[发明专利]一种目标物体轨迹分析方法

权利要求书

1.一种目标物体轨迹分析方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、目标物体进入社区时，进行确定性信息认证，生成目标物体标志信息及初始坐标信息[[x₀min,y₀min],[x₀max,y₀max]]；

S2、判断目标物体在社区内摄像头内的记录情况并进行针对性分析：

若目标物体在同一个摄像头画面内移动，则其轨迹分析执行步骤S3；

若目标物体进入两个摄像头拍摄画面相邻区域，则其轨迹分析执行步骤S4；

若目标物体从一个摄像头画面走出并且没有其他摄像头拍摄画面与其相邻，则执行步骤S5；

S3、根据目标物体进行设定视频帧采集频率，根据视频帧采集频率选出视频帧进行检测，对检测的每一帧图像进行物体检测和交叉率计算进行目标物体轨迹分析；其中，“对检测的每一帧图像进行物体检测和交叉率计算进行目标物体轨迹分析”的具体方法为：

S3a、通过目标物体识别及位置坐标统计，获取目标物体的框体坐标集合Object_recognition_rectang_set，当物体识别检测到有目标类型物体从摄像头检测区域边界进入，判断系统内是否有指定的该物体的标志信息和准确率，若有，则根据该标志信息、准确率和当前时间，记录该目标物体的轨迹信息Object_recognition_rectang_i = [[x_imin,y_imin],[x_imax,y_imax]]；若无，则对该物体进行唯一标志编码并标记该物体的坐标信息[[x_imin,y_imin],[x_imax,y_imax]]、准确率为0和当前时间信息，其中i为物体识别检测到目标类物体的编号；

S3b、通过标志信息识别获取识别出标志信息的目标物体类框体坐标集合Identification_recognition_rectang_set；对每一帧视频进行标志信息识别，若能获取到目标物体的标志信息，则记录当前帧的目标类型物体的标志信息的和物体框体坐标Identification_recognition_rectang_j= [[x_jmin,yjmin],[x_jmax,y_jmax]]，其中j为物体识别检测到目标类物体的编号；

S3c、对所述步骤S3a及S3b获取的Object_recognition_rectang_set和Identification_recognition_rectang_se，通过两矩形交叉率算法计算出同一帧视频内的这两个框体坐标集合及目标类型物体框交叉率；若交叉率达到80%则认为是同一个目标类型物体，比较标志信息的准确率，并选取准确率最高的信息，作为其标志信息并记录其坐标轨迹；

S4、根据社区内的摄像头拍摄位置，对整个社区内摄像头的覆盖区域进行提前处理，若有相邻，则将相邻摄像头进行关联和相邻方向标注，当目标物体从一个摄像头监控区域内沿着一个方向移动到另一个摄像头监控区域内，则进行如下操作：

S4a、对当前摄像头视频内目标物体的轨迹信息进行保存；

S4b、获取移动方向上，相邻摄像头在移动方向上的临界点处的目标物体识别和标志信息识别的信息，进行精确信息链接匹配；

S4c、若超出边界点信息链接匹配成功，即，在边界点处物体识别获取到了目标物体的坐标信息，则进行前项和后项摄像头物体轨迹相链接；否则，链接失败；

S5、若目标物体移动出一个摄像头监控区域且无其他摄像头监控区域与之相邻或者匹配不到临界点连接信息即步骤S4c链接失败，则定期对小区内所有物体标志信息识别准确率小于80%的标志信息进行匹配，若能够匹配成功，则将视为同一个目标物体的移动轨迹信息，并进行合并；否则，匹配失败，不做任何处理。