[发明专利]一种基于3D轨迹分析的目标检测识别算法

摘要

本发明公开了一种基于3D轨迹分析的目标检测识别算法，该方法利用安装在公交车后门上方的双目摄像头采集视频图像以进行目标检测识别，将同一乘客不同时刻的运动位置作为运动目标，通过视屏图像的深度图初步识别运动目标，然后祛除伪运动目标，最终实现对运动目标的精确检测识别。本发明利用3D轨迹分析进行目标识别检测，解决了传统的由于光照导致的轨迹跟踪过程中轨迹跟断，提高了目标识别检测的准确性。本发明不受硬件环境限制，能够进行实时检测，且检测精度高。本发明，将运动目标的图像二维轨迹转换为世界坐标系下的3D轨迹，解决了传统目标识别中最常见的目标被遮挡无法检测到的问题，提高了目标识别检测的准确性。

主权项

一种基于3D轨迹分析的目标检测识别算法，其特征在于，该方法利用安装在公交车后门上方的双目摄像头采集视频图像以进行目标检测识别，具体包括以下步骤：步骤一，初始化双目摄像头(1‑1)安装双目摄像头以后，利用双目摄像头采集同一时刻的视频图像，通过双目摄像头分别采集到的两帧视频图像标定双目摄像头以获取双目摄像头的内外参数，保存标定好的两帧视频图像以及双目摄像头内外参数；(1‑2)分别矫正标定后的两帧视频图像以消除图像的形变，对两帧视频图像进行立体匹配，得到时差图；(1‑3)利用透视投影关系，将得到的时差图转为深度图，然后建立空间映射表，通过空间映射表中的角度关系，将深度图转为俯视图；步骤二，运动目标的识别(2‑1)乘客从公交车后门下车时，将双目摄像头拍摄到乘客在不同时刻的运动位置作为运动目标，则在步骤一得到的俯视图中运动目标和双目摄像头之间的距离即为深度值；(2‑2)通过深度值在视频图像中寻找乘客的人头位置，通过漫水填充算法锁定人头区域，最后利用人头区域形态特征实现对一部分伪目标的剔除；(2‑3)利用多帧图像平均法提取运动目标的背景，再利用背景差分法提取运动目标所在的区域，最后采用基于该运动区域的匹配方法进行运动目标的跟踪；所述的匹配方法首先通过运用卡尔曼滤波器预测运动目标的位置及速度；其次，选用人头面积、位置偏移和深度差三个参数进行多特征加权匹配，以进一步消除伪目标，完成目标识别跟踪过程。