[发明专利]一种图像跟踪处理的方法及设备

说明书

技术领域

本发明涉及计算机图像处理领域，尤其涉及一种图像跟踪处理的方法及设备。

背景技术

随着信息技术的快速发展，包括图像处理、计算机视觉、计算机学习、人工智能以及模式识别等在内的诸多学科领域交叉渗透，视屏目标跟踪的新技术层出不穷，跟踪性能也在逐步提升，然而尽管技术人员提出很多有效的视屏目标跟踪算法，但是在实际实施中任然面对很多困难，例如，一般的跟踪算法很难解决两个跟踪目标相交的情况，在现有技术中在解决这种情况时，往往跟踪速度非常慢，往往不能达到实时跟踪；此外，很多跟踪算法只适用于单一的场景。

在现有技术中提出了一种用户周界防范的多目标快速跟踪的方法，通过采用高斯建模的方法对运动目标进行检测，当有两个或多个目标同时进入跟踪区域，并且两个或者多个目标的前景不能区分开的时候，该方法就会把这些目标同时当成一个目标。而且在复杂场景下，尤其是当有光照影响或者场景的背景影响的时，该检测方法就不能很好的进行跟踪。并且该方案里面的预测的阈值是固定的，当不同的跟踪目标是以不同速度运动，跟踪目标的大小都不一样时，预测的阈值却是同一个阈值时则会影响跟踪检测，而且当场景变化之后又要重新设置阈值。该方法对两个目标加以判别来得到两者是否相遇，但是当两个目标在场景中从相遇到分开时，无法对两个目标的分开做处理，得到的结果仅仅只是结束跟踪或者跟踪失败。

发明内容

本发明的实施例提供一种图像跟踪处理的方法及设备，解决了在复杂情况下能够准确跟踪目标的问题，并解决了多个目标相互遮挡不能很好地跟踪的问题，从而提高了图像跟踪的准确性。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

第一方面，提供一种图像跟踪处理的方法，包括：

根据更新后的跟踪链表计算预先存储的跟踪目标与新的跟踪目标的重合度，并根据所述重合度判断所述新的跟踪目标是否与所述预先存储的跟踪目标发生遮挡；

若所述预先存储的跟踪目标与所述新的跟踪目标发生遮挡，则通过线性拟合监测所述新的跟踪目标直至与所述预先存储的跟踪目标不再遮挡或者离开当前视频区域；

将所述跟踪链表里面没有遮挡的跟踪目标通过粒子滤波进行校正。

结合第一方面，在第一种可能的实现方式中具体包括，所述根据更新后的跟踪链表计算预先存储的跟踪目标与所述新的跟踪目标的重合度之前，还包括：

通过检测图像得到对应的检测结果，并根据所述检测结果以及预设的跟踪链表判断是否有新的跟踪目标增加；

若有新的跟踪目标，则添加第一标识，并根据所述新的跟踪目标的位置坐标以及尺寸大小更新跟踪链表。

结合第一方面中的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中具体包括，所述若有新的跟踪目标，则添加第一标识，并根据所述新的跟踪目标的位置坐标以及尺寸大小更新跟踪链表，包括：

根据检测得到的目标在当前帧中的位置坐标以及尺寸大小，计算所述检测目标与所述跟踪链表中的每一个跟踪目标的重合度，当所述检测目标与所述跟踪中的每一个跟踪目标的重合度都小于预设的第一阈值，则所述检测目标标记为新的跟踪目标，并将所述新的跟踪目标添加至所述跟踪链表中。

结合第一方面，在第三种可能的实现方式中具体包括，所述根据更新后的跟踪链表计算预先存储的跟踪目标与所述新的跟踪目标的重合度，并根据所述重合度判断所述新的跟踪目标是否与所述预先存储的跟踪目标发生遮挡，包括：

根据预设的第二阈值判断所述更新后的跟踪链表中每一个跟踪目标与其他的任意一个跟踪目标的重合度是否超出所述第二预设阈值，若所述重合度大于或等于所述第二阈值，则判定所述重合度大于或等于所述第二阈值的跟踪目标发生遮挡。

结合第一方面或第一方面中的第一种可能的实现方式或第一方面中的第二种可能的实现方式或第一方面中的第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中具体包括：所述若所述预先存储的跟踪目标与所述新的跟踪目标发生遮挡，则通过线性拟合监测所述新的跟踪目标直至与所述预先存储的跟踪目标不再遮挡或者离开当前视频区域，包括：

将已被遮挡的跟踪目标添加第二标识，并将位于当前帧中标记为所述第二标识的跟踪目标存入当前画面，将所述当前画面作为第一图片，并将所述第二标识前一帧的跟踪目标位于的画面作为第二图片；

记录所述第二标识的跟踪目标的遮挡帧数，并根据所述跟踪链表中预先保存的所述第二标识的跟踪目标的位置坐标以及尺寸大小，计算所述第二标识的跟踪目标每一帧平均移动的距离；