一种基于机器视觉的图像处理跟踪方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的图像处理跟踪方法及系统，解决了未将目标对象的行径参数考虑在内，导致目标对象很容易便脱离跟踪框的问题，本发明专利技术通过对目标对象的移动方向以及移动路径进行实时分析，将目标的多种移动方式进行依次确认，并实时将目标对象位于跟踪框内部，且跟踪框设置有内框与外框，便就是为了目标对象存在移动异常时，还是时刻处于被跟踪状，并不会脱离被跟踪状态，保持跟踪效果，同时，将目标对象保持在内框处，是为了保障跟踪画面的清晰度以及质感，时刻处于焦点处，使跟踪图像所展示的效果最佳

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的图像处理跟踪方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像跟踪
，具体为一种基于机器视觉的图像处理跟踪方法及系统
。

技术介绍

[0002]机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支；简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断
。
[0003]专利申请号为
CN106886218A
的申请公开了一种基于机器视觉的自动追踪防护方法，步骤
A
：通过位置检测模组检测目标物的位置；基于图像处理计算发光模块到安装平台的水平距离
S
；步骤
B
：通过电机驱动安装平台跟随目标物；
MCU
驱动行走车向前行走
S
；再返回步骤
A
，进行下一轮控制
。
该基于机器视觉的自动追踪防护方法能实时监测与跟踪目标物，易于实施
。
[0004]通过采用机器视觉进行图像处理跟踪时，一般根据对应目标对象的所处位置，确定对应的目标点，再对其进行实时跟踪，但此种方式，并未将目标对象的行径参数考虑在内，导致目标对象很容易便脱离跟踪框，一旦脱离，便导致对应的跟踪设备很难再次跟踪对应目标，从而导致跟踪失败
。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于机器视觉的图像处理跟踪方法及系统，解决了未将目标对象的行径参数考虑在内，导致目标对象很容易便脱离跟踪框的问题
。
[0006]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于机器视觉的图像处理跟踪系统，目标图像获取端，用于对目标对象的外观图像进行获取，并将所获取的外观图像传输至目标特征确认端内；
[0007]目标特征确认端，包括高清图像处理单元以及轮廓特征锁定单元；
[0008]高清图像处理单元，根据所获取的外观图像，确认目标对象的外部轮廓，并将所确认的外部轮廓传输至边缘轮廓锁定单元内，具体方式为：
[0009]将外观图像进行虚化处理，对色彩以及阴影部分进行虚化，并在虚化过程中，将所显现的边缘轮廓进行确认；
[0010]边缘轮廓在确认过程中，若存在断层情况，则按照原始外观图像的未虚化部分，确认阴影轮廓，将阴影轮廓补入至指定位置处，对边缘轮廓进行修补，确认此高清图像的整体轮廓图，并将所确定的整体轮廓图传输至边缘轮廓锁定单元内；
[0011]轮廓特征锁定单元，对所确认的整体轮廓图进行接收，确认整体轮廓图的中心点，后续再确认属于此整体轮廓图的特征值，并将所确认的轮廓特征值传输至目标跟踪中心内，具体方式为：
[0012]根据所确认的整体轮廓图，确认轮廓面积，以此确认对应的中心点，将其作为此整体轮廓图的中心点；
[0013]再根据中心点的具体位置，确认整体轮廓图与中心点相距最远的点位，并将其标记为最远点位，并获取中心点与最远点位之间的距离值，并将其标记为
R
i
，其中
i
代表不同的目标对象；
[0014]采用
TZ
i
＝
π
R
i2
×
C1
确定属于对应目标对象的轮廓特征值
TZ
i
，其中
C1
为预设的固定系数因子，将所确定的
TZ
i
传输至目标跟踪中心内；
[0015]目标跟踪中心，根据所确定的轮廓特征值，对不同场景状态下的目标对象进行锁定，并将锁定的目标对象填放至跟踪框内，时刻保持追踪状态同时产生跟踪图像，具体方式为：
[0016]确认一组跟踪框，其中跟踪框分为内框和外框，将所锁定的目标对象锁定至内框内，锁定完毕后，进行初步跟踪处理；
[0017]在跟踪过程中，确认跟踪方向：
[0018]当目标对象从内框向外框移动，且移动方向与跟踪方向一致时，保持跟踪速度不变，将内框以及外框的辐射宽度进行逐步增加，直至目标对象与内框处于相对静止状，停止增加；
[0019]当目标对象从内框向外框移动，且移动方向与跟踪方向相反时，记录跟踪时速
Vg
，再确认单个周期
T
内目标对象向后移动的距离
L
，采用
Vf
＝
L
÷
T
确认对应目标对象反向的行径速度
Vf
，当
Vg
＞
Vf
时，代表此目标对象行径方向与跟踪方向相同，但行径速度变慢，故保持跟踪速度不变，将内框以及外框的辐射宽度进行逐步增加，直至目标对象与内框处于相对静止状，停止增加；
[0020]当
Vg
＝
Vf
时，代表此目标对象处于停止移动状，故，直接控制跟踪框停止移动，并进行重新调整，保持目标对象位于内框处即可；
[0021]当
Vg
＜
Vf
时，代表此目标对象相比于跟踪方向进行反方向移动，优先控制跟踪框进行反向移动，同时反向跟踪时速为
Vf
，并将内框以及外框的辐射宽度进行逐步增加，直至目标对象与内框处于相对静止状，停止增加；
[0022]图像优化端，对目标跟踪中心所产生的跟踪图像进行优化，优先确认跟踪图像内所存在的阴影区域，并对此阴影区域进行优化，具体方式为：
[0023]将目标跟踪中心所传输的跟踪图像与原始所拍摄的高清图像进行比对，确认跟踪图像是否存在阴影区域，若存在，进行下一步处理，若不存在，不进行任何处理；
[0024]将此跟踪图像的上一帧图像以及下一帧图像进行确认，根据阴影区域的所在位置，分析对应图像内对应位置是否存在阴影，若同时存在，则将对应的跟踪图像标记为异常跟踪图像，传输至外部显示端内；
[0025]只要一组图像对应位置不存在阴影，便将另一组图像对应位置的画面对阴影区域进行填补，使跟踪图像进行清晰化
。
[0026]优选的
.
一种基于机器视觉的图像处理跟踪方法，包括以下步骤：
[0027]步骤一
、
首先对目标对象的外观图像进行获取，再根据所获取的外观图像，确认目标对象的外部轮廓，再确认整体轮廓图的中心点，后续再确认属于此整体轮廓图的特征值，并将所确认的轮廓特征值传输至目标跟踪中心内；
[0028]步骤二
、
后续根据目标对象的特征值，对不同场景状态下的目标对象进行锁定，并将锁定的目标对象填放至跟踪框内，时刻保持追踪状态同时产生跟踪图像；
[0029]步骤三
、
再对目标跟踪中心所产生的跟踪图像进行优化，优先确认跟踪图像内所存在的阴影区域，并对此阴影区域进行优化
。
[0030]有益效果
[0031]本专利技术提供了一种基于机器视觉的图像处理跟踪方法及系统
。
与现有技术相比具备以下有益效果：
[0032]本发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于机器视觉的图像处理跟踪系统，其特征在于，包括：目标图像获取端，用于对目标对象的外观图像进行获取，并将所获取的外观图像传输至目标特征确认端内；目标特征确认端，包括高清图像处理单元以及轮廓特征锁定单元；高清图像处理单元，根据所获取的外观图像，确认目标对象的外部轮廓，并将所确认的外部轮廓传输至边缘轮廓锁定单元内；轮廓特征锁定单元，对所确认的整体轮廓图进行接收，确认整体轮廓图的中心点，后续再确认属于此整体轮廓图的特征值，并将所确认的轮廓特征值传输至目标跟踪中心内；目标跟踪中心，根据所确定的轮廓特征值，对不同场景状态下的目标对象进行锁定，并将锁定的目标对象填放至跟踪框内，时刻保持追踪状态同时产生跟踪图像；图像优化端，对目标跟踪中心所产生的跟踪图像进行优化，优先确认跟踪图像内所存在的阴影区域，并对此阴影区域进行优化
。2.
根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的图像处理跟踪系统，其特征在于，所述高清图像处理单元，确定外部轮廓的具体方式为：将外观图像进行虚化处理，对色彩以及阴影部分进行虚化，并在虚化过程中，将所显现的边缘轮廓进行确认；边缘轮廓在确认过程中，若存在断层情况，则按照原始外观图像的未虚化部分，确认阴影轮廓，将阴影轮廓补入至指定位置处，对边缘轮廓进行修补，确认此高清图像的整体轮廓图，并将所确定的整体轮廓图传输至边缘轮廓锁定单元内
。3.
根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的图像处理跟踪系统，其特征在于，所述轮廓特征锁定单元，确认整体轮廓图特征值的具体方式为：根据所确认的整体轮廓图，确认轮廓面积，以此确认对应的中心点，将其作为此整体轮廓图的中心点；再根据中心点的具体位置，确认整体轮廓图与中心点相距最远的点位，并将其标记为最远点位，并获取中心点与最远点位之间的距离值，并将其标记为
R
i
，其中
i
代表不同的目标对象；采用
TZ
i
＝
π
R
i2
×
C1
确定属于对应目标对象的轮廓特征值
TZ
i
，其中
C1
为预设的固定系数因子，将所确定的
TZ
i
传输至目标跟踪中心内
。4.
根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的图像处理跟踪系统，其特征在于，所述目标跟踪中心，对目标对象进行锁定的具体方式为：确认一组跟踪框，其中跟踪框分为内框和外框，将所锁定的目标对象锁定至内框内，锁定完毕后，进行初步跟踪处理；在跟踪过程中，确认跟踪方向：当目标对象从内框向外框移动，且移动方向与跟踪方向一致时，保持跟踪速度不变，将内框...

【专利技术属性】
技术研发人员：代剑峰，严胜强，陈皓麟，刘春文，刘伟勇，
申请(专利权)人：广州市星飞达电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：