[发明专利]一种多摄像机多目标跟踪方法

说明书

本发明公开了一种多摄像机多目标跟踪方法，包括：获取经多摄像机采集的初始轨迹片段集；对初始轨迹片段集的轨迹片段相似度分布进行均衡化处理，得到预处理轨迹片段集；基于预处理轨迹片段集，对各个预处理轨迹片段进行融合，得到各个目标的完整轨迹，完成多摄像机多目标跟踪。本发明采用一步走的思路，将多个摄像机下的轨迹片段放到一起进行轨迹融合，另外，在对所有轨迹进行融合时，对所有轨迹片段的相似度分布进行均衡化处理，保证单目标对应的所有轨迹片段的相似度在同一水平，提高了多摄像机多目标跟踪的效率和有效性，在一定程度上克服了当先进行单摄像机轨迹片段融合之后再进行跨摄像机轨迹融合时存在累计误差的问题。

技术领域

本发明属于目标跟踪技术领域，特别是涉及一种多摄像机多目标跟踪方法。

背景技术

精准的目标跟踪结果可以让系统更准确的对目标轨迹和行为进行分析，且有助于特定目标的识别与检索。由于实际大范围监控场景的需要，基于多摄像机的多目标跟踪方法近十几年间吸引了越来越多研究者的注意。多摄像机目标跟踪是指通过对多摄像机下的数据进行联合分析，得到所有感兴趣目标在多个摄像机下的运动轨迹。多摄像机目标跟踪可以有效地解决单一摄像机视野有限的问题。同时，多目标的同时跟踪可以实现全场景范围内的实时自动监控，并对所有目标的轨迹和行为进行分析。

现有的多摄像机目标跟踪方法大多数都将整个跟踪过程分为两个阶段：单摄像机多目标跟踪和跨摄像机多目标跟踪。单摄像机多目标跟踪旨在得到每个摄像机下完整的轨迹片段，而跨摄像机多目标跟踪则是在单摄像机完整轨迹的基础上，对所有摄像机的轨迹进行匹配，得到完整的多摄像机的目标轨迹。单摄像机多目标跟踪算法的输出是跨摄像机多目标跟踪算法的输入。因此，单摄像机多目标跟踪效果的好坏会对之后的跨摄像机多目标跟踪，乃至整个多摄像机目标跟踪造成很大的影响。如果单摄像机多目标跟踪存在误差，那么在之后的跨摄像机多目标跟踪中该误差将被进一步放大，从而影响最终结果。现今的单摄像机多目标跟踪方法都是采用轨迹融合的方法进行处理，由于多个目标之间的干扰，以及摄像机内存在遮挡等问题，不可避免的会产生错误匹配的轨迹。当这些错误轨迹输入到跨摄像机算法中时会产生错匹配和漏匹配的问题。在实际情况下，单摄像机多目标跟踪难以完全消除这些误差，采用两步走的思路无法避免以上问题的出现。

除了上面两步走的方法，Yu等人提出将单摄像机多目标跟踪和跨摄像机多目标跟踪放在一起优化。思路主要是采用基于检测的跟踪策略，即对所有的检测结果直接进行数据融合，直接得到所有摄像机下的所有轨迹。在这个过程中，在跨摄像机匹配时采用人脸识别来进行匹配。但是在现实监控场景中，摄像机的分辨率一般都相对较低，很难得到清晰的人脸图片用于人脸识别。

显然，上述的无论是基于两步走和一步走思路的多摄像机目标跟踪技术均有局限性。因此，需要研究更好的多摄像机目标跟踪技术来解决多摄像机目标跟踪中存在的理论和技术问题。

发明内容

本发明提供一种多摄像机多目标跟踪方法，用以解决现有跨摄像机目标跟踪时当先进行单摄像机轨迹片段融合再进行跨摄像机轨迹融合时存在较大累计误差而当直接基于数据融合时因摄像机的分辨率低而导致融合准确性低的技术问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种多摄像机多目标跟踪方法，包括：

步骤1、获取经多摄像机采集的初始轨迹片段集；

步骤2、对所述初始轨迹片段集的轨迹片段相似度分布进行均衡化处理，得到预处理轨迹片段集；

步骤3、基于所述预处理轨迹片段集，对各个预处理轨迹片段进行融合，得到各个目标的完整轨迹，完成多摄像机多目标跟踪。