[发明专利]物体跟踪方法和装置

说明书

提供了基于连续视差图跟踪多个同类物体的物体跟踪装置和方法，该物体跟踪方法可以包括：获得从当前帧视差图检测到的第一待识别物体的第一边界区域；计算第一待识别物体的像素概率图；获得各个跟踪对象的标识符信息、一个或多个像素概率图；基于第一待识别物体的像素概率图与跟踪对象的一个或多个像素概率图之间的匹配，来确定第一待识别物体的标识符信息并更新第一待识别物体的像素概率图；以及基于更新的第一待识别物体的像素概率图，更新第一边界区域，获得第二边界区域。本发明的物体跟踪装置和物体跟踪方法，能够基于历史跟踪结果来修正当前检测结果，达到消除或减轻对象检测结果的边界矩形框相对实际对象的偏移和变小的问题。

技术领域

本发明总体地涉及图像处理，具体地涉及基于图像处理的物体跟踪方法和装置。

背景技术

基于图像处理的物体跟踪可应用于诸如车辆辅助驾驶、商场人员监控、医院病人监控等领域。

已经提出了一些基于图像处理对移动对象持续跟踪的技术方案。

在发明名称为“Detection and tracking of moving objects from a movingplatform in presence of strong parallax”的美国专利US8073196B2中，公开了一种移动对象检测和跟踪技术，使用联合概率模型来反映当前和过去的观察，通过从滑动缓冲区中收集区别点来最大化联合概率，从而定义合适的数据相关性。区别点包括对象的显示，运动以及从视差图中抽取的边界框。

在发明名称为“METHOD OF MOBILE PLATFORM DETECTING AND TRACKING DYNAMICOBJECTS AND COMPUTER-READABLE MEDIUM THEREOF”的美国专利公开US20110052043A1中，公开了一种动态对象检测和跟踪技术，其中移动平台使用飞行时间传感器获取三维图像，用随机样本一致性算法从三维图像中获得一个基本平面，并从三维图像中分离出对象。用联合概率数据相关过滤器(JPDAF)来推测这些对象的运动。

发明内容

根据本发明的一个方面，提供了一种计算机实现的基于连续视差图跟踪多个同类物体的物体跟踪方法，可以包括：获得从当前帧视差图检测到的第一待识别物体在当前帧视差图中的第一边界区域；计算该第一边界区域内的各个有效像素属于构成该第一待识别物体的像素的概率，从而获得第一待识别物体的像素概率图；获得各个跟踪对象的历史跟踪数据，每个跟踪对象的历史跟踪数据包括跟踪对象的标识符信息、与在当前帧图像之前的一个或多个先前视差图的每个关联的像素概率图；基于第一待识别物体的像素概率图与跟踪对象的每个的一个或多个像素概率图之间的匹配，来确定第一待识别物体的标识符信息并更新第一待识别物体的像素概率图；以及基于更新的第一待识别物体的像素概率图，更新第一待识别物体的第一边界区域，获得第二边界区域。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机实现的基于连续视差图跟踪多个同类物体的物体跟踪装置，可以包括：待识别物体边界区域获得部件，配置为获得从当前帧视差图检测到的第一待识别物体在当前帧视差图中的第一边界区域；待识别物体像素概率图计算部件，配置为计算该第一边界区域内的各个有效像素属于构成该第一待识别物体的像素的概率，从而获得第一待识别物体的像素概率图；跟踪对象历史像素概率图获得部件，获得各个跟踪对象的历史跟踪数据，每个跟踪对象的历史跟踪数据包括跟踪对象的标识符信息、与在当前帧图像之前的一个或多个先前视差图的每个关联的像素概率图；待识别物体标识以及像素概率图更新部件，基于第一待识别物体的像素概率图与跟踪对象的每个的一个或多个像素概率图之间的匹配，来确定第一待识别物体的标识符信息并更新第一待识别物体的像素概率图；以及待识别物体边界区域更新部件，基于更新的第一待识别物体的像素概率图，更新第一待识别物体的第一边界区域，获得第二边界区域。