[发明专利]一种基于计算机视觉的物流仓储监控方法

摘要

本发明是一种利用计算机视觉方法设计目标检测及跟踪算法，提高目标跟踪精度和速度，适应物流园区仓储实时智能监控的要求。为了提高目标跟踪的准确性和鲁棒性，针对核循环跟踪中仅利用像素进行核相关相似性比较时易受光照变化影响的缺陷，本发明提出一种基于光照不变特征的核循环目标跟踪方法。首先，对输入图像计算局部敏感直方图，提取光照不变特征，然后，运用核矩阵循环结构在频域中快速计算目标与模板问的响应置信图，得到跟踪目标准确位置。本发明提出的算法在光照剧烈变化及姿态调整时具有较强的鲁棒性。

主权项

1.一种基于计算机视觉的物流仓储监控方法，其特征在于：获取物流仓储监控图像中的多个视频帧；建立局部敏感直方图计算公式来计算监控图像的归一化局部敏感直方图，其中α∈(0,1)是控制降低权重的参数，W是像素的总个数，B是灰度级的总数，当灰度值I_q属于灰度级b时，Q(I_q,b)的值是1，否则Q(I_q,b)为0；利用计算视频图像的光照不变特征，生成初始模板，其中k是常数＝0.1，r_p由kI_p近似表示，I_p表示像素p的灰度值，b_p表示相对应的像素p的灰度值的灰度级；构建核循环矩阵计算监控图像上每个像素的权重α，其中，其中，x＝[x₁,x₂,x₃,…,x_n‑1,x_n]^T，u＝0,…,n‑1；将所述光照不变特征作为核循环跟踪算法的输入，计算新获取的图像帧与初始模板之间的置信图，将置信图上响应最大的位置确定为跟踪目标位置；在新的位置根据公式重新训练α，由插值因子生成目标模板和新的α；利用新生成的目标模板和新的α循环查找剩余图像帧上的跟踪目标。