[发明专利]基于直线边缘特征的目标跟踪方法、系统有效
申请号: | 201810285084.6 | 申请日: | 2018-04-02 |
公开(公告)号: | CN108765456B | 公开(公告)日: | 2020-10-30 |
发明(设计)人: | 林德银 | 申请(专利权)人: | 上海鹰觉科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/246 | 分类号: | G06T7/246;G06T7/12;G06T7/13 |
代理公司: | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人: | 庄文莉 |
地址: | 200120 上海市浦东新区*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 直线 边缘 特征 目标 跟踪 方法 系统 | ||
1.一种基于直线边缘特征的目标跟踪方法,其特征在于,包括获取直线边缘步骤,所述获取直线边缘步骤包括如下步骤:
步骤1:根据从摄像机获取到的图像,获取图像垂直边缘和水平边缘进行检测,获取第一直线边缘;
步骤2:根据从摄像机获取到的图像,通过比较图像的连通域中的像素数量和预设像素数量,保留第二直线边缘;
步骤3:根据从摄像机获取到的图像,获取梯度值,对梯度值进行二值化,将垂直边缘分割出来,保留第三直线边缘;
步骤4:将第一直线边缘、第二直线边缘以及第三直线边缘相融合,得到融合后的直线边缘;
步骤5:将融合后的直线边缘进行区分;
所述步骤1包括如下子步骤:
步骤1.1:根据从摄像机获取到的图像,将图像的每一个像素进行遍历,获取每个像素的水平梯度;
步骤1.2:以预设像素数量为单位将图像分割为多个等高水平带,对所述多个等高水平带进行逐一检测,获取垂直边缘;
步骤1.3:对当前水平带进行逐列扫描,确定垂直边缘;
步骤1.4:提取当前列的所有像素对应的水平梯度值,获取平均水平梯度值;
步骤1.5:根据平均水平梯度值,确定当前列为垂直边缘;
所述步骤1.1包括如下子步骤:步骤1.1.1:提取当前像素左右两侧的像素的亮度值;
步骤1.1.2:根据两侧的像素的亮度值,获取平均亮度值;
所述步骤1还包括如下子步骤:步骤1.6:设定扫描窗口,对扫描窗口的所有平均水平梯度值进行遍历,若扫描窗口中心位置对应的梯度值大于或小于扫描窗口内的最大值,则将扫描窗口中心位置的梯度值记为0,否则,则保留扫描窗口中心位置的梯度值;
步骤1.7:设定预设阈值,若当前列的平均水平梯度值大于预设阈值,则此处为边缘并将此边缘标记出来,否则,则忽略此边缘;
步骤1.8:对相邻水平带的所有垂直边缘进行融合,若相邻行的垂直边缘的水平距离偏差在预设范围内,则记为同一条垂直边缘,即为第一直线边缘,否则,则返回步骤1.6继续执行;
所述步骤1.8包括如下子步骤:步骤1.8.1:将垂直边缘沿预设方向延伸,获取边缘结束位置,若垂直梯度值大于预设阈值,则继续延伸,否则,则该垂直边缘记为边缘结束位置;
所述步骤2包括如下子步骤:步骤2.1:根据从摄像机获取到的图像,获取图像中的所有边缘;
其中,所有边缘点记为白色像素,所有非边缘点记为黑色像素;
步骤2.2:在所有边缘中,获取并保留第二直线边缘;
所述步骤2.2包括如下子步骤:
步骤2.2.1:在所有边缘中,将所有的T字形交叉位置和x形交叉位置上的边缘点检测出来;
步骤2.2.2:过滤T字形交叉位置和x形交叉位置上的边缘点;
步骤2.2.3:遍历所有的边缘点,获取拐角度数小于阈值角度的边缘点的位置;
步骤2.2.4:过滤拐角度数小于阈值角度的边缘点;
步骤2.2.5:获取剩余的边缘点的所有连通域,若当前连通域的高度小于第一预设像素数量,而当前连通域的高度大于第二预设像素数量,则保留该边缘点作为第二直线边缘;
所述步骤3包括如下子步骤:步骤3.1:根据从摄像机获取到的图像,获取图像的梯度值;
其中,所述梯度值为水平梯度值和垂直梯度值之和;
步骤3.2:对梯度值进行二值化,获取二值化图像;
所述步骤3.2包括如下子步骤:
步骤3.2.1:在二值化图像的所有边缘中,将所有的T字形交叉位置和x形交叉位置上的边缘点检测出来;
步骤3.2.2:遍历所有的边缘点,获取拐角度数小于阈值角度的边缘点的位置;
步骤3.2.3:过滤拐角度数小于阈值角度的边缘点;
步骤3.2.4:获取剩余的边缘点的所有连通域,若当前连通域的高度小于第一预设像素数量,而当前连通域的高度大于第二预设像素数量,则保留该边缘点作为第三直线边缘;
所述步骤4包括如下子步骤:
步骤4.1:获取第一直线边缘、第二直线边缘以及第三直线边缘这三者的角度值;
步骤4.2:将角度值等分为预设数量,每次融合预设数量等分中的一个;
步骤4.3:将所有属于同一个角度等分范围的总直线边缘,都绘制到图像上;
步骤4.4:过滤绘制过程中的重叠的总直线边缘,获取过滤图像;
其中,所述总直线边缘为第一直线边缘、第二直线边缘第三直线边缘中的任一种或任多种边缘;
步骤4.5:将过滤图像重新进行连通域分析,提取直线;
步骤4.6:对所有的位置较近的直线,进行连接;
其中,所述位置较近的直线是指两直线之间的距离小于预设像素数量形成的距离;
步骤4.7:将相互平行的直线融合为一条直线,即为融合后的直线;
所述步骤5包括如下子步骤:步骤5.1:在融合后的直线的边缘上挑选预设数量的关键点;
步骤5.2:根据关键点的位置,选取参考点;
步骤5.3:记录关键点的平均像素亮度值;
步骤5.4:记录参考点的平均像素亮度值;
步骤5.5:若关键点的平均像素亮度值与参考点的平均像素亮度值之间的差值大于或小于预设值时,则所述融合后的直线的边缘为屋脊型边缘,否则,则为阶跃型边缘;
所述基于直线边缘特征的目标跟踪方法,还包括应用步骤:
所述应用步骤:获取目标图像,并通过获取直线边缘步骤来获取目标图像的所有直线边缘;在所有直线边缘中,找出目标本体中预设长度的边缘在当前目标图像所对应的位置作为对比直线边缘;将对比直线边缘与目标本体的预设长度的边缘进行匹配,若匹配度大于等于预设匹配度,则对比直线边缘在当前目标图像所对应的位置即为目标的新位置;否则,则保留当前目标位置;所述参考点的平均像素亮度值包括以关键点为基准的左右两侧的参考点。
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