CN106022263B - 一种融合特征匹配和光流法的车辆跟踪方法 - Google Patents

一种融合特征匹配和光流法的车辆跟踪方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种融合特征匹配和光流法的车辆跟踪方法，是在各帧运动目标之间确定目标相关信息参数的相互关系，通过前后帧之间的匹配关系记录目标的轨迹，实现对目标的跟踪，一方面避免了单纯采用KLT跟踪算法时，其金字塔模型的递归估计所带来的偏移量误差，另一方面以特征匹配算法作为补偿机制对目标特征点集进行更新和校正，不仅适应车辆目标在运动过程中所产生的尺度变化和旋转变化，同时也提高了跟踪算法的稳定性和鲁棒性，解决了采用双向可逆性约束的KLT算法在跟踪过程中的特征点不足的问题。

Description

一种融合特征匹配和光流法的车辆跟踪方法
技术领域
本发明属于视频检测技术领域，具体涉及一种融合特征匹配和光流法的车辆跟踪方法。
背景技术
基于视频的车辆检测技术作为计算机视觉和图像处理领域的重要研究内容，以其方便快捷的优点越来越受到人们的关注，基于视频的运动车辆跟踪是试图在各帧运动目标之间确定目标相关信息参数，例如位置、速度、颜色、纹理、形状等的相互关系，通过前后帧之间的匹配关系记录目标的轨迹等信息，实现对目标的跟踪，如何得到视频帧之间的对应点，即特征点匹配问题，是目标跟踪的关键技术之一。
特征点匹配的本质是寻求两幅图像特征点集的空间映射关系。匹配策略主要包括两类：基于穷尽搜索的特征点匹配和基于最优估计的特征点跟踪。基于穷尽搜索的特征点匹配是在已知的两个特征点集之间分别进行搜索匹配找到各个特征点所对应的最优匹配点，如Harris角点匹配，Sift特征匹配等。这类方法依赖于所选取特征的鲁棒性，且在匹配的过程中，以遍历方式对特征点集进行比较匹配，没有充分利用帧间的先验信息，严重影响了计算速度。基于最优估计的特征点跟踪则是利用最优估计准则寻找一幅图像上已知的特征点在另一幅图像上的位置，其典型代表为光流法。KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)是典型的基于光流的特征点跟踪方法，它将图像匹配问题从遍历的搜索匹配策略变为了一个求解偏移量的过程，为了提高跟踪准确性，通常采用具有双向可逆性约束的KLT算法，即是目标在相邻两帧的运动约束方程适用于前向和后向运动估计，即特征点的跟踪在时域上是可逆的，但随着跟踪过程中对不稳定特征点的剔除，有用的特征点数量会逐渐减少，特别是在跟踪过程中当目标姿态发生较大幅度变化时，经常会出现特征点急剧减少甚至消失的现象，导致跟踪系统的不稳定，严重时会引起跟踪目标的丢失。
发明内容
本发明的目的就是提供一种融合特征匹配和光流法的车辆跟踪方法，有效解决目前现有技术中单独采用基于穷尽搜索的特征点匹配而导致相关信息参数存在偏移量误差及单独使用光流法导致跟踪系统不稳定的技术问题。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种融合特征匹配和光流法的车辆跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，在初始帧中用矩形框标识需要跟踪的车辆目标，并提取该矩形框内的特征点，表示为特征点集R；
步骤二，提取步骤一中矩形框中心位置的坐标O，并：
根据公式(1.1)计算步骤一中点集R中任意两个特征点之间的相对距离(rij)i≠j；
根据公式(1.2)计算步骤一中点集R中所有特征点到目标中心O的相对距离h(pi,O)；
根据公式(1.3)计算步骤一中点集R中任意两个特征点之间的相对角度α，其中180°＞α≥0°；
根据公式(1.4)计算步骤一中点集R中所有特征点与矩形框中心位置O的相对角度αi；
(rij)i≠j＝||pi-pj|| (1.1)
h(pi,O)＝||pi-O|| (1.2)
其中，式(1.1)中，rij表示与初始帧中索引值为i和j的特征点的相对距离，pi和pj分别表示第i个和第j个特征点；式(1.3)中，pi.x表示第i个特征点的x坐标，pi.y表示第i个特征点的y坐标，O.x表示矩形框中心位置O的x坐标，O.y表示矩形框中心位置O的y坐标；
步骤三：设初始帧特征点集R，前一帧目标点集K，采用光流法跟踪当前帧图像中与前一帧中特征点集对应的特征点集K′；
步骤四：提取当前帧图像中所有特征点，表示为特征点集P；
步骤五：遍历步骤四的特征点集P和初始帧特征点集R中所有特征点，采用匹配算法得到当前帧上与特征点集R相对应的特征点集M，其中特征点集M为特征点集P的子集；
步骤六：合并步骤三的特征点集K′和步骤五的特征点集M，得到当前帧的新的特征点集S，根据公式(1.5)计算特征点集S中任意两个特征点之间的相对距离(aij)i≠j；
(aij)i≠j＝||qi-qj|| (1.5)
根据公式(1.6)对步骤二和步骤六所得到的相对距离(rij)i≠j和(aij)i≠j定义尺度因子s；
式中，rij表示与当前帧中的索引值为i和j的特征点相对应的初始帧中特征点的相对距离；
步骤七：根据当前帧中特征点与初始帧中特征点的对应关系，定义当前帧中特征点位置矢量，矢量大小为s·h(pi,O)，方向为αi，由此可得当前帧中特征点对应的矢量，矢量末端的特征点集表示为S′，其中s为步骤六中得到的尺度因子s；
步骤八：计算步骤七中特征点集S′中两两特征点间的欧氏距离，定义相似性矩阵，采用聚类方法将特征点集S′分为m个子集，其中包含特征点个数最多的子集所对应的特征点即为保留下来的特征点，并删除其它子集对应的特征点，保留下来的特征点集即为当前帧最终的特征点集K；
步骤九：若Num(K)＜θ·Num(R)，则认为跟踪失败，其中Num(K)表示特征点集K中特征点个数，Num(R)为特征点集R中特征点个数，参数θ∈[0,1]用于控制当前帧中可以跟踪到的初始特征点的数量；否则，根据特征点集K中各特征点的位置信息，计算特征点集K中所有特征点的平均位置得到目标区域中心坐标μ，如式(1.7)所示；
步骤十：根据步骤七得到的尺度因子s，定义当前帧中的目标区域，假设初始帧中矩形框的四个顶点表示为ci＝{c1,c2,c3,c4}，则当前帧中新的目标区域定义为：
ci′＝μ-O+s·ci (1.8)
步骤十一：判断当前帧是否为最后一帧，若当前帧为最后一帧，则跟踪结束，反之则跳转步骤三。
进一步的，所述步骤一中特征点提取算法为SURF特征提取算法。
进一步的，所述步骤三中光流法为基于双向可逆性约束的KLT算法。
进一步的，所述步骤四中特征点提取算法为SURF特征提取算法。
进一步的，所述步骤五匹配算法为最近邻搜索算法。
进一步的，所述步骤六还包括，删除特征点集K′和特征点集M重复的特征点。
进一步的，所述步骤八中聚类方法采用层次聚类的方法。
进一步的，所述步骤九中参数θ取值为0.2。
与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果，本发明的有益效果是一方面避免了单纯采用KLT跟踪算法时，其金字塔模型的递归估计所带来的偏移量误差，另一方面以特征匹配算法作为补偿机制对目标特征点集进行更新和校正，不仅适应车辆目标在运动过程中所产生的尺度变化和旋转变化，同时也提高了跟踪算法的稳定性和鲁棒性，解决了采用双向可逆性约束的KLT算法在跟踪过程中的特征点不足的问题。
进一步的，本发明采用的SURF特征提取具有处理速度快，实时性好，提升了本发明车辆跟踪的及时性和有效性。
进一步的，在对象跟踪阶段，参数θ大小直接影响跟踪效果，当参数θ的取值较大时，跟踪精度高，但容易跟踪失败，当参数θ的取值较小时，跟踪精度较低，但不易跟踪失败，本发明步骤九中参数θ取值为0.2，具有较好的跟踪精度，并且不易丢失跟踪对象。
进一步的，本发明在合并特征点集K′和特征点集M时，删除特征点集K′和特征点集M重复的特征点，大大降低了计算量，提升了检测精度。
进一步的，本发明融合了两种特征点匹配算法，特征明显不易受光照的影响，而且目标运动过程中相对稳定，尤其是在复杂天气环境下，表现出更好的稳定性，因此，本发明适用于复杂交通背景条件下的目标跟踪。
附图说明
图1是特征点之间相对角度α的定义。
图2是融合SURF特征匹配和KLT光流法的跟踪算法原理图。
图3是基于层次聚类方法的异常特征点删除原理图。
图4是实际视频的跟踪结果图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。
参见图1～4，一种融合特征匹配和光流法的车辆跟踪方法，包括以下步骤：
步骤一，在初始帧中用矩形框标识需要跟踪的车辆目标，并采用SURF特征提取算法提取该矩形框内的特征点，表示为特征点集R；
步骤二，提取步骤一中矩形框中心位置的坐标O，并：
根据公式(1.1)计算步骤一中点集R中任意两个特征点之间的相对距离(rij)i≠j；
根据公式(1.2)计算步骤一中点集R中所有特征点到目标中心O的相对距离h(pi,O)；
根据公式(1.3)计算步骤一中点集R中任意两个特征点之间的相对角度α，其中180°＞α≥0°；如图1所示，α的旋转角度为逆时针方向；
根据公式(1.4)计算步骤一中点集R中所有特征点与矩形框中心位置O的相对角度αi；
(rij)i≠j＝||pi-pj|| (1.1)
h(pi,O)＝||pi-O|| (1.2)
其中，式(1.1)中，rij表示与初始帧中索引值为i和j的特征点的相对距离，pi和pj分别表示第i个和第j个特征点；式(1.3)中，pi.x表示第i个特征点的x坐标，pi.y表示第i个特征点的y坐标，O.x表示矩形框中心位置O的x坐标，O.y表示矩形框中心位置O的y坐标；
步骤三：设初始帧特征点集R，前一帧目标点集K，采用基于双向可逆性约束的KLT算法跟踪当前帧图像中与前一帧中特征点集对应的特征点集K′，如图2中，第2帧中实心圆点(红色)；
步骤四：采用SURF特征提取算法提取当前帧图像中所有特征点，表示为特征点集P，如图2中第2帧画面的空心圆点(蓝色)；
步骤五：如图2所示，遍历步骤四的特征点集P和初始帧(步骤一的)特征点集R中所有特征点，采用最近邻搜索算法匹配得到当前帧上与特征点集R相对应的特征点集M，其中特征点集M为特征点集P的子集；
步骤六：合并步骤三的特征点集K′和步骤五的特征点集M，并删除特征点集K′和特征点集M重复的特征点，得到当前帧的新的特征点集S，根据公式(1.5)计算特征点集S中任意两个特征点之间的相对距离(aij)i≠j；
(aij)i≠j＝||qi-qj|| (1.5)
根据公式(1.6)对步骤二和步骤六所得到的相对距离(rij)i≠j和(aij)i≠j定义尺度因子s；
式中，rij表示与当前帧中的索引值为i和j的特征点相对应的初始帧中特征点的相对距离；
步骤七：如图3所示，根据当前帧中特征点与初始帧中特征点的对应关系，定义当前帧中特征点位置矢量，矢量大小为s·h(pi,O)，方向为αi，由此可得当前帧中特征点对应的矢量，矢量末端的特征点集表示为S′，其中s为步骤六中得到的尺度因子s；
步骤八：计算步骤七中特征点集S′中两两特征点间的欧氏距离，定义相似性矩阵，采用层次聚类的方法将特征点集S′分为m个子集，其中包含特征点个数最多的子集所对应的特征点即为保留下来的特征点，并删除其它子集对应的特征点，保留下来的特征点集即为当前帧最终的特征点集K；
步骤九：若Num(K)＜θ·Num(R)，则认为跟踪失败，其中Num(K)表示特征点集K中特征点个数，Num(R)为特征点集R中特征点个数，参数θ∈[0,1]用于控制当前帧中可以跟踪到的初始特征点的数量，本实施例中参数θ取值为0.2；否则，根据特征点集K中各特征点的位置信息，计算特征点集K中所有特征点的平均位置得到目标区域中心坐标μ，如式(1.7)所示；
步骤十：根据步骤七得到的尺度因子s，定义当前帧中的目标区域，假设初始帧中矩形框的四个顶点表示为ci＝{c1,c2,c3,c4}，则当前帧中新的目标区域定义为：
步骤十一：判断当前帧是否为最后一帧，若当前帧为最后一帧，则跟踪结束，反之则跳转步骤三；如图4所示，为本实施例的跟踪结果，从图中可以看出，该方法能够实现持续稳定的跟踪，而且实时性较好，鲁棒性强。

Claims (8)

1.一种融合特征匹配和光流法的车辆跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，在初始帧中用矩形框标识需要跟踪的车辆目标，并提取该矩形框内的特征点，表示为特征点集R；
步骤二，提取步骤一中矩形框中心位置的坐标O，并：
根据公式(1.1)计算步骤一中特征点集R中任意两个特征点之间的相对距离(rij)i≠j；
根据公式(1.2)计算步骤一中特征点集R中所有特征点到目标中心O的相对距离h(pi,O)；
根据公式(1.3)计算步骤一中特征点集R中任意两个特征点之间的相对角度αij，其中180°＞αij≥0°；
根据公式(1.4)计算步骤一中特征点集R中所有特征点与矩形框中心位置O的相对角度αi；
(rij)i≠j＝||pi-pj|| (1.1)
h(pi,O)＝||pi-O|| (1.2)
其中，式(1.1)中，rij表示与初始帧中索引值为i和j的特征点的相对距离，pi和pj分别表示第i个和第j个特征点；式(1.3)中，pi.x表示第i个特征点的x坐标，pi.y表示第i个特征点的y坐标，O.x表示矩形框中心位置O的x坐标，O.y表示矩形框中心位置O的y坐标；
步骤三：设初始帧特征点集R，前一帧目标点集K″，采用光流法跟踪当前帧图像中与前一帧中特征点集对应的特征点集K′；
步骤四：提取当前帧图像中所有特征点，表示为特征点集P；
步骤五：遍历步骤四的特征点集P和步骤一中的初始帧特征点集R中所有特征点，采用匹配算法得到当前帧上与特征点集R相对应的特征点集M，其中特征点集M为特征点集P的子集；
步骤六：合并步骤三的特征点集K′和步骤五的特征点集M，得到当前帧的新的特征点集S，根据公式(1.5)计算特征点集S中任意两个特征点之间的相对距离(aij)i≠j；
(aij)i≠j＝||qi-qj|| (1.5)
根据公式(1.6)对步骤二和步骤六所得到的相对距离(rij)i≠j和(aij)i≠j定义尺度因子s；
式中，rij表示与当前帧中的索引值为i和j的特征点相对应的初始帧中特征点的相对距离；
步骤七：根据当前帧中特征点与初始帧中特征点的对应关系，定义当前帧中特征点位置矢量，矢量大小为s·h(pi,O)，方向为αi，由此可得当前帧中特征点对应的矢量，矢量末端的特征点集表示为S′，其中s为步骤六中得到的尺度因子s；
步骤八：计算步骤七中特征点集S′中两两特征点间的欧氏距离，定义相似性矩阵，采用聚类方法将特征点集S′分为m个子集，其中包含特征点个数最多的子集所对应的特征点即为保留下来的特征点，并删除其它子集对应的特征点，保留下来的特征点集即为当前帧最终的特征点集K；
步骤九：若Num(K)＜θ·Num(R)，则认为跟踪失败，其中Num(K)表示特征点集K中特征点个数，Num(R)为特征点集R中特征点个数，参数θ∈[0,1]用于控制当前帧中可以跟踪到的初始特征点的数量；否则，根据特征点集K中各特征点的位置信息，计算特征点集K中所有特征点的平均位置得到目标区域中心坐标μ，如式(1.7)所示；
步骤十：根据步骤七得到的尺度因子s，定义当前帧中的目标区域，假设初始帧中矩形框的四个顶点表示为cn＝{c1，c2，c3，c4}，则当前帧中新的目标区域定义为：
c′n＝μ-O+s·cn (1.8)
步骤十一：判断当前帧是否为最后一帧，若当前帧为最后一帧，则跟踪结束，反之则跳转步骤三。
2.根据权利要求1所述的一种融合特征匹配和光流法的车辆跟踪方法，其特征在于，所述步骤一中特征点提取算法为SURF特征提取算法。
3.根据权利要求1所述的一种融合特征匹配和光流法的车辆跟踪方法，其特征在于，所述步骤三中光流法为基于双向可逆性约束的KLT算法。
4.根据权利要求1所述的一种融合特征匹配和光流法的车辆跟踪方法，其特征在于，所述步骤四中特征点提取算法为SURF特征提取算法。
5.根据权利要求1所述的一种融合特征匹配和光流法的车辆跟踪方法，其特征在于，所述步骤五匹配算法为最近邻搜索算法。
6.根据权利要求1所述的一种融合特征匹配和光流法的车辆跟踪方法，其特征在于，所述步骤六还包括，删除特征点集K′和特征点集M重复的特征点。
7.根据权利要求1所述的一种融合特征匹配和光流法的车辆跟踪方法，其特征在于，所述步骤八中聚类方法采用层次聚类的方法。
8.根据权利要求1所述的一种融合特征匹配和光流法的车辆跟踪方法，其特征在于，所述步骤九中参数θ取值为0.2。
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A Real-Time Method to Detect and Track Moving Objects (DATMO) from Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) Using a Single Camera;Gonzalo R.Rodriguez-Canosa;《Remote Sensing》;20120420;第4卷(第4期);1090-1111
Vehicle Behavior Analysis Using Target Motion Trajectories;Huan-Sheng Song 等;《IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY》;20141031;第63卷(第8期);3580-3591
基于虚拟检测窗口的车流量检测算法设计与实现;卢胜男 等;《电脑知识与技术》;20151231;第11卷(第34期);189-190
改进的光流法用于车辆识别与跟踪;胡觉晖 等;《科学技术与工程》;20100831;第10卷(第23期);5814-5817

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