[发明专利]一种抗遮挡的动作跟踪方法、装置及存储介质有效
申请号: | 202110273623.6 | 申请日: | 2021-03-15 |
公开(公告)号: | CN112884814B | 公开(公告)日: | 2023-01-06 |
发明(设计)人: | 王栗;周方杰;徐一鸣;华亮 | 申请(专利权)人: | 南通大学 |
主分类号: | G06T7/277 | 分类号: | G06T7/277;G06T7/246 |
代理公司: | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人: | 任志艳 |
地址: | 226019 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 遮挡 动作 跟踪 方法 装置 存储 介质 | ||
本发明公开了一种抗遮挡的动作跟踪方法、装置及存储介质,适用于安防、监控、行为观察、检测等类似或相关应用场景。动作跟踪方法包括:获取多帧目标跟踪图像以及位置信息;根据骨骼关节点信息是否完整判定动作跟踪是否被遮挡;根据目标遮挡状态,将遮挡问题分为短期遮挡状态和长期遮挡状态;对不同的目标遮挡状态采用不同的跟踪策略;将三维特征进行降维,并存储坐标映射表减轻运算量提高图像处理效率;融合多种特征信息,提高识别准确度。
技术领域
本发明涉及一种图像处理技术,特别是一种抗遮挡的动作跟踪方法、装置及存储介质。
背景技术
计算机视觉作为人工智能领域最热门的研究方向之一。目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要组成部分,有着广泛的应用前景。但目标遮挡问题依然是一个难点。目标遮挡导致目标的信息丢失,而且长期的目标遮挡更是加剧了跟踪的困难。现有的目标跟踪算法大多以颜色、纹理和边缘特征为基础对丢失目标进行确定,不适用于基于骨骼关节点的动作跟踪。
发明内容
本发明要解决的技术问题是,骨骼关节点的动作跟踪方法不适用目标遮挡情况的技术问题。本发明提出的一种抗遮挡的动作跟踪方法,包括如下步骤:
步骤1:在轨道上设置摄像头,轨道的一端为摄像头的初始位置;摄像头以固定物为参照物,预估目标人物的身高信息,所述目标人物可以是单个或多个人;
步骤2:获取目标人物多帧骨骼关节点图像的三维空间坐标,并对目标人物骨骼关节点图像三维空间坐标进行降维处理。
所述的三维空间坐标的坐标系为OXYZ,摄像头所在位置为坐标原点,沿轨道的方向为X轴的方向,Z轴方向与X轴的方向垂直,且Z轴与X轴构成的平面与水平面平行,Y轴垂直于Z轴和X轴所在的平面,同一目标人物骨骼关节点的三维空间坐标用(x,y,z)表示,同一目标人物不同骨胳关节点间z坐标相差小,降维后采用二维坐标(x,y)表示目标人物的骨骼关节点;
不同目标人物之间的z坐标相差较大,联合测得的目标人物高度h表示目标人物骨骼关节点,以二维坐标中的骨胳关节点(x,y)、以及目标人物高度h表示目标人物骨骼关节点。
步骤3,根据连续多帧图像中骨胳关节点的完整度,判定目标跟踪图像的目标遮挡状态;目标遮挡状态分为短期遮挡状态和长期遮挡状态;所述短期遮挡状态是指目标人物处于遮挡状态的连续帧的数量小于等于缺失帧阈值时,则判定目标人物处于短期遮挡状态;当目标人物处于遮挡状态的连续帧的数量大于缺失帧阈值时,则判定目标人物处于长期遮挡状态。
步骤4:对短期遮挡状态的目标人物进行跟踪。
当目标人物处于短期遮挡状态,对遮挡部分的骨胳关节点运动轨迹进行Kalman预测,当摄像头检测到有骨胳关节点重现时,依据目标人物未被遮挡部分的骨胳关节点的运动状态对重现骨胳关节点的运动轨迹进行预测,并将重现骨胳关节点预测轨迹与重现骨胳关节点的实际轨迹进行比较,重现骨胳关节点的预测轨迹与实际轨迹的重合度越高,则说明可信度高,当可信度大于设定的可信度阈值时,说明重现的骨胳关节点是目标人物的骨胳关节点,反之,当可信度小于设定的可信度阈值时,重现的骨胳关节点则不是目标人物的骨胳关节点,当同一目标人物处于遮挡状态的连续帧的数量大于缺失帧阈值时,则判定该目标人物处于长期遮挡状态;
步骤5,对长期遮挡状态下的目标人物进行跟踪;
当处于长期遮挡状态时,摄像头在滑轨上进行移动,移动到轨道另一端,摄像头将目标人物的原位置信息进行坐标变换,即移动后的坐标是在目标人物所有骨胳关节点的原坐标乘上坐标变换矩阵,进行对长期遮挡状态下的目标人物进行跟踪。
进一步的,步骤1中,预估目标人物的身高信息的方法是,在摄像头固定角度下,利用固定参照物已知高度和参照物与目标人物固定视角下形成的夹角获取目标人物的身高信息;所述固定角度是指摄像头与竖直平面以及水平面所成角度是固定的。
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