[发明专利]一种基于机器视觉的船舶人员快速跟踪定位系统及其方法

说明书

本发明公开了一种基于机器视觉的船舶人员快速跟踪定位系统及其方法。其系统包括工业相机、高性能服务器，其工业相机经由1394线和1394卡连接到服务器。其分辨率和帧率需分别高于1440*1080、10fps。其方法采用一种两阶段跟踪法，一旦发现有人员进入监控场景的情况，首先通过一个基于多位置跟踪的相关滤波器算法检测出数量有限的目标候选框。然后通过一个SVM分类器对一阶段提供的候选框进行二次分类，最终定位出需要跟踪的人员目标位置。本发明同时具有相关滤波器跟踪快速和SVM分类器分类准确的优点，可以提供快速、精确的人员跟踪定位并能够同时处理快速运动、目标振荡和运动模糊等长短期目标变化的困难和挑战。

技术领域

本发明属于船舶行驶中船舶被跟踪目标人员的实时定位、轨迹查询和安全管理的技术领域，尤其是涉及一种基于机器视觉的船舶被跟踪目标人员快速跟踪定位系统及其方法。

技术背景

在船舶行驶过程中，通过对于船舶被跟踪目标人员的定位跟踪可以实时对于船舶作业人员实现分类统计、上/离岗查询，便于对于船上被跟踪目标人员的工作流程形成标准化、数据化管理。同时对于船上重要或者危险的区域可以设定电子围栏，一旦被跟踪目标人员越界或者滞留特定区域则立即预警，保障区域和被跟踪目标人员的安全。但目前常用的非视觉定位技术存在成本昂贵、测量精度低以及适应场景单一等缺点，而已经存在的视觉跟踪定位方法也存在需要大量数据驱动的离线训练、跟踪速度不能满足实时处理以及对于光照变化、遮挡和快速运动等困难处理不足的缺点。

目前，现有的跟踪技术大多在跟踪速度精度两个方面各有侧重。采用基于相关滤波器方法的跟踪器由于在频域空间计算处理能够有较高的速度，但是其准确度有待提高。而采用SVM或深度学习方法的跟踪器虽然达到较高的跟踪精度，但逐帧更新则分类器无法满足跟踪应用的实时性需求，如果不逐帧更新，由于无法较好处理目标快速的表观变化等困难导致漂移现象发生。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种基于机器视觉的船舶被跟踪目标人员快速跟踪定位系统及其方法，能够在满足跟踪应用的实时性需求下，按照不同的时间间隔进行在线更新，从而可以提供快速、精确的跟踪定位，并能够同时处理快速运动、目标振荡和运动模糊等长短期目标的变化的要求，而不会产生漂移现象。

为解决上述问题，本发明采用以下技术方案。

本发明的一种基于机器视觉的船舶被跟踪目标人员快速跟踪定位系统，包括：设置在船舶工作现场不同区域位置的工业相机、一台能够进行存储和分析的高性能GPU服务器；所述的工业相机的分辨率至少不低于1440*1080、帧率至少不低于30fps；上述设备均经由1394线和1394卡连接到GPU服务器。

本发明的一种基于机器视觉的船舶被跟踪目标人员快速跟踪定位方法，采用上述的一种基于机器视觉的船舶被跟踪目标人员快速跟踪定位系统；所述方法为两阶段跟踪法：第一阶段，一旦发现有被跟踪目标人员进入监控场景的情况，首先通过一个基于多位置跟踪的相关滤波器算法检测出数量有限的目标候选框；然后第二阶段，通过一个SVM分类器对相关滤波器提供的候选框进行二次分类，最终准确地检测出被跟踪目标人员目标；相关滤波器和SVM分类器协同工作，并按照不同的时间间隔进行在线更新；

所述方法的具体步骤包括：

步骤1.通过船舶工作现场不同区域位置上的工业相机对所在场景进行摄像，摄像视频实时上传至服务器；上传后，在服务器上对获取的摄像视频进行逐帧抽取图片处理，通过与前一帧图片进行差分运算判断当前时刻检测区域是否有被跟踪目标人员进入，当前后帧差分结果超过一定阈值，通过YOLO算法检测场景中的船上被跟踪目标人员位置；

步骤2.获得被跟踪目标人员的初始位置后，首先对被跟踪目标人员抽取图像特征，建立其初始的相关滤波器；同时在当前帧中对被跟踪目标人员的周围位置随机抽取一定数量的图像块，训练其初始的SVM分类器；