基于运动信息及稀疏投影的视频目标自动检测跟踪方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于运动信息及稀疏投影的视频目标自动检测跟踪方法，用于解决现有基于向前向后运动历史图像的自动目标检测及定位跟踪方法跟踪准确率差的技术问题。技术方案是利用前向图像及前向图像的运动信息自动完成图像上的运动运动目标检测；其次，利用稀疏投影的方式把图像上检测到的运动目标进行实时的跟踪；最后，通过运动轨迹信息的统计，分析出真实运动目标的跟踪结果并去除噪声目标的影响。经测试，检测跟踪结果准确率达到了85%以上。
【专利说明】基于运动信息及稀疏投影的视频目标自动检测跟踪方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种视频目标自动检测跟踪方法，特别是涉及一种基于运动信息及稀疏投影的视频目标自动检测跟踪方法。
【背景技术】
[0002]利用运动目标在空间及时间上连贯的运动信息特性，自动、有效地把运动目标从复杂的运动背景中检测出来并进行鲁棒的在线目标跟踪，具有非常重要的意义。现有的在线目标自动检测跟踪方法主要有:基于背景差分的自动目标检测跟踪方法和基于运动特性统计的自动目标检测跟踪方法。[0003]文献“Moving object localization in thermal imagery by forward-backwardMH1.Computer Vision and Pattern Recognition Workshop, 133-140, 2006.，，公开了一种基于向前向后运动历史图像的自动目标检测及定位跟踪方法。该方法通过构造前向的运动信息差分图像及后向的运动信息差分图像，并在两个图像的融合基础上完成自动的运动目标检测。但是该方法主要是基于图像的灰度帧差信息进行统计，因此对运动目标的运动速度很敏感。当运动目标停留在固定的地点进行运动时，自动检测效果不好，不能完整的定位出运动目标从而降低了目标跟踪的精度；当运动目标的运动速度很小的时，自动检测失效从而无法进行目标跟踪处理。综上所述，基于向前向后运动历史图像的自动目标检测及定位方法的鲁棒性并不是很好，给后续的目标跟踪带来了很大的困难。
【发明内容】
[0004]为了克服现有基于向前向后运动历史图像的自动目标检测及定位跟踪方法跟踪准确率差的不足，本发明提供一种基于运动信息及稀疏投影的视频目标自动检测跟踪方法。该方法利用前向图像及前向图像的运动信息自动完成图像上的运动运动目标检测；其次，利用稀疏投影的方式把图像上检测到的运动目标进行实时的跟踪；最后，通过运动轨迹信息的统计，分析出真实运动目标的跟踪结果并去除噪声目标的影响。可以提高检测跟踪结果的准确率。
[0005]本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:一种基于运动信息及稀疏投影的视频目标自动检测跟踪方法，其特点是包括以下步骤:
[0006]步骤一、自动目标检测。
[0007](a)首先通过基于角点检测和非极大值抑制的方法对前向图像上的两帧图像Ga和G进行特征点提取，其中A≥1，并利用RANSAC方法去除两帧图像上的外点；
[0008](b)构造图像/^..、和/|之间的仿射变化。
[0009]
【权利要求】
1.一种基于运动信息及稀疏投影的视频目标自动检测跟踪方法，其特征在于包括以下步骤: 步骤一、自动目标检测； (a)首先通过基于角点检测和非极大值抑制的方法对前向图像上的两帧图像/^^和1^进行特征点提取，其中A ^ 1，并利用RANSAC方法去除两帧图像上的外点； (b)构造图像1^5和€之间的仿射变化；
【文档编号】G06T7/20GK103617636SQ201310644149
【公开日】2014年3月5日 申请日期:2013年12月2日 优先权日:2013年12月2日
【发明者】张艳宁, 杨涛, 陈挺 申请人:西北工业大学