[发明专利]多路4K准实时拼接视频的动目标跟踪算法

说明书

本发明公开了多路4K准实时拼接视频的动目标跟踪算法，本发明属于图像处理领域；涉及动态背景下的目标跟踪算法技术；用于解决现有技术在动态背景下目标物跟踪准确率低、易丢失的问题，同时为任何在动静态背景下目标物的跟踪提供了一种指导性的检测、追踪方法，本发明采用两次校正的方法让待检测目标物一直处于矩形区域的中心，保证了目标物不会丢失。

技术领域

本发明属于图像处理领域；涉及动态背景下的目标跟踪算法技术；具体是多路4K准实时拼接视频的动目标跟踪算法。

背景技术

在智能化的今天，随着无人机技术大力的发展，用于安防及目标跟踪的技术日新月异。自动化的目标跟踪技术越来越受到重视和关注。目标跟踪在通常的情况下是基于静态背景下的日标跟踪，对视频中前后两幅图像做差即可求出变化的区域，根据区域的光流特性即可捕捉目标物。该方法的主要缺点是基于的静态背景，在动态背景中的效果往往较差；现有的算法对于捕捉动态背景下的运动目标物，可用于摄像头抖动小、移动慢的场景，同时目标物所占的像素的数量要尽可能的多。但是在高空拍摄的时候，往往目标物所占的像素点数是较少的，若放大目标物则会出现失真的情况不利于跟踪和特征的提取。在实际的场景中动态背景下的目标跟踪更为普遍且更有实际的应用价值，动态的场景中基于无人机拍摄实现持续的目标物跟踪在刑侦与案件侦破中的作用越发凸显。

发明内容

本发明的目的在于提供多路4K准实时拼接视频的动目标跟踪算法，用于解决现有技术在动态背景下目标物跟踪准确率低、易丢失的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

多路4K准实时拼接视频的动目标跟踪算法，所述动目标跟踪算法包括：

步骤一：与视频处理模块建立数据连接，并将4K准实时拼接视频数据发送至视频处理模块；

步骤二：视频处理模块通过动目标跟踪模型完成对4K准实时拼接视频内跟踪目标的检测跟踪；

步骤三：将检测跟踪信息发送至监视器。

进一步地，所述目标跟踪模型包括初始层、裁剪层、扩充层、校正层以及寻找层；

所述初始层用于读取4K准实时拼接视频数据，并获取4K准实时拼接视频数据中第一帧图像，在第一帧图像中确定待跟踪目标物的初始位置信息，若待跟踪目标物不位于第一帧图像内，则选用第二帧图像，以此类推直至出现待跟踪目标物，所述初始位置信息包含图像坐标系中右上角点的坐标、待跟踪目标物的长、待跟踪目标物的宽，其中需保证整个目标物位于矩形框内；

所述裁剪层用于根据待跟踪目标物的位置及长、宽在第一帧原图中裁剪出长为L、宽为W的矩形区域，对应的单位为像素点个数；第一帧裁剪的矩形区域为标准的检测区域，不需要校正，针对第二及其后的每一帧进行校正；

所述扩充层用于第一次校正以目标物为前景对应的像素进行连通区域的扩充，扩充的种子点为矩形区域的中点，背景的像素的不扩充，采用的方法是聚类的思想找到扩充后连通区域的几何中心；

所述校正层用于目标物位置第二次校正即在第一次校正的情况下实现校正，采用的方法是直线关联结构物的中心定位方法确定新的矩形区域的中心，并求出器在全局图像中的坐标关系；基于新的矩形区域坐标的关系，在原图中裁剪出新的矩形框完成第二次校正；

所述寻找层基于校正的图像在下一帧的图像中进行相似度的比较，即可找到下一帧的目标物，并进行框选，直到检测跟踪完毕。

进一步地，所述标准的矩形区域即为所需要捕获的目标物的几何中心位于裁剪后矩形框的中心即和处，其中column表示矩形区域的列数，row表示矩形区域的行数。

进一步地，所述种子点具体为选择矩形框的中心点为种子点，进行8邻域扩充。