[发明专利]实时动态目标跟踪方法及装置

权利要求书

1.一种实时动态目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集所述目标的三维图像；

对所述三维图像进行图像通道分割处理，生成二维图像和图像深度矩阵；

对所述二维图像进行图像预处理，生成预处理后的二维图像；

对所述预处理后的二维图像和所述图像深度矩阵分别进行帧差分处理，得到帧差分处理后的二维图像和帧差分处理后的图像深度矩阵；

对所述帧差分处理后的二维图像进行凸包检测并计算所述凸包的质心；

对所述帧差分处理后的图像深度矩阵进行滤波，得到滤波后的图像深度矩阵；

将所述帧差分处理后的二维图像和所述滤波后的图像深度矩阵进行坐标融合，生成目标团块矫正矩阵；其中，所述滤波后的图像深度矩阵包含目标轮廓信息，所述坐标融合为将均包含目标轮廓信息的两矩阵信息进行融合；

根据所述质心对所述目标团块矫正矩阵进行目标标记和路径跟踪。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述图像通道分割处理前或所述帧差分处理前还包括帧分割处理，具体为：

在所述图像通道分割处理之前对所述三维图像进行等帧数分组；

或在所述帧差分处理前对所述二维图像或所述预处理后的二维图像进行等帧数分组。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述帧差分处理为三帧差分处理。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述三帧差分处理为帧间差分法、索贝尔算子或背景差分算法。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理包括全局阈值化、局部自适应阈值化、高斯模糊、高斯金字塔和拉普拉斯金字塔中的一种或多种。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述帧差分处理后的二维图像和所述滤波后的图像深度矩阵进行坐标融合生成目标团块矫正矩阵，具体为：

对所述帧差分后的二维图像进行形态学处理，生成目标轮廓矩阵，将所述目标轮廓矩阵和所述滤波后的图像深度矩阵进行坐标融合生成目标团块矫正矩阵。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述帧差分处理后的二维图像进行凸包检测并计算所述凸包的质心，具体为：

对所述帧差分处理后的二维图像进行形态学处理生成目标轮廓矩阵，对所述目标轮廓矩阵进行凸包检测并计算所述凸包的质心。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述滤波处理为低通滤波处理。

9.一种实时动态目标跟踪装置，其特征在于，包括：

图像采集模块，用于采集所述目标的三维图像；

分割模块，用于对所述三维图像进行通道分割处理，生成二维图像和图像深度矩阵；

图像预处理模块，用于对所述二维图像进行图像预处理，得到预处理后的二维图像；

帧差分处理模块，用于对所述预处理后的二维图像和所述图像深度矩阵分别进行帧差分处理，得到帧差分后的二维图像和帧差分后的图像深度矩阵；

凸包检测模块，用于对所述帧差分处理后的二维图像进行凸包检测并计算所述凸包的质心；

滤波模块，用于对所述帧差分后的图像深度矩阵进行滤波，得到滤波后的图像深度矩阵；

融合模块，用于将所述帧差分处理后的二维图像和所述滤波后的图像深度矩阵进行坐标融合，生成目标团块矫正矩阵；其中，所述滤波后的图像深度矩阵包含目标轮廓信息，所述坐标融合为将均包含目标轮廓信息的两矩阵信息进行融合；

目标标记和跟踪模块，用于根据所述质心对所述目标团块矫正矩阵进行目标标记和路径跟踪。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括帧分组模块；

用于在所述图像通道分割处理之前对所述三维图像进行等帧数分组；

或用于在所述帧差分处理前对所述二维图像或所述预处理后的二维图像进行等帧数分组。