一种目标物的追踪方法技术

本发明专利技术涉及一种目标物的追踪方法，通过采集一位置的一帧图像的运动物体集合，识别与速度快且体积小的目标物相匹配的运动物体，调整所述目标物在所述一帧图像上的位置以及采集范围的调节角度，使得所述目标物保持在所述采集范围的中央区域，实现对速度快且体积小的目标物的追踪，所述方法可以实现全自动追踪，实用性强。

【技术实现步骤摘要】
一种目标物的追踪方法
本专利技术涉及追踪
，特别涉及一种目标物的追踪方法。
技术介绍
传统的基于视觉的目标追踪算法有运动检测、MeanShift、KCF、TLD等，运动检测算法简单，无法检测背景变化的场景；MeanShift与KCF计算量不大，对于目标尺寸变化不大的情况追踪效果好，TLD计算复杂，与KCF一样，对目标的尺寸变化有要求，对速度较快且体积较小的目标物体，由于体积小容易导致特征被背景影响到，追踪效果差，KCF和TLD是一种在线学习算法，在开始追踪前需要手动指定需要追踪的物体，无法做到全自动追踪，且目标跟丢后需要重新再次指定，实用效果差。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种速度快且体积小的目标物的追踪方法。为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种目标物的追踪方法，包括以下步骤：S1、采集一位置的一帧图像，检测所述一帧图像中的运动物体，得到运动物体集合；S2、获取一特定物体上的特征点信息，判断所述运动物体集合中是否存在与所述特征点信息相匹配的运动物体；若是，则将与所述特征点信息相匹配的运动物体标记为目标物；S3、识别所述目标物在所述一帧图像上的位置，判断所述位置是否在所述一帧图像的中央区域；S4、若否，则计算所述目标物的运动速度，根据所述运动速度得到对应的采集范围的调节角度，使得所述目标物保持在所述采集范围的中央区域。本专利技术的有益效果在于：通过采集一位置的一帧图像的运动物体集合，识别与速度快且体积小的目标物相匹配的运动物体，调整所述目标物在所述一帧图像上的位置以及采集范围的调节角度，使得所述目标物保持在所述采集范围的中央区域，实现对速度快且体积小的目标物的追踪，所述方法可以实现全自动追踪，实用性强。附图说明图1为根据本专利技术的一种目标物的追踪方法的原理示意图。具体实施方式为详细说明本专利技术的
技术实现思路
、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。本专利技术最关键的构思在于：通过采集一位置的一帧图像的运动物体集合，识别与速度快且体积小的目标物相匹配的运动物体，调整所述目标物在所述一帧图像上的位置以及采集范围的调节角度，实现对目标物的追踪。请参照图1，一种目标物的追踪方法，包括以下步骤：S1、采集一位置的一帧图像，检测所述一帧图像中的运动物体，得到运动物体集合；S2、获取一特定物体上的特征点信息，判断所述运动物体集合中是否存在与所述特征点信息相匹配的运动物体；若是，则将与所述特征点信息相匹配的运动物体标记为目标物；S3、识别所述目标物在所述一帧图像上的位置，判断所述位置是否在所述一帧图像的中央区域；S4、若否，则计算所述目标物的运动速度，根据所述运动速度得到对应的采集范围的调节角度，使得所述目标物保持在所述采集范围的中央区域。从上述描述可知，本专利技术的有益效果在于：通过采集一位置的一帧图像的运动物体集合，识别与速度快且体积小的目标物相匹配的运动物体，调整所述目标物在所述一帧图像上的位置以及采集范围的调节角度，使得所述目标物保持在所述采集范围的中央区域，实现对速度快且体积小的目标物的追踪，所述方法可以实现全自动追踪，实用性强。进一步的，步骤S1还包括：预先采集所述一位置的多帧图像，将每帧图像中同一像素点的灰度值进行平均值运算，计算得到第一图像，所述第一图像被标记为背景图像；将所述一帧图像与背景图像比较，判断所述一帧图像中是否有背景图像没有的物体，若有，则所述的物体为运动的物体；判断是否有同一个物体在所述一帧图像与背景图像的矢量位移差大于第一预设值，若有，则判断所述物体为运动物体。由上述描述可知，通过将所述一帧图像与背景图像比较，可以判断是否有运动的物体。进一步的，步骤S1还包括更新所述一帧图像的背景值Ck其中Ck为当前的背景值，Ck-1为前一时刻的背景值，Tk为k时刻的阈值，所述k时刻的阈值Tk具体为灰度值的加权平均值，fk为第k帧图像的灰度值，α为更新系数，若第k帧图像的灰度值大于等于k时刻的阈值，则当前的背景值等于前一时刻的背景值；若第k帧图像的灰度值小于k时刻的阈值，则当前的背景值等于当前帧数据值与历史帧数据值的加权值。由上述描述可知，由于目标物是运动的，所以背景存在变化，需要实时对目标物的背景进行更新。进一步的，步骤S2具体包括：获取一特定物体上的特征点信息，将所述一帧图像的尺寸缩放至第二预设值，得到第二图像，判断所述第二图像中的运动物体集合中是否存在与所述特征点信息相匹配的运动物体；若是，则将与所述特征点信息相匹配的运动物体标记为目标物。由上述描述可知，根据特征点信息可以找到与特征点信息相匹配的运动物体，即为目标物。进一步的，步骤S3具体包括：识别所述目标物在所述一帧图像上的位置坐标到所述一帧图像的中心点的距离是否大于第三预设值，若是，则所述目标物的位置不在所述一帧图像的中央区域；若否，则所述目标物的位置在所述一帧图像的中央区域。由上述描述可知，所述第三预设值为所述一帧图像的中央区域的半径。进一步的，步骤S4所述运动速度的计算具体为：分别获取i时刻和j时刻的图像，将i时刻的目标物的坐标(xi,yi,ti)和j时刻的目标物的坐标(xj,yj,tj)代入V＝S/T，得到所述运动速度V(vx，vy)vx＝(xj-xi)/(tj-ti)vy＝(yj-yi)/(tj-ti)。由上述描述可知，通过目标物不同时间点的位移坐标可以计算出目标物的运动速度。进一步的，所述采集范围的调节角度的计算具体为：将运动速度V代入得到采集范围的调节角度值，其中c为常量，为运动速度的系数。由上述描述可知，所述采集范围的调节角度与运动速度呈线性相关。进一步的，步骤S4还包括：调节所述采集范围所对应的焦距参数，使得所述目标物占所述采集范围的比例在第四预设值范围内且所述目标物保持在所述采集范围的中央区域。由上述描述可知，目标物的大小过大则容易导致跟不上，过小则容易误判，必须调节所述采集范围所对应的焦距参数，将所述目标物保持在所述采集范围的中央区域。请参照图1，本专利技术的实施例一为：一种对目标物的追踪方法，包括以下步骤：S1、预先采集一位置的多帧图像，将每帧图像中同一像素点的灰度值进行平均值运算，计算得到第一图像，所述第一图像被标记为背景图像，本实施例采集20帧图像；采集所述一位置的一帧图像，检测所述一帧图像中的运动物体，得到运动物体集合；将所述一帧图像与背景图像比较，判断所述一帧图像中是否有背景图像没有的物体，若有，则所述的物体为运动的物体；判断是否有同一个物体在所述一帧图像与背景图像的矢量位移差大于第一预设值，若有，则判断所述物体为运动物体；还包括更新所述一帧图像的背景值Ck其中Ck为当前的背景值，Ck-1为前一时刻的背景值，Tk为k时刻的阈值，所述k时刻的阈值Tk具体为灰度值的加权平均值，假设n个灰度值x1,x2,x3....xn的权值分别为w1,w2,w3...wn，则k时刻的加权平均阈值：fk为第k帧图像的灰度值，α为更新系数，本实施例采用α值为0.875，若第k帧图像的灰度值大于等于k时刻的阈值，则当前的背景值等于前一时刻的背景值；若第k帧图像的灰度值小于k时刻的阈值，则当前的背景值等于当前帧的灰度值与历史帧的灰度值的加权值；S2、获取一特定物体上的特征点信息，将所述一帧图像的尺寸缩放至本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标物的追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集一位置的一帧图像，检测所述一帧图像中的运动物体，得到运动物体集合；S2、获取一特定物体上的特征点信息，判断所述运动物体集合中是否存在与所述特征点信息相匹配的运动物体；若是，则将与所述特征点信息相匹配的运动物体标记为目标物；S3、识别所述目标物在所述一帧图像上的位置，判断所述位置是否在所述一帧图像的中央区域；S4、若否，则计算所述目标物的运动速度，根据所述运动速度得到对应的采集范围的调节角度，根据所述调节角度调节采集范围使得所述目标物保持在所述采集范围的中央区域。

【技术特征摘要】
1.一种目标物的追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集一位置的一帧图像，检测所述一帧图像中的运动物体，得到运动物体集合；S2、获取一特定物体上的特征点信息，判断所述运动物体集合中是否存在与所述特征点信息相匹配的运动物体；若是，则将与所述特征点信息相匹配的运动物体标记为目标物；S3、识别所述目标物在所述一帧图像上的位置，判断所述位置是否在所述一帧图像的中央区域；S4、若否，则计算所述目标物的运动速度，根据所述运动速度得到对应的采集范围的调节角度，根据所述调节角度调节采集范围使得所述目标物保持在所述采集范围的中央区域。2.根据权利要求1所述的一种目标物的追踪方法，其特征在于，步骤S1还包括：预先采集所述一位置的多帧图像，将每帧图像中同一像素点的灰度值进行平均值运算，计算得到第一图像，所述第一图像被标记为背景图像；将所述一帧图像与背景图像比较，判断所述一帧图像中是否有背景图像没有的物体，若有，则所述的物体为运动的物体；判断是否有同一个物体在所述一帧图像与背景图像的矢量位移差大于第一预设值，若有，则判断所述物体为运动物体。3.根据权利要求1所述的一种目标物的追踪方法，其特征在于，步骤S1还包括更新所述一帧图像的背景值Ck其中Ck为当前的背景值，Ck-1为前一时刻的背景值，Tk为k时刻的阈值，所述k时刻的阈值Tk具体为灰度值的加权平均值，fk为第k帧图像的灰度值，α为更新系数，若第k帧图像的灰度值大于等于k时刻的阈值，则当前的背景值等于前一时刻的背景值；若第k帧图...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘锟，张永光，汤伟宾，沈俊雄，杨辉，
申请(专利权)人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：福建,35