CN109448027A - 一种基于算法融合的自适应、持久的运动目标识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于算法融合的自适应、持久的运动目标识别方法，属于目标识别技术领域，主要包括以下步骤：步骤S3：对后续帧图像使用KCF进行跟踪；对后续帧图像使用Kalman进行跟踪；步骤S4：将KCF跟踪的结果与Kalman跟踪的结果用匈牙利算法进行匹配；在两者的多个目标框中，完全匹配的目标框，使用对应的KCF对象的结果更新KCF对象和kalman对象；不匹配的目标框，使用对应的kalman对象的结果更新KCF对象和kalman对象。本发明能够应对运动目标遮挡、变换，对光照变化不敏感，可持久的在连续视频帧中跟踪多个目标，提高了视频监视系统的实时性和有效性。
Description
技术领域
本发明涉及目标识别技术领域，具体的说，是一种基于算法融合的自适应、持久、的运动目标识别方法。
背景技术
近年来，随着多媒体技术、视频压缩编码技术、网络通讯技术的发展，数字视频监控系统迅速发展。基于这些数据进行自动目标识别、跟踪，成为处理海量视频流、连续帧图像的智能化、高效化方式。通过算法进行自动识别、跟踪，还能够及时预警、避免安全事件，减少人力、财力的投入，有效提高视频监视系统的实时性及有效性。基于视频流、连续帧图像的识别算法有传统机器学习的分类方法SVM、基于深度学习的识别方法SSD等；跟踪算法有基于帧间差分、基于背景建模、基于光流法、基于边缘检测等方法。
全检测方式：运动目标识别使用全检测方式，即将每一帧图像都用于检测器检测，没有充分利用连续帧/视频流在时序方向上具有相似特征的信息。在目标被遮挡的情况下，由于检测器并没有保存目标历史信息，仅在当前帧中进行检测，就会漏检。
跟踪算法：跟踪算法能够很好的利用帧与帧之间具有相似特征这一信息。采用帧间图像差分、背景差分方法的，处理速度快，但是对光照变化敏感。如果光照变化剧烈，则效果不佳。核心相关滤波（KCF）算法对光照变化不敏感，但是对目标姿态改变敏感。卡尔曼滤波对光照变化不敏感、对姿态、变换不敏感，但是对目标运动预测效果不佳。因此，单一的跟踪算法很难解决复杂背景下稳定跟踪的问题。
检测与跟踪结合的方式：使用检测器检测出目标的初始框，然后用跟踪器进行跟踪。如果过度依赖检测器的结果，那么当检测器未能检出目标时，则可能漏检。在后续帧的运动目标识别中，由于跟踪器跟踪的是检测器返回的目标框，则后续帧也会未能识别出对应的运动目标。如果过度依赖跟踪器，当画面中出现了新的目标时，跟踪器未能识别出。并且，检测和跟踪对系统资源的占用并不能很好的利用。不同的硬件平台，资源、算力不同，检测和跟踪的间隔往往设定为固定间隔。
发明内容
本发明的目的在于解决以上技术问题，提供一种基于算法融合的自适应、持久的运动目标识别方法，能够应对运动目标遮挡、变换，对光照变化不敏感，可持久的在连续视频帧中跟踪多个目标，提高了视频监视系统的实时性和有效性。
本发明通过下述技术方案实现：
一种基于算法融合的自适应、持久的运动目标识别方法，主要包括以下步骤：
步骤S3：对后续帧图像使用KCF进行跟踪；对后续帧图像使用Kalman进行跟踪；
步骤S4：将KCF跟踪的结果与Kalman跟踪的结果用匈牙利算法进行匹配；在两者的多个目标框中，完全匹配的目标框，使用对应的KCF对象的结果更新KCF对象和kalman对象；不匹配的目标框，使用对应的kalman对象的结果更新KCF对象和kalman对象。
为了更好的对本发明进行说明，进一步地，在步骤S3之前还包括以下步骤：
步骤S1：初始化跟踪器，使用检测器检测第一帧图像，得到多个运动目标的初始框；
步骤S2：使用多个初始框初始化多个KCF对象，对象数目和目标数目一致；使用多个初始框初始化多个kalman对象，对象数目和目标数目一致。
为了更好的对本发明进行说明，进一步地，还包括自适应的步骤：
步骤S03：设置初始的间隔次数为n；在后续帧中，若累积跟踪次数≧n，则访问检测器线程与跟踪器线程共享的数据结构detFrameData；然后判断检测器是否写入了对应帧的检查结果，若是，则根据检测器的结果更新跟踪器，并返回跟踪结果，并按照步长减少间隔次数n，并清零累积跟踪次数；否则按照步长增加间隔次数n，并清零累积跟踪次数。
为了更好的对本发明进行说明，进一步地，所述步骤S03中，若累积跟踪次数<n，则累积跟踪次数加1，跟踪并更新跟踪器；所述步骤S03之后判断是否是最后一帧图像，若不是，则读取下一帧继续重复步骤S03，否则结束。
为了更好的对本发明进行说明，进一步地，初始的所述间隔次数n=td/tt,其中td为检测器检测一帧的时间，其中tt为跟踪器跟踪一帧的时间。
为了更好的对本发明进行说明，进一步地，在步骤S03之前还包括以下步骤：
步骤S01：使用多个初始框初始化跟踪器；
步骤S02：启动检测器线程和跟踪器线程；创建检测器时并检测第一帧并将结果写入detFrameData。
为了更好的对本发明进行说明，进一步地，还包括持久的步骤：
步骤S001：当需要用检测器更新跟踪器时，将kalman跟踪的结果与检测器检测的结果用匈牙利算法进行匹配；
步骤S002：在两者的多个目标框中，完全匹配的，使用对应的检测器检测结果更新KCF对象和kalman对象；不匹配的，如果是跟踪器识别出，而检测器未识别出的目标，则用跟踪器的结果更新跟踪器。
为了更好的对本发明进行说明，进一步地，所述步骤S4和步骤S002中，完全匹配的条件是阈值为IOU小于0.3。
本发明包括三个部分，分别是算法融合部分、自适应部分和持久部分：
（1）算法融合部分：通过将核相关滤波KCF和卡尔曼滤波kalman两种的跟踪算法相融合，与采用单一的目标跟踪算法相比，跟踪稳定，抗干扰能力增强，由于核相关滤波KCF实用的是图像Hog特征，对形变、遮挡处理不好，而卡尔曼滤波kalman过多关注运动目标的运动特征，对运动目标模式发生改变时鲁棒性较低，因此将两种融合，能够提高跟踪的稳定性、抗干扰性，并提高了跟踪的性能；具体包括以下步骤：
步骤A、使用检测器检测第一帧图像，在图像中通过标识得到多个运动目标的初始框，并对初始框对应的运动目标的特征信息进行采集；
步骤B、使用多个初始框的特征信息分别初始化多个KCF对象和kalman对象，且对象数目和目标数目一致；
步骤C、对后续帧图像分别使用KCF和kalman进行跟踪；
步骤D、将KCF跟踪的结果与kalman跟踪的结果用匈牙利算法进行匹配；在两者的多个目标框中，完全匹配的目标框，使用对应的KCF对象的结果更新KCF对象和kalman对象；不匹配的目标框，使用对应的kalman对象的结果更新KCF对象和kalman对象；
步骤E、跳回至步骤C。
（2）自适应部分：在不同的硬件平台上，检测和跟踪应该采取不同的间隔次数，才能够最大化资源利用率，达到最快速度的运动目标识别；具体包括以下步骤：
步骤A、初始化跟踪器，使用检测器检测第一帧图像，得到多个运动目标的初始框；
步骤B、用多个初始框对应运动目标的特征信息初始化跟踪器；
步骤C、分别启动检测器线程和跟踪器线程；
步骤D、设置初始的间隔次数n；
步骤E、在后续帧中，判断累积跟踪次数，是否大于等于n，如否，跟踪器进行跟踪，并用跟踪结果更新跟踪器；
步骤F、 在后续帧中，判断累积跟踪次数，是否大于等于n，如是，则访问检测器线程与跟踪器线程共享的数据结构detFrameData，判断是否检测器写入了对应帧的检测结果。如是，则根据检测器的结果更新跟踪器，并返回跟踪结果，并按照步长减少间隔次数n，并清零累积跟踪次数；如不是，则按照步长增加间隔次数n，并清零累积跟踪次数。
步骤G、跳回步骤E。
（3）持久部分：持久主要指，对每一个运动目标的跟踪会一直持续，在连续帧中尽可能保留最久的时间。在实际的应用场景中，由于检测器没有充分利用连续帧间具有相似特征这一信息，因此在目标发生遮挡，或者在某些特定帧，检测器检测精度不够时，就会出现检测器漏检的情况。让目标框对应的kalman对象的生命期尽可能持久，实验证明，能够极大弥补检测器检测不到、检测出错的情况。持久的步骤如下：
步骤A、初始化跟踪器，实用检测器检测第一帧图像，得到过个运动目标的初始框；
步骤B、用多个初始框对应的特征信息初始化跟踪器；
步骤C、当需要用检测器更新跟踪器时，将kalman跟踪的结果与检测器检测的结果用匈牙利算法进行匹配；在两者的多个目标框中，完全匹配的（阈值为IOU小于0.3），使用对应的检测器检测结果更新KCF对象和kalman对象；不匹配的，如果是检测器新检测的目标，则用检测器检测的结果初始化新的kalman对象和KCF对象；不匹配的，如果是跟踪器识别出，而检测器未识别出的目标，则用跟踪器的结果更新跟踪器。
步骤D、跳回步骤C。
本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：
（1）本发明使用算法融合的方式进行跟踪，与原有的单一的跟踪算法相比，跟踪稳定、抗干扰、抗遮挡、抗形变能力增强。
（2）本发明使用检测与跟踪自适应算法，比原有的固定间隔方式，更充分利用不同的硬件平台资源，最大化资源利用率，达到最快速度的运动目标识别。
（3）本发明使用持久的方式，能够在依赖检测器的基础上，最大化跟踪器的作用，使得跟踪器和检测器互补，最终达到对运动目标更准确的识别的效果。
附图说明
图1为本发明的自适应部分的程序流程图。
具体实施方式
一种基于算法融合的自适应、持久的运动目标识别方法，主要包括以下步骤：
步骤S3：对后续帧图像使用KCF进行跟踪；对后续帧图像使用Kalman进行跟踪；
步骤S4：将KCF跟踪的结果与Kalman跟踪的结果用匈牙利算法进行匹配；在两者的多个目标框中，完全匹配的目标框，使用对应的KCF对象的结果更新KCF对象和kalman对象；不匹配的目标框，使用对应的kalman对象的结果更新KCF对象和kalman对象。
作为不同实施例的优选，进一步的，在步骤S3之前还包括以下步骤：
步骤S1：初始化跟踪器，使用检测器检测第一帧图像，得到多个运动目标的初始框；
步骤S2：使用多个初始框初始化多个KCF对象，对象数目和目标数目一致；使用多个初始框初始化多个kalman对象，对象数目和目标数目一致。
作为不同实施例的优选，进一步的，还包括自适应的步骤：
步骤S03：设置初始的间隔次数为n；在后续帧中，若累积跟踪次数≧n，则访问检测器线程与跟踪器线程共享的数据结构detFrameData；然后判断检测器是否写入了对应帧的检查结果，若是，则根据检测器的结果更新跟踪器，并返回跟踪结果，并按照步长减少间隔次数n，并清零累积跟踪次数；否则按照步长增加间隔次数n，并清零累积跟踪次数。
数据结构detFrameData为样本集的一种，用于存储采集的特征信息；优选的，步长为1。
作为不同实施例的优选，进一步的，所述步骤S03中，若累积跟踪次数<n，则累积跟踪次数加1，跟踪并更新跟踪器；所述步骤S03之后判断是否是最后一帧图像，若不是，则读取下一帧继续重复步骤S03，否则结束。
作为不同实施例的优选，进一步的，初始的所述间隔次数n=td/tt,其中td为检测器检测一帧的时间，其中tt为跟踪器跟踪一帧的时间。
可根据具体的硬件资源情况，对初始间隔n进行调整，这样能够最大化的提高资源的利用率。
作为不同实施例的优选，进一步的，步骤S01：使用多个初始框初始化跟踪器；
步骤S02：启动检测器线程和跟踪器线程；创建检测器时并检测第一帧并将结果写入detFrameData。
作为不同实施例的优选，进一步的，还包括持久的步骤：
步骤S001：当需要用检测器更新跟踪器时，将kalman跟踪的结果与检测器检测的结果用匈牙利算法进行匹配；
步骤S002：在两者的多个目标框中，完全匹配的，使用对应的检测器检测结果更新KCF对象和kalman对象；不匹配的，如果是跟踪器识别出，而检测器未识别出的目标，则用跟踪器的结果更新跟踪器。
作为不同实施例的优选，进一步的，所述步骤S4和步骤S002中，完全匹配的条件是阈值为IOU小于0.3。
在实际的识别场景中，可根据多个运动目标相互遮挡的成都，修改阈值，以更好的对物体进行识别。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于算法融合的自适应、持久的运动目标识别方法，其特征在于，主要包括以下步骤：
步骤S3：对后续帧图像使用KCF进行跟踪；对后续帧图像使用Kalman进行跟踪；
步骤S4：将KCF跟踪的结果与Kalman跟踪的结果用匈牙利算法进行匹配；在两者的多个目标框中，完全匹配的目标框，使用对应的KCF对象的结果更新KCF对象和kalman对象；不匹配的目标框，使用对应的kalman对象的结果更新KCF对象和kalman对象。
2.根据权利要求1所述的一种基于算法融合的自适应、持久的运动目标识别方法，其特征在于，在步骤S3之前还包括以下步骤：
步骤S1：初始化跟踪器，使用检测器检测第一帧图像，得到多个运动目标的初始框；
步骤S2：使用多个初始框初始化多个KCF对象，对象数目和目标数目一致；使用多个初始框初始化多个kalman对象，对象数目和目标数目一致。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于算法融合的自适应、持久的运动目标识别方法，其特征在于，还包括自适应的步骤：
步骤S03：设置初始的间隔次数为n；在后续帧中，若累积跟踪次数≧n，则访问检测器线程与跟踪器线程共享的数据结构detFrameData；然后判断检测器是否写入了对应帧的检查结果，若是，则根据检测器的结果更新跟踪器，并返回跟踪结果，并按照步长减少间隔次数n，并清零累积跟踪次数；否则按照步长增加间隔次数n，并清零累积跟踪次数。
4.根据权利要求3所述的一种基于算法融合的自适应、持久的运动目标识别方法，其特征在于，所述步骤S03中，若累积跟踪次数<n，则累积跟踪次数加1，跟踪并更新跟踪器；所述步骤S03之后判断是否是最后一帧图像，若不是，则读取下一帧继续重复步骤S03，否则结束。
5.根据权利要求3所述的一种基于算法融合的自适应、持久的运动目标识别方法，其特征在于，初始的所述间隔次数n=td/tt,其中td为检测器检测一帧的时间，其中tt为跟踪器跟踪一帧的时间。
6.根据权利要求3所述的一种基于算法融合的自适应、持久的运动目标识别方法，其特征在于，在步骤S03之前还包括以下步骤：
步骤S01：使用多个初始框初始化跟踪器；
步骤S02：启动检测器线程和跟踪器线程；创建检测器时并检测第一帧并将结果写入detFrameData。
7.根据权利要求1所述的一种基于算法融合的自适应、持久的运动目标识别方法，其特征在于，还包括持久的步骤：
步骤S001：当需要用检测器更新跟踪器时，将kalman跟踪的结果与检测器检测的结果用匈牙利算法进行匹配；
步骤S002：在两者的多个目标框中，完全匹配的，使用对应的检测器检测结果更新KCF对象和kalman对象；不匹配的，如果是跟踪器识别出，而检测器未识别出的目标，则用跟踪器的结果更新跟踪器。
8.根据权利要求7所述的一种基于算法融合的自适应、持久的运动目标识别方法，其特征在于，所述步骤S4和步骤S002中，完全匹配的条件是阈值为IOU小于0.3。
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