[发明专利]一种运动生物的视频追踪方法和装置

权利要求书

1.一种运动生物的视频追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)拍摄一段运动生物的视频，作为原始视频；

2)对原始视频进行预处理，使每个运动生物形成清晰的轮廓；

3)确定每个运动生物的轮廓的质心，作为对运动生物进行追踪的目标点；

4)实时追踪各目标点的位置变化并以线条标注；

5)保存已用线条进行标注的最后一帧图像，作为运动生物的累计运动轨迹图；

6)测定所述原始视频中规定的两点间的实际距离；

7)在实时追踪各目标点的位置变化时，实时计算和显示当前时间内所有目标点累计经过的像素点个数；

8)依据相应的像素点个数与步骤6)所述实际距离的比例关系，将步骤7)最后一次的计算结果转化为实际距离，得到视频拍摄时间内所有运动生物经过的实际总路径距离；其中，步骤2)所述预处理采用灰度变换的方法，通过设定阈值，逐点改变视频中每一个像素灰度值，目的是将感兴趣的目标进行突出，相对抑制不感兴趣的区域，最终转化成二值图像视频，从而能够清晰地分辨出其中的每一个运动生物，而背景及其它杂质被滤除；所述二值图像视频与所述原始视频设置为统一规格并同步播放，所述同步播放过程中，二值图像视频和原始视频的规格是预先设定的，无法改变显示窗口的大小，从而固定每个像素点对应的实际长度，保证追踪轨迹的路径长度计算结果的唯一性；

其中，步骤3)所述目标点的确定，是将步骤2)形成的每个清晰轮廓作外接圆，该外接圆的圆心即轮廓的质心，作为运动生物在游动过程中进行追踪的目标点；

其中，所述所有运动生物经过的实际总路径距离，是依据预先输入的比例关系，将所有运动生物经过的总像素点个数转化为实际距离；设其经过的总像素点个数为p，运动生物经过的实际总路径为s，原始视频的分辨率为a×b，视频中x方向上两点间的实际距离为L，y方向上两点间的实际距离为R，则存在以及因此

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1)利用手机或其他电子设备拍摄所述原始视频，在拍摄时遵循以下规则：

1.1)拍摄的运动生物与背景之间形成比较明显的对比；

1.2)镜头应位于拍摄区域的正上方，拍摄过程中设备与拍摄区域保持平行，避免斜向拍摄；

1.3)拍摄过程中应尽量保证设备的稳定，最好使用手机自拍架或相机三脚架进行辅助拍摄，避免人为抖动；

1.4)拍摄过程中应尽量避免光线的扰动，包括水波扰动、玻璃缸内壁重影晃动、容器边角轮廓形成的阴影晃动。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1)所述的原始视频的分辨率在其拍摄设备上查知，或将视频导入计算机后查看其属性得知。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1)所述的原始视频的视野分为三种情况：a)拍摄视野大于运动范围；b)拍摄视野小于运动范围；c)拍摄视野等于运动范围。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤6)所述原始的视频中规定的两点间的实际距离采用以下方式测定：

对于a)所述的情况，选用运动生物的容器的长或宽进行长度测定，或选择取景框边缘两点进行实际长度测定；

对于b)所述的情况，在拍摄范围内选择同一方向上的两点进行实际长度测定；

对于c)所述的情况，选用运动生物的容器的长或宽进行长度测定，或在拍摄范围内选择同一方向上的两点进行实际长度测定。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4)所述实时追踪各目标点的位置变化采用卡尔曼滤波的方法，其是一个对动态系统的状态序列进行线性最小方差误差估计的算法，通过状态方程和观测方程来描述一个动态系统；利用卡尔曼滤波进行追踪的过程包括：

预测部分，利用当前的状态和误差协方差估计下一时刻的状态，得到先验估计；

更新部分，将新的观测值与先验估计值一起考虑，从而获得后验估计；

在每次完成预测和更新以后，由后验估计值预测下一时刻的先验估计，重复以上步骤；利用该方法，根据当前每个运动生物所处的状态预测下一时刻每个运动生物所处的状态，并结合其下一时刻每个运动生物所处的实际状态对预测结果进行校准。