[发明专利]一种面向无人机航拍视频中移动目标的自动跟踪方法

说明书

本申请实施例公开了一种面向无人机航拍视频中移动目标的自动跟踪方法，旨在解决相对运动下移动目标的自动跟踪问题。其中该方法包括：获取所述无人机航拍监控区域的视频图像序列；通过所述无人机上的传感器得到无人机航拍中移动目标的轮廓，计算出移动目标特征区域在当前帧上的位置；求解第1、2帧的运动矢量集；将前一步骤中中获得的运动矢量集与参考帧的运动矢量集进行相似度判断，得出目标车辆的最优运动矢量；并循环上面的步骤直到移动目标运动出无人机的航拍范围。通过本申请实施例，能够解决相对运动下移动目标的自动跟踪问题；同时具有较高的鲁棒性和实时性，适用于对道路车辆的自动追踪。

技术领域

本申请属于无人机航拍监控视频应用技术领域，具体涉及航拍视频图像中移动目标的自动跟踪方法。

背景技术

基于视觉的目标自动跟踪在智能监控、动作与行为分析、自动驾驶等领域都有重要的应用。例如，在自动驾驶系统中，目标跟踪算法要对运动的车、行人、其他动物的运动进行跟踪，对它们在未来的位置、速度等信息做出预判，具有广阔的市场应用前景。

基于视频图像的移动目标跟踪目前总体上可分为基于区域的跟踪，基于动态轮廓的跟踪，基于特征跟踪和基于模型的跟踪四类，所采用的算法大致可分为基于概率统计最大化的跟踪算法和确定性推导的跟踪算法两大类。严格来讲，这种分类并不是绝对的，有些方法将多种算法集成在一起，真正决定算法性能的并不是这些跟踪算法框架，而是一些更加基础的内容，比如目标特征的构造和检测。

自从低空无人机广泛应用以来，无人机监控逐步成为当前的应用热点，但是，与地面监控视频采集方式不同的是，无人机在空中时刻处于移动状态，传统的基于固定监控视频的移动目标跟踪方法，很难直接运用到无人机监控视频目标跟踪上。

发明内容

本申请要解决的技术问题是提供一种适用于无人机航拍视频中移动目标的自动跟踪方法，有效解决相对运动下移动目标的自动跟踪问题。

本申请提供了如下方案：

一种面向无人机航拍视频中移动目标的自动跟踪方法，至少包括以下步骤，

1)获取所述无人机航拍监控区域的视频图像序列；

2)通过所述无人机上的传感器得到无人机航拍中移动目标的轮廓，计算出移动目标特征区域在当前帧上的位置M:M_i＝(x_i,j,y_i,j)，j＝1,2,...k_i，其中i的取值是从传感器采集到的数据中出现第一个移动目标轮廓开始的，并得到当前帧的运动矢量集：

S_i-1,i＝(x_i,m-x_i-1,n,y_i,m-y_i-1,n)m＝1,2,...S_i,n＝1,2,...k_i-1。

3)求解第1、2帧的运动矢量集S_1,2：S_1,2＝(x_2,m-x_1,n,y_2,m-y_1,n)，其中m,n 分别表示当前帧和参考帧数据中目标轮廓包含的质点个数，m,n的取值应使 |y_2,m-y_1,n|的值最小；

4)将步骤3)中获得的运动矢量集与参考帧的运动矢量集进行相似度判断，即通过比较和得出移动目标的最优运动矢量为

5)更新对应移动的运动矢量；

6)循环步骤2)到步骤步骤5)直到i的取值小于2。

作为优选，在步骤3)和步骤4)之间还包括通过事先预测和动态搜索策略减少运动矢量集的解空间的步骤。

作为优选，所述移动目标为车辆。