[发明专利]基于视频的生产线物品部件运动检测与跟踪方法

权利要求书

1.一种基于视频的生产线物品部件运动检测与跟踪方法，其特征在于包括如下步骤：

1）图像获取：通过单个数字摄像机获取空载运行的生产线图像和实际运行的生产线图像；

2）背景生成：对获取的几秒钟的空载运行图像进行高斯滤波，以减小背景中的噪声；然后进行统计，建立背景图像的高斯模型；

3）背景差分：将获取的生产线实际运行图像像素点的像素值与步骤2）中的背景模型的像素平均值进行绝对值减法运算，当差值的绝对值小于3倍背景模型的方差，将对应的像素点划分为背景；

4）前景分割：将获取的生产线实际运行图像像素点的像素值与步骤2）中的背景模型的像素平均值进行绝对值减法运算，当差值的绝对值大于3倍背景模型的方差，将对应的像素点划分为前景；

5）物体标识：对于步骤4）所获得的前景像素进行连通区域标记，再计算每个区域的面积；用预先设定的面积阈值剔除掉部分面积很小的区域；获取物品的颜色直方图和二维轮廓模型，如果物品的颜色直方图和二维轮廓模型相吻合，则进入步骤6），如果物品的颜色直方图和二维轮廓模型不一致，则跳转到步骤8）建立新的模型；

6) 粒子滤波：计算步骤5）中的区域图像中心坐标；计算出该区域的图像中心坐标，将连续多帧的前景区域进行匹配，选择相似度高的前景区域；从高斯分布中获取样本，计算样本的颜色直方图并将其与前一帧图像中的对应的颜色直方图进行对比，匹配值由直方图距离决定；使用粒子滤波方法来追踪当前坐标在连续图像中的运动轨迹，为后续的自动控制提供物品的位置信息；

7）背景模型更新：使用前景区域之外的每个像素来更新高斯背景模型；提取实时背景图像，进行背景建模后，对高斯背景模型进行更新；

8) 物体特征模型更新：一旦每个区域的中心点能够在连续的几幅图像中被跟踪，则提取区域的颜色直方图和轮廓形状；将多幅图像中跟踪的区域的颜色直方图与轮廓模型进行平均来建立物品的表面和轮廓模型，并对前景进行更新。

2.根据权利要求1所述的基于视频的生产线物品部件运动检测与跟踪方法，其特征在于采用如下软件模块：图像采集、高斯滤波、分割前景、物品标识、粒子滤波、物品特征提取与模型更新、背景图像的提取与背景模型的更新、输出物体图像位置。

3.根据权利要求1所述的基于视频的生产线物品部件运动检测与跟踪方法，其特征在于：图像采集所用的摄像头与工控机之间通过1394数字采集卡联接。

4.根据权利要求3所述的基于视频的生产线物品部件运动检测与跟踪方法，其特征在于：摄像头安装在生产线上方，与生产线的轴向方向呈30°～90°的俯视角。