[发明专利]一种基于预测的运动跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于预测的运动跟踪方法，包括以下步骤：运动物体初始化，运动点团层做运动跟踪；运动物体跟踪，预测阶段根据前一时刻运动物体的位置预测现在时刻运动物体位置，修正阶段找到当前帧运动点团分别属于哪个运动物体；运动物体的消失，矫正目标变化趋势。由于本发明通过预测和修正的方法进行运动点团的跟踪，解决了在运动物体预测位置寻找所有的运动点团时出现的一个运动物体分裂成多个连通区域的问题；由于本发明使用基于预测的运动跟踪，克服了卡尔曼滤波系统的跟踪方式计算量巨大且不能很好的适应了实际的运动变化的缺陷，可以得到复杂运动物体跟踪的清晰结果。

主权项

一种基于预测的运动跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：A、运动物体初始化：A1、对运动点团层做运动跟踪；对当前帧的运动点团链表中的每个运动点团元素B：在前一帧的运动点团链表中找运动点团元素A，使A与B的重叠部分面积大于A或B的一半，如果满足要求的元素A不存在，则B是新出现的运动点团，其速度为0；否则，如果满足要求的元素A不止一个，则这是合并情形，B的速度为所有满足要求的元素的速度的平均值；否则，如果重叠部分面积小于A的一半，则这是分裂情形，B的速度等于A的速度；否则，计算运动点团B速度：B的最小外接矩形的中心与A的最小外接矩形的中心的矢量差，它有两个分量，分别代表图像中两个方向的速度，单位是像素/采样周期；B、运动物体跟踪在运动物体跟踪步骤，分预测和修正阶段；B1、预测阶段，根据前一时刻运动物体的位置预测现在时刻运动物体位置；假设运动物体前一时刻的位置，设前一时刻运动物体的速度是Vx,Vy，将每个点都位移2Vx,2Vy，得到另一个内框，这两个内框的最小外接矩形即作为当前时刻物体的预测位置；预测位置包含物体原来位置到两倍前一时刻速度运动后的位置，即适应了实际速度在0到2V的变化，而速度是连续的，前一时刻速度是V，则当前时刻速度大于2V的可能性不大；B2、修正阶段，目标是找到当前帧运动点团分别属于哪个运动物体；首先，对当前帧的每个运动点团，在运动物体链表上找预测位置矩形框与运动点团矩形框有交集的运动物体；如果运动点团矩形与运动物体预测位置矩形的重叠面积大于它们之一的1/2，则将其分入此运动物体；如果有超过一个运动物体满足这个条件，则将运动点团拆分，分入每个运动物体的部分不超过每个运动物体的预测矩形框；如果只有一个运动物体满足条件，则将运动点团全部分入这个运动物体；如果没有运动物体满足条件，则此运动点团是新出现的，对其做运动物体初始化；接着，对每个运动物体取分到它的所有运动点团的最小外接框作为它的新位置，但要限制每边的边长不能小于预测框的4/5，不能大于预测框的6/5；得到新位置后就可以计算运动物体的新速度了：运动物体框运动速度和前一时刻速度的平均值；C、运动物体的消失基于预测的方法，一个运动物体框会越来越大，乃至覆盖了整个图像中的所有运动物体；所以需要通过运动物体的消失步骤解决这个问题；C1、如果运动物体框中没有运动点团或者运动点团的面积小于一定的像素300像素，并且持续了1/3秒，则运动物体消失，在运动物体链表中去除这个节点；C2、当运动物体框达到整个图像的1/8时，如果运动物体框中所有运动点团像素总数占运动物体框的比例小于一定值0.7，则前述靠近的物体分离的情况出现，把运动物体链表中的这个节点删除，之后这些分离的运动物体将各自初始化；如果运动物体框中有多个分离的物体，则其中必有很大空隙，因此以运动物体框很大，超过整个图像1/8，且框中运动点团总数与物体框比例小于0.7作为判断多个物体分离情况出现的条件。