监控视频目标跟踪与行为理解

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发表时间:2018-08-10 16:55

视频处理系统采用图像传感器对动态环境中的运动目标(如人、车辆)进行实时观测通过检测、识别和跟踪图像序列中的运动目标,监视场景中目标的活动,理解和描述目标的各自行为和相互间行为。

(1)目标跟踪:在连续图像帧间匹配锁定目标,获得目标连续运动信息。

(2)行为理解:行为理解与描述是近年来广泛关注的研究热点,是指对特定目标的运动模式进行分析和识别,并用自然语言等加以描述。行为理解可以简单地认为是时变数据的分类问题,即将测试序列与预先标定的代表典型行为的参考序列进行匹配。

1、目标跟踪

在视频处理过程中,跟踪是位于运动检测和目标识别之后、行为理解与描述之前的不可缺少的关键步骤。运动目标跟踪,就是在成功地提取

出运动目标之后,通过已知目标位置、状态信息,建立跟踪模型,通过对目标在前后帧的匹配,获取目标的运动状态,从而实现对目标的实时跟踪现有的目标跟踪方法主要有三类:基于特征匹配的跟踪方法、基于区域匹配的跟踪方法、基于模型匹配的跟踪方法。

(1) 基于特征匹配的跟踪方法不考虑运动目标的整体特征,即不关心目标是什么,只通过目标物体的一些特征来进行跟踪。由于图像采样时间间隔通常很小,可以认为这些特征在运动形式上是平滑的,因此可以完成目标的整体跟踪过程。无论是刚体运动目标还是非刚体运动目标,采用基于特征匹配的方法进行目标跟踪时均包括特征提取和特征匹配两个过程。在特征提取中要选择适当的匹配特征,并且在下一帧图像中提取特征;在特征匹配中将提取的当前帧图像中目标的特征与特征模板相比较,根据比较的结果来确定目标,从而实现目标的跟踪。例如,使用特征点对人体进行运动跟踪。该方法把需要跟踪的每一个人用一个矩形框封闭起来,封闭框的质心被选择为目标的跟踪特征。除了用单一的特征来实现跟踪外,还可以采用多个特征信息综合在一起作为跟踪特征,以此来提高跟踪的效果。

(2)基于区域匹配的跟踪方法是把图像中运动目标的连通区域的共

有特征信息作为跟踪检测的一种方法。在连续的图像中有多种区域信,例如颜色特征、纹理特征等等。这种方法不需要在视频序列的图像中找到完全相同的特征信息,通过计算区域的原始目标之间的相关性来确定跟踪目标的位置?;谇蚱ヅ涞母俜椒梢匝∪≌銮虻牡ヒ坏奶卣骼词迪指?但是实际跟踪过程中单一的特征不太好选择,所以般采用运动目标的多个特征来进行跟踪。

(3)基于模型匹配的跟踪方法是用模型来表示目标物体,也就是建,然后在图像序列中跟踪这个建好的模型来实现目标的跟踪。对于刚体目标来说,其运动状态变换主要是平移、旋转等,可以利用该方法实现目标跟踪。但是实际应用中跟踪的目标(人)往往是非刚体的,不容易得到目标确切的几何模型,因此可以利用变形轮廓模板来匹配目标进行跟踪。目前有两种可变形模型:一种是自由式的可变形模型,主要满足一些简单的约束条件(连续性、平滑性等),用来跟踪任意形状的运动目标。另种是参数可变的模型,这种方法用一个参数公式或一个变形公式来描述目标物体的形状。


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