[发明专利]用于在移动终端中跟踪视频图像中的物体的方法

说明书

提供一种用于在移动终端中跟踪视频图像中的物体的方法，包括：(A)实时地获取视频图像的视频帧；(B)识别视频帧中是否存在具有预定特征的可疑物体；(C)将首次识别出的存在具有预定特征的可疑物体的视频帧作为触发帧，将触发帧中的可疑物体进行标记并将触发帧发送给服务器；(D)当从服务器接收到所述可疑物体是目标物体的指示时，从服务器接收触发帧中的目标物体的物体特征点和标记位置特征点，从所述候选帧中确定用于对目标物体进行定位跟踪的参考帧，基于接收的触发帧中的目标物体的物体特征点和标记位置特征点，对参考帧进行目标物体位置标记。根据所述方法，能够有效地提高物体定位跟踪的实时性和准确性。

技术领域

本发明总体来说涉及计算机视觉和模式识别技术领域。更具体地讲，涉及一种用于在移动终端中跟踪视频图像中的物体的方法。

背景技术

随着电子技术的飞速发展，各种移动终端(例如，手机，平板电脑等)实现的功能越来越多，相应地，人们常常倾向于用移动终端替代计算机来满足各种需求，例如，通过移动终端实现对视频图像中的物体(例如，行人、车辆、路标等)的识别和跟踪。

目前，在移动终端中实现对视频图像中的物体进行识别(例如，物体检测、特征提取、物体识别等)和跟踪等处理需要2-4秒，比在一般的服务器上进行处理慢了11-21倍，此外，在移动终端中实现对视频图像中的物体进行识别和跟踪处理在实时性和准确性方面也具有局限性，例如，由于图像处理识别和网络延迟的存在，以及智能手机的帧间物体跟踪计算的速度与帧率的不匹配，使得无法实时地实现对当前视频帧中物体的定位跟踪，如果丢弃部分视频帧进行计算，虽然加快了对缓存区中视频帧的处理并且及时地实现了对当前帧中物体的定位跟踪，但是使得定位跟踪的准确性降低，另一方面，在移动终端中进行上述处理不仅占用了内存资源还消耗了移动终端的电量。

综上所述，现有的通过移动终端来跟踪视频图像中的物体的方法无法保证物体跟踪的实时性和准确性。

发明内容

本发明的示例性实施例在于提供一种用于在移动终端中跟踪视频图像中的物体的方法，通过所述方法，能够克服现有的通过移动终端跟踪视频图像中的物体的方法无法保证物体跟踪的实时性和准确性的缺陷。

根据本发明的示例性实施例，提供一种用于在移动终端中跟踪视频图像中的物体的方法，包括：(A)实时地获取视频图像的视频帧；(B)识别视频帧中是否存在具有预定特征的可疑物体；(C)将首次识别出的存在具有预定特征的可疑物体的视频帧作为触发帧，将触发帧中的可疑物体进行标记并将触发帧发送给服务器，将所述触发帧之后获取的视频帧作为候选帧进行存储；(D)当从服务器接收到所述可疑物体是目标物体的指示时，从服务器接收触发帧中的目标物体的物体特征点和标记位置特征点，从所述候选帧中确定用于对目标物体进行定位跟踪的参考帧，基于接收的触发帧中的目标物体的物体特征点和标记位置特征点，对参考帧进行目标物体位置标记。

可选地，步骤(B)包括：(B1)对获取的视频图像的视频帧中出现的物体进行特征检测；(B2)判断检测出的特征与预定特征是否匹配，其中，当检测出的特征与预定特征匹配时，确定视频帧中出现的物体为可疑物体。

可选地，在步骤(D)中，从所述候选帧中确定用于对目标物体进行定位跟踪的参考帧的步骤包括：(D1)将所述候选帧转换为灰度图；(D2)利用转换的灰度图按照时间顺序获取每两个时间相邻的候选帧的帧间差分，以形成候选帧的帧间差分序列；(D3)采用多种划分方式将所述帧间差分序列划分为多个子序列组；(D4)提取每个子序列组中所包括的元素之和为最大值的子序列；(D5)从提取出的子序列中确定包括的元素之和为最小值的子序列；(D6)将确定的子序列所在的子序列组中相邻的子序列的各自作为端点的帧间差分都对应的候选帧作为参考帧。

可选地，步骤(D3)包括：判断所述帧间差分序列中的帧间差分是否大于第一阈值，其中，当所述帧间差分序列中的所有帧间差分都不大于第一阈值时，采用多种划分方式将所述帧间差分序列划分为多个子序列组。