[发明专利]一种基于视频的运动目标跟踪方法和系统

权利要求书

1.一种基于视频图像的多运动目标跟踪的方法，其特征在于，包括具体步骤如下：

（1）通过视频获取设备获取所述视频图像，建立背景图像更新模型，得到背景图像；

（2）对所述视频图像进行前景分割，通过帧差法，将所述背景图像与当前帧图像进行差分，从而分割出所述运动目标；

（3）检测所述运动目标，将视频图像中的所述运动目标分割出来；

（4）对于所述运动目标建立颜色概率分布图；

（5）初始化查找所述颜色概率分布图中的概率分布峰值的搜索窗口；

（6）计算所述搜索窗口的质心；

（7）根据所述窗口的零阶矩调整搜索窗口大小，自动调整所述运动目标区域的大小，直到收敛区，所述收敛区即是所述运动目标所在区域，移动窗口中心到所述质心位置重合；

（8）通过卡尔曼滤波器对下一帧图像中的搜索窗口位置进行预测，形成预测范围；

（9）在所述预测范围内进行质心匹配，跟踪运动目标。

2.根据权利要求1所述的多运动目标跟踪的方法，其特征在于：

其中，建立所述颜色概率分布图包括如下步骤：

（4.1）对于所述运动目标区域矩形框内的图像进行彩色空间转换，将RGB空间转换到HSV空间；

（4.2）统计所述运动目标区域的颜色直方图；

（4.3）对所述图像进行直方图投影操作，将所述图像转换成颜色概率分布图像，计算所述颜色概率分布。

3.根据权利要求1所述的多运动目标跟踪的方法，其特征在于：

其中，初始化所述搜索窗口包括以下步骤：

(5.1) 初始化所述搜索窗口的位置和大小；

(5.2) 设置所述搜索窗口的中心位置。 

4.根据权利要求1所述的多运动目标跟踪的方法，其特征在于:

其中，通过所述卡尔曼滤波器对下一帧图像中的搜索窗口位置进行预测包括如下步骤：

（8.1）参数初始化：所述参数初始化包括定义系统测量向量、转移矩阵和测量矩阵，以及噪声协方差矩阵；

（8.2）状态预测：在所述状态向量初始化以后，所述卡尔曼滤波器进行所述预测，得到预测值，并其根据所述预测值在的区域内进行匹配；

（8.3）状态校正：根据测量值对所述预测值进行校正，得到系统的最优值，更新滤波器的所述参数。

5.根据权利要求1所述的多运动目标跟踪的方法，所述在预测范围内进行质心匹配，其特征在于，包括：

利用所述卡尔曼滤波器对下一帧中的目标出现位置进行预测，确定新的搜索窗口的位置，在所述搜索窗口内进行质心匹配，跟踪所述运动目标。