[发明专利]一种判断物体运动趋势及方向的方法和设备

说明书

本发明提供了一种判断物体运动趋势及方向的方法和设备，解决现有技术难以对长期运动物体当前及未来运动趋势和方向进行判断的技术问题。本方法包括：物体运动预测过程：通过重复执行物体运动检测过程获得物体运动状态序列，利用物体运动预测模型判断并输出物体当前及未来的运动趋势和方向，实时更新检出物体的运动预测。其中，物体运动检测过程包括：用检测框检出并跟踪运动物体；对检测框中的图像进行分割并获取物体区域灰度图；根据物体区域灰度图提取物体运动状态信息并对物体运动状态信息进行编码。本发明可以提取运动物体的长期运动状态信息，全方位判断当前及未来一段时间内物体的运动趋势和方向，可以为精确避障预警提供重要依据。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种判断物体运动趋势及方向的方法和设备。

背景技术

盲人或视力障碍人群使社会组成中的特殊群体之一，由于视力的残疾，其难以像一般人一样在从事工作、学习或其他活动中应付自如。在中国，盲人是一个很大的群体，我国现有视力残疾人士1350万，其中约有550万盲人，占世界盲人总数的18％，其余880万为低视力人群。盲人的安全出行一直是一个受到社会共同关注的话题。现有的导盲工具，导盲杖功能范围较窄，无法检测到稍远处的物体或障碍，而导盲犬数量少，训练周期长，培养成本高。因而基于现代计算机视觉仪器和智能决策系统的导盲仪有助于解决盲人出行安全这一社会性难题。

目前基于计算机视觉的导盲仪利用目标检测算法采集周围目标信息进行避障决策，其问题在于，现有的目标检测算法无法实现对检出物体的长期关注。事实上，目标检测算法的当前帧检出物体与下一帧或前一帧的检出物体是毫无联系的。导致的后果是目前基于计算机视觉的导盲仪只能对较近距离内的静止或低速物体进行判断并进行频繁的避障警报，难以基于物体的长期运动信息进行复杂避障规划和危险警报，缺乏对较远处高速物体的判断和预警能力。这无疑限制了它的适用场景和实际效用。

发明内容

鉴于上述问题，本发明实施例提供一种判断物体运动趋势及方向的方法和设备，解决现有技术难以对长期运动物体当前及未来运动趋势和方向进行判断的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供一种判断物体运动趋势及方向的方法，包括：

物体运动预测过程：通过重复执行物体运动检测过程对一段视频图像进行分析获得物体运动状态序列，将物体运动状态序列输入物体运动预测模型，利用物体运动预测模型判断并输出物体当前及未来的运动趋势和方向；

重复执行运动预测过程，实时更新检出物体的运动预测；

所述物体运动检测过程包括：

实时获取视野范围内的视频图像，跟踪从视频图像中检出运动的物体并用检测框标记；

实时对每个检测框中的图像进行分割并获取物体区域灰度图；

根据物体区域灰度图提取物体运动状态信息并对物体运动状态信息进行编码。

本发明一实施例中，所述跟踪从视频图像中检出运动的物体并用检测框标记包括：

通过SORT-Yolov3算法或DeepSORT算法实时对视频图像中出现的运动物体进行跟踪并用唯一检测框进行标记。

本发明一实施例中，实时对每个检测框中的图像进行分割并获取物体区域灰度图包括：

从每个检测框中的图像分割出前景像素类和背景像素类获得二值化的分割图；

计算分割图的质心生成以该质心坐标为中心的二维高斯分布图像；

将分割图与高斯分布图像相乘获得物体区域灰度图。

本发明一实施例中，所述从每个检测框中的图像分割出前景像素类和背景像素类获得将二值化的分割图包括：