CN104966060A - 一种运动物体的目标识别方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种运动物体的目标识别方法和装置。该方法包括：获取通过拍摄设备对目标区域采集的至少两张图像；根据所述至少两张图像识别所述目标区域的变化区域；将所述变化区域作为运动物体，进行目标识别。对运动物体实现自动识别，省去了手动选定目标的操作，选定的目标范围更准确。

Description

一种运动物体的目标识别方法和装置

技术领域

本发明实施例涉及目标识别技术，尤其涉及一种运动物体的目标识别方法和装置。

背景技术

随着电子技术的不断发展，人们使用数码拍照设备已经十分普遍，在人们使用手机、数码相机等数码拍照设备时，需要在静止背景中识别运动的物体，并框定运动物体的区域。

当前的目标识别技术，需要用户通过手动方式选定目标，在框定目标区域之后，才能对其进行目标识别及跟踪。而用户手动选择识别区域，不仅使用户的操作变得繁琐，而且手动选择识别区域，难免会出现目标范围选取偏大或者偏小的情况。

这种选定识别目标的方式，不能实现目标区域的自动框定，同时，手动选择的目标范围很难正好符合需要识别的目标的区域。

发明内容

鉴于此，本发明提供一种运动物体的目标识别方法和装置，以实现自动识别目标，并选定目标区域。使用户在拍照过程中，自动识别图像中的运动物体，并完成目标范围的框定。

在第一方面，本发明实施例提供了一种运动物体的目标识别方法，包括：

获取通过拍摄设备对目标区域采集的至少两张图像；

根据所述至少两张图像识别所述目标区域的变化区域；

将所述变化区域作为运动物体，进行目标识别。

进一步的，根据所述至少两张图像识别所述目标区域的变化区域包括：

计算在后图像与在先图像的像素单位灰度差值，将灰度差值达到第一设定阈值的像素单位确定为变化的像素单位；

根据所述变化的像素单位识别所述目标区域的变化区域。

进一步的，据所述变化的像素单位识别所述目标区域的变化区域之前，还包括：

判断所述变化的像素单位与所述图像中总像素单位之间的比例是否达到第二设定阈值，若是，则触发所述识别变化区域的操作。

进一步的，根据所述变化的像素单位识别所述目标区域的变化区域包括：

将相互邻接的所述变化的像素单位识别归为同一类别；

判断同一类别中所述变化的像素单位与所述图像中总像素单位之间的比例是否达到第三设定阈值，若是，则将同一类别的所述变化的像素单位作为所述目标区域中的一个变化区域。

进一步的，将相互邻接的所述变化的像素单位识别归为同一类别包括：

在图像中提取任一变化的像素单位作为当前像素单位，并设置所述当前像素单位的类别；

判断与所述当前像素单位邻接的像素单位是否为变化的像素单位，若是，则将所述变化的像素单位与所述当前像素单位归为同一类别，并将该变化的像素单位作为当前像素单位，重复执行判断操作，若否，则结束。

进一步的，将同一类别的所述变化的像素单位作为所述目标区域中的一个变化区域包括：

将包围所述同一类别的变化的像素单位的最小矩形，作为所述变化区域。

在第二方面，本发明实施例提供了一种运动物体的目标识别装置，包括：

图像获取模块，用于获取通过拍摄设备对目标区域采集的至少两张图像；

变化区域识别模块，用于根据所述至少两张图像识别所述目标区域的变化区域；

目标识别模块，用于将所述变化区域作为运动物体，进行目标识别。

进一步的，所述变化区域识别模块包括：

像素单位确定单元，用于计算在后图像与在先图像的像素单位灰度差值，将灰度差值达到第一设定阈值的像素单位确定为变化的像素单位；

变化区域识别单元，用于根据所述变化的像素单位识别所述目标区域的变化区域。

进一步的，所述变化区域识别模块还包括：

比例判断单元，用于在根据所述变化的像素单位识别所述目标区域的变化区域之前，判断所述变化的像素单位与所述图像中总像素单位之间的比例是否达到第二设定阈值，若是，则触发所述识别变化区域的操作。

进一步的，所述变化区域识别单元包括：

类别识别子单元，用于将相互邻接的所述变化的像素单位识别归为同一类别；

变化区域确定子单元，用于判断同一类别中所述变化的像素单位与所述图像中总像素单位之间的比例是否达到第三设定阈值，若是，则将同一类别的所述变化的像素单位作为所述目标区域中的一个变化区域。

具体的，所述类别识别子单元具体用于：

在图像中提取任一变化的像素单位作为当前像素单位，并设置所述当前像素单位的类别；

判断与所述当前像素单位邻接的像素单位是否为变化的像素单位，若是，则将所述变化的像素单位与所述当前像素单位归为同一类别，并将该变化的像素单位作为当前像素单位，重复执行判断操作，若否，则结束。

具体的，所述变化区域确定子单元具体用于：

将包围所述同一类别的变化的像素单位的最小矩形，作为所述变化区域。

本发明实施例通过拍摄设备采集的至少两张图像，识别变化区域，将所述变化区域作为运动物体，进行目标识别。解决了需要用户手动选定目标，且手动选定区域不准确的问题，实现运动物体自动识别，选定的目标范围更准确。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的一种运动物体的目标识别方法的流程示意图；

图2为本发明实施例二提供的一种运动物体的目标识别方法的流程示意图；

图3为本发明实施例三提供的一种运动物体的目标识别方法的流程示意图；

图4为本发明实施例四提供的一种运动物体的目标识别方法的流程示意图；

图5为本发明实施例五提供的一种运动物体的目标识别装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的运动物体的目标识别方法的流程图，本实施例的方法可以由运动物体的目标识别装置来执行，该装置可通过硬件和/或软件的方式实现，所述装置可作为具有拍照功能的终端的一部分设置在所述终端内部，或者也可以集成在任意进行目标识别的设备中。

如图1所示，本实施例提供的运动物体的目标识别方法具体包括如下步骤：

步骤110、获取通过拍摄设备对目标区域采集的至少两张图像。

在本实施例中，所述拍摄设备可以是手机、平板电脑、数码相机等具备数码拍摄功能的终端上的设备。可以直接由本机设置的拍摄设备采集图像，也可以由其他终端的拍摄设备采集图像后，传输给目标识别设备中进行处理。

具体是，拍摄设备可以间隔单位时间t连续获取目标景象的至少两张图像。

步骤120、根据所述至少两张图像识别所述目标区域的变化区域。

其中，所述目标区域是指拍摄设备采集到的图像的全部区域或部分区域。所述变化区域是指在先和在后的图像中发生变化的区域。对于变化区域的识别手段可以有多种，优选是可以计算在后图像与在先图像的像素单位灰度差值，将灰度差值达到第一设定阈值的像素单位确定为变化的像素单位；根据所述变化的像素单位识别所述目标区域的变化区域。像素单位可以是一个像素，也可以是包括多个像素的一组像素。计算每组像素的灰度之和，再计算差值。首先确定变化的像素单位，再识别所述目标区域的变化区域能够减小变化区域的识别范围。

步骤130、将所述变化区域作为运动物体，进行目标识别。

在识别出变化区域之后，进一步将其作为运动物体，采用目标识别算法进行物体识别。

本实施例通过拍摄设备采集图像，通过在先和在后两张图像的变化，首先确定变化区域，再将变化区域作为运动物体进行识别。实现了对运动物体的自动识别，省去了手动选定目标的操作。

实施例二

图2给出了本发明实施例二提供的运动物体的目标识别方法的流程图。本实施例以上述实施例为基础进行优化。本实施例将上述实施例中的操作：根据所述至少两张图像识别所述目标区域的变化区域，进行具体优化，如图2所示，优化后的该操作具体包括如下步骤：

步骤210、计算在后图像与在先图像的像素单位灰度差值，将灰度差值达到第一设定阈值的像素单位确定为变化的像素单位。

如前所述，像素单位可以是一个像素，也可以是包括多个像素的一组像素。计算每组像素的灰度之和，再计算差值。当灰度差值达到第一设定阈值时，说明发生了足够的变化。通过对第一设定阈值的设置，可以调整对变化的灵敏度，同时也能够避免因光线等因素发生灰度细微变化时进行误识别的问题。

步骤220、判断所述变化的像素单位与所述图像中总像素单位之间的比例是否达到第二设定阈值，若是，则执行步骤230。

通过对变化像素单位比例的判断，只有当变化区域的范围达到全部图像一定比例时才会触发识别操作，能够避免局部微小变化而触发运动物体识别的误操作。

步骤230、根据所述变化的像素单位识别所述目标区域的变化区域。

本实施例在实施例一的基础上，对变化区域的识别操作进行了优化，避免了因光线等因素导致的变化的像素单位的误识别，在目标区域的局部发生微小变化时，能够避免触发运动物体识别的误操作，降低了运动物体识别过程中的误操作，提高了整个操作的稳定性。

实施例三

图3给出了本发明实施例三提供的运动物体的目标识别方法的流程图。本实施例以上述实施例为基础进行优化。本实施例将上述实施例中的操作：根据所述变化的像素单位识别所述目标区域的变化区域，进行具体优化，如图3所示，优化后的该操作具体包括如下步骤：

步骤310、将相互邻接的所述变化的像素单位识别归为同一类别。

进行此步骤的操作，优选的在图像中提取任一变化的像素单位作为当前像素单位，并设置所述当前像素单位的类别；判断与所述当前像素单位邻接的像素单位是否为变化的像素单位，若是，则将所述变化的像素单位与所述当前像素单位归为同一类别，并将该变化的像素单位作为当前像素单位，重复执行判断操作，若否，则结束。

将变化的像素单位归为同一类别，能更加准确地识别变化的像素单位，减少误识别的变化的像素单位，更加有效地避免因光线等因素发生灰度细微变化时进行误识别的问题。

步骤320、判断同一类别中所述变化的像素单位与所述图像中总像素单位之间的比例是否达到第三设定阈值，若是，则执行步骤330。

通过对同一类别的变化像素单位比例的判断，只有当变化区域的范围达到全部图像一定比例时才会触发识别操作，能够有效避免局部微小变化而触发运动物体识别的误操作。

步骤330、将同一类别的所述变化的像素单位作为所述目标区域中的一个变化区域。

优选的，将包围所述同一类别的变化的像素单位的最小矩形，作为所述变化区域。即获取所述同一类别的变化的像素单位中横向坐标的最小值Xmin，横向坐标的最大值Xmax，纵向坐标的最小值Ymin，纵向坐标的最大值Ymax，用以(Xmin,Ymin)(Xmin,Ymax)(Xmax,Ymin)(Xmax,Ymax)为顶点的矩形将所述同一类别的变化的像素单位包围，作为所述变化区域。

本实施例对变化的像素单位进行归类，将同一类别的变化的像素单位作为所述变化区域。实现了对运动物体的自动识别，省去了手动选定目标的操作，同时，自动选定的目标范围更准确。

实施例四

图4给出了本发明实施例四提供的运动物体的目标识别方法的流程图。本实施例是在上述实施例的基础上进行优化，优化后的实施例包括如下步骤：

步骤410、获取通过拍摄设备对目标区域采集的至少两张图像。

本实施例中，所述拍摄设备可以是手机、平板电脑、数码相机等具备拍摄功能的终端上的设备。示例的，如在汽车赛场拍摄赛车，通过架设在三脚架上的数码相机对背景相对静止的目标区域进行拍摄，采集至少两张图像。

具体是，数码相机可以间隔单位时间t连续获取目标景象的至少两张图像。

步骤420、计算在后图像与在先图像的像素单位灰度差值，将灰度差值达到第一设定阈值的像素单位确定为变化的像素单位。

计算采集到的图像各个像素单位的灰度差值，具体是，在后的图像与在前的图像进行减法，得到灰度差值的数组，如前后两张图像没有发生变化，则数组中的灰度差值均为0；当有运动物体进入目标区域，则相应区域的像素单位灰度差值不为0。当所述灰度差值不为0的像素单位达到第一设定阈值时，说明发生了足够的变化。通过对第一设定阈值的设置，可以调整对变化的灵敏度，同时也能够避免因光线等因素发生灰度细微变化时进行误识别的问题。

步骤430、判断所述变化的像素单位与所述图像中总像素单位之间的比例是否达到第二设定阈值，若是，则执行步骤440。

通过对变化像素单位比例的判断，只有当灰度差值不为0的像素单位达到全部像素单位一定比例时才会触发归类操作，能够避免局部微小变化而触发运动物体识别的误操作。

步骤440、将相互邻接的所述变化的像素单位识别归为同一类别。

进行此步骤的操作，优选的在图像中提取任一变化的像素单位作为当前像素单位，即像素单位的灰度差值不为0，示例的，将提取的变化的像素单位赋值一特殊值1；判断与所述当前像素单位邻接的像素单位是否为变化的像素单位，若是，将所述变化的像素单位同样赋值为1，即将所述变化的像素单位与所述当前像素单位归为同一类别；并将该变化的像素单位作为当前像素单位，重复执行判断和赋值操作，若否，则结束。

步骤450、判断同一类别中所述变化的像素单位与所述图像中总像素单位之间的比例是否达到第三设定阈值，若是，执行步骤460。

具体的，当上述操作中同一类别中变化的像素单位与图像中总像素单位之间的比例未达到第三设定阈值，将这一类别的变化的像素单位赋值为0。通过对同一类别的变化像素单位比例的判断，只有当这一类别的变化的像素单位达到图像中总像素单位一定比例时才会触发识别操作。

步骤460、将同一类别的所述变化的像素单位作为所述目标区域中的一个变化区域。

优选的，将包围所述同一类别的变化的像素单位的最小矩形，作为所述变化区域。即获取所述同一类别的变化的像素单位中横向坐标的最小值Xmin，横向坐标的最大值Xmax，纵向坐标的最小值Ymin，纵向坐标的最大值Ymax，用以(Xmin,Ymin)(Xmin,Ymax)(Xmax,Ymin)(Xmax,Ymax)为顶点的矩形将所述同一类别的变化的像素单位包围，作为所述变化区域。

步骤470、将所述变化区域作为运动物体，进行目标识别。

本实施例在上述实施例的基础上，对变化区域的识别操作进行了优化，避免当目标区域的局部发生微小变化时，触发运动物体识别的误操作，降低了运动物体识别过程中的误操作，提高了整个操作的稳定性。

实施例五

图5给出了本发明实施例五提供的运动物体的目标识别装置的结构示意图。如图5所示，本实施例提供的运动物体的目标识别装置包括：

图像获取模块510，用于获取通过拍摄设备对目标区域采集的至少两张图像；

变化区域识别模块520，用于根据所述至少两张图像识别所述目标区域的变化区域；

目标识别模块530，用于将所述变化区域作为运动物体，进行目标识别。

进一步的，所述变化区域识别模块520包括：

像素单位确定单元，用于计算在后图像与在先图像的像素单位灰度差值，将灰度差值达到第一设定阈值的像素单位确定为变化的像素单位；

变化区域识别单元，用于根据所述变化的像素单位识别所述目标区域的变化区域。

优选的，变化区域识别单元包括：

类别识别子单元，用于将相互邻接的所述变化的像素单位识别归为同一类别；

变化区域确定子单元，用于判断同一类别中所述变化的像素单位与所述图像中总像素单位之间的比例是否达到第三设定阈值，若是，则将同一类别的所述变化的像素单位作为所述目标区域中的一个变化区域。

进一步的，所述变化区域识别模块520还包括：

比例判断单元，用于在根据所述变化的像素单位识别所述目标区域的变化区域之前，判断所述变化的像素单位与所述图像中总像素单位之间的比例是否达到第二设定阈值，若是，则触发所述识别变化区域的操作。

具体的，所述类别识别子单元用于：

在图像中提取任一变化的像素单位作为当前像素单位，并设置所述当前像素单位的类别；判断与所述当前像素单位邻接的像素单位是否为变化的像素单位，若是，则将所述变化的像素单位与所述当前像素单位归为同一类别，并将该变化的像素单位作为当前像素单位，重复执行判断操作，若否，则结束。

具体的，所述变化区域确定子单元用于：

将包围所述同一类别的变化的像素单位的最小矩形，作为所述变化区域。

本发明实施例提供的运动物体的目标识别装置可执行本发明任意实施例所提供的运动物体的目标识别方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (12)

1.一种运动物体的目标识别方法，其特征在于，包括：

获取通过拍摄设备对目标区域采集的至少两张图像；

根据所述至少两张图像识别所述目标区域的变化区域；

将所述变化区域作为运动物体，进行目标识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述至少两张图像识别所述目标区域的变化区域包括：

计算在后图像与在先图像的像素单位灰度差值，将灰度差值达到第一设定阈值的像素单位确定为变化的像素单位；

根据所述变化的像素单位识别所述目标区域的变化区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述变化的像素单位识别所述目标区域的变化区域之前，还包括：

判断所述变化的像素单位与所述图像中总像素单位之间的比例是否达到第二设定阈值，若是，则触发所述识别变化区域的操作。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述变化的像素单位识别所述目标区域的变化区域包括：

将相互邻接的所述变化的像素单位识别归为同一类别；

判断同一类别中所述变化的像素单位与所述图像中总像素单位之间的比例是否达到第三设定阈值，若是，则将同一类别的所述变化的像素单位作为所述目标区域中的一个变化区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将相互邻接的所述变化的像素单位识别归为同一类别包括：

在图像中提取任一变化的像素单位作为当前像素单位，并设置所述当前像素单位的类别；

判断与所述当前像素单位邻接的像素单位是否为变化的像素单位，若是，则将所述变化的像素单位与所述当前像素单位归为同一类别，并将该变化的像素单位作为当前像素单位，重复执行判断操作，若否，则结束。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将同一类别的所述变化的像素单位作为所述目标区域中的一个变化区域包括：

将包围所述同一类别的变化的像素单位的最小矩形，作为所述变化区域。

7.一种运动物体的目标识别装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取通过拍摄设备对目标区域采集的至少两张图像；

变化区域识别模块，用于根据所述至少两张图像识别所述目标区域的变化区域；

目标识别模块，用于将所述变化区域作为运动物体，进行目标识别。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，变化区域识别模块包括：

像素单位确定单元，用于计算在后图像与在先图像的像素单位灰度差值，将灰度差值达到第一设定阈值的像素单位确定为变化的像素单位；

变化区域识别单元，用于根据所述变化的像素单位识别所述目标区域的变化区域。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，变化区域识别模块还包括：

比例判断单元，用于在根据所述变化的像素单位识别所述目标区域的变化区域之前，判断所述变化的像素单位与所述图像中总像素单位之间的比例是否达到第二设定阈值，若是，则触发所述识别变化区域的操作。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，变化区域识别单元包括：

类别识别子单元，用于将相互邻接的所述变化的像素单位识别归为同一类别；

变化区域确定子单元，用于判断同一类别中所述变化的像素单位与所述图像中总像素单位之间的比例是否达到第三设定阈值，若是，则将同一类别的所述变化的像素单位作为所述目标区域中的一个变化区域。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，类别识别子单元具体用于：

在图像中提取任一变化的像素单位作为当前像素单位，并设置所述当前像素单位的类别；

判断与所述当前像素单位邻接的像素单位是否为变化的像素单位，若是，则将所述变化的像素单位与所述当前像素单位归为同一类别，并将该变化的像素单位作为当前像素单位，重复执行判断操作，若否，则结束。

12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，变化区域确定子单元具体用于：

将包围所述同一类别的变化的像素单位的最小矩形，作为所述变化区域。