[发明专利]一种基于时空信息辅助的无人机视频车辆跟踪方法

说明书

本发明提供一种基于时空信息辅助的无人机视频车辆追踪方法，包括以下步骤：确定需要追踪的目标车辆S；搜索到目标车辆S；从搜索到目标车辆S开始，采用时空辅助快速追踪方法，对目标车辆S进行追踪。本发明提供的基于时空信息辅助的无人机视频车辆跟踪方法，一旦检索到目标后，先采用车辆区域搜索算法，利用目标上下文信息辅助定位目标车辆位置，同时减少搜索区域以外车辆对跟踪的影响；后通过目标车辆的历史信息与目标车辆模板信息相融合，提高得分图中目标车辆的响应程度，进而实现快速准确的跟踪，因此，本发明大大提高车辆跟踪的应用价值，对于车辆检索追踪方向有着重要意义。

技术领域

本发明属于遥感信息智能处理技术领域，具体涉及一种基于时空信息辅助的无人机视频车辆跟踪方法。

背景技术

随着车辆数目的快速增长，道路交通管理面临的问题越来越复杂。利用监控摄像头获取监控视频，可以使交通管理部门直观的了解当前道路的信息，从而制定更加有效的管理策略。目前，基于监控视频的车辆跟踪算法主要包括：(1)基于车辆轨迹特征进行车辆跟踪；(2)基于车辆外观特征进行车辆跟踪。其中，基于车辆轨迹特征进行车辆跟踪的方法为：将车辆运动的历史轨迹与卡尔曼滤波、粒子滤波、背景差分等算法相结合预测车辆的位置。在车辆运动方向变化较小时，跟踪稳定性好；基于车辆外观特征进行车辆跟踪的方法为：采用相关滤波、均值漂移等算法获取目标车辆的外观特征，如Haar特征、SIFT特征以及HOG特征等，再通过特征匹配获取车辆的位置信息。在车辆特征清晰时，车辆跟踪精确度高。

但上述算法主要应用于地面监控视频中，而传统的地面监控设备主要部署于路口的龙门架上，监控视角有限。若对特定车辆进行持续跟踪监控，需要推算车辆可能会经过的所有路口，然后对所有路口的视频画面进行检测，不仅会导致误跟踪，同时若路口未部署监控摄像头，会直接导致跟踪失败。

随着无人机技术不断成熟，为道路车辆跟踪提供了新的解决思路。不同于传统的地面监控设备，利用无人机进行跟踪，具有成本低，快速、机动、监控范围广的特点，不仅能够动态的对目标进行实时定位与跟踪，还能够进一步利用无人机对目标车辆提供语音信息传递、物品快速送达等服务。

但无人机视频拍摄高度较高，且视频中往往包含大量车辆，而目标车辆在每帧图像中所占的像素少，直接对整帧图像进行车辆特征匹配费时费力，且会产生大量干扰特征，导致车辆误跟踪问题。同时，无人机在车辆跟踪过程中，由于车辆行驶方向不断变化，目标车辆本身的旋转使得其与提供的目标车辆模板产生变化，导致目标车辆得分图响应弱，降低车辆跟踪准确度。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种基于时空信息辅助的无人机视频车辆跟踪方法，可有效解决上述问题。

本发明采用的技术方案如下：

本发明提供一种基于时空信息辅助的无人机视频车辆跟踪方法，包括以下步骤：

步骤1，确定需要跟踪的目标车辆S；

步骤2，无人机对地面进行拍摄，获得无人机视频数据；将无人机视频数据的每一视频帧作为图像帧；

步骤3，按图像帧生成顺序，依次对各个图像帧进行车辆特征识别，判断每个图像帧是否包含目标车辆S，如果不包含，则继续对下一图像帧进行车辆特征识别，直到定位到包含目标车辆S的图像帧，然后执行步骤4；如果包含，则表明成功搜索到目标车辆S，执行步骤4；

将首次识别到包含目标车辆S的图像帧设为第0图像帧Frm(0)，在第0图像帧Frm(0)中确定包含目标车辆S的车辆结果框Box(0)，再一步确定车辆结果框Box(0)的位置信息，包括：车辆结果框Box(0)的宽w₀,高h₀以及中心点坐标P₀(x₀,y₀)；