骤34)：对当前帧图像进行目标检测，获得第四目标探测结果；

其中，每个目标的检测结果包含：目标中心位置(X,Y)，所占区域宽高(W,H)，和识别分数S；

步骤35)：读取所述历史信息，将所述第四目标探测结果与所述历史信息进行配对，计算第三配对分数；

读取历史信息，将本次目标检测的每个结果与前次确认的历史信息进行配对，按照如下公式计算第三配对分数：

ω₁exp(-|W_p-W_q|-|H_p-H_q|)+ω₂S_p+ω₃M_p-q+ω₄exp(-|X_p-X_q|-|Y_p-Y_q|)

其中，本次检测结果脚标记p，历史信息脚标记q，ω₁、ω₂、ω₃、ω₄是权重系数，M_p-q是区域匹配算法的得分；

步骤36)：判断所述第三配对分数中的最高配对分数是否低于目标门限；

若是，则认为所述目标暂时丢失，预测并寻找所述目标；

若否，则认为所述目标没有丢失；

步骤37)：若目标没有丢失，则将所述第三配对分数中的最高配对分数对应的探测结果更新到所述历史信息；

步骤38)：根据当前目标成像位置和水平相对速度调整转台的水平旋转速度；根据当前目标成像位置和俯仰相对速度调整转台的俯仰旋转速度，重复步骤32)至步骤38)。