CN109862263A - 一种基于图像多维特征识别的移动目标自动跟踪方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于图像多维特征识别的移动目标自动跟踪方法，具体步骤包括：步骤1：设置布控区域；步骤2：采集所述布控区域的图像视频信息，得到所述布控区域的视频源，采集视频源中移动目标的多维特征建立样本库；步骤3：对所述布控区域进行布控，然后对进入所述布控区域的所有移动目标进行检测，识别所述移动目标的多维特征信息；步骤4：将所述移动目标的多维特征信息与样本库中跟踪目标的标准多维特征信息进行匹配，对匹配成功的跟踪目标进行捕获。本发明在移动目标进行捕获阶段时根据所述移动目标的多维特征信息来启动跟踪，无须人为进行干预选择，实现了空中运动目标的自动识别，自动捕获、自动跟踪等操作，提高了自动化水平。

Description

一种基于图像多维特征识别的移动目标自动跟踪方法

技术领域

本发明涉及一种基于图像多维特征识别的移动目标自动跟踪方法，属于视频监控领域技术领域。

背景技术

空中目标自动跟踪系统主要用于跟踪空中的飞行器，目标自动跟踪的技术在行业内是比较成熟的，主要在目标的捕获过程，还没能完全实现自动化；空中飞中飞行器具有飞行速度快、飞行路径复杂、人眼难发现等特点；在一般的空中目标自动跟踪系统中，在目标的捕获过程中需人为手动地对目标进行选择捕获，对于空中运动的目标人眼比较难发现，且如果目标飞行速度较大的话，人为较难选中飞行的目标，会造成目标无法捕获。目前在行业中，也有通过雷达引导来解决目标的寻找及捕获问题，但一般受限于雷达的精度，无法准确地寻找到目标，为此，在跟踪空中运动目标时，会出现“找不到，抓不到”的问题。也有通过移动目标检测的方法进行目标捕获的，空中移动的目标较多，但这样目标捕获的错误率较高，会造成误捕获、误跟踪的现象。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提出一种基于图像多维特征识别的移动目标自动跟踪方法。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于图像多维特征识别的移动目标自动跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：设置布控区域；

步骤2：采集所述布控区域的图像视频信息，得到所述布控区域的视频源，采集视频源中移动目标的多维特征信息建立样本库；

步骤3：对所述布控区域进行布控，然后对进入所述布控区域的所有移动目标进行检测，识别所述移动目标的多维特征信息；

步骤4：将所述移动目标的多维特征信息与样本库中跟踪目标的标准多维特征信息进行匹配，若匹配成功，则捕获所述移动目标中的跟踪目标，并通过显示设备显示所述跟踪目标的实时状态，若匹配失败，则返回执行步骤3。

本发明的有益效果是：本发明主要在捕获阶段时进行自动的识别并根据跟目标的特征来启动跟踪，无须人为进行干预选择，实现了空中运动目标的自动识别，自动捕获、自动跟踪一连串自动化操作，使得整个跟踪过程无须人为操作，提高整个空中目标跟踪的自动化水平。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步，在捕获所述移动目标中的跟踪目标，并通过显示设备显示所述移动目标的实时状态，之后还包括；判断所述移动目标是否处于布控区域内，若所述移动目标不处于所述布控区域内，则停止捕获所述跟踪目标，返回执行步骤3。

采用上述进一步方案的有益效果是：对布控区域内的跟踪目标进行捕获，当所述跟踪目标移动到所述布控区域外时，不进行捕获。

进一步，所述布控模块包括雷达，所述雷达通过雷达信号分析所述移动目标将要出现的区域建立布控区域。

采用上述进一步方案的有益效果是：雷达在白天黑夜均能探测远距离的目标，且不受雾、云和雨的阻挡，具有全天候、全天时的特点，所述雷达通过雷达信号建立的所述布控区域也具有全天候、全天时的特点。

进一步，所述样本库包括正样本库和负样本库，所述正样本库是采用所述跟踪目标的各个形态建立的；所述负样本库是采用所述非跟踪目标的各个形态建立的。

采用上述进一步方案的有益效果是：通过样本库中的多维特征信息能够辅助识别出需跟踪目标；所述多维特征信息具体包括所述移动目标的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。

根据本发明的另一面，提供了一种基于图像多维特征识别的移动目标自动跟踪设备，其特征在于，包括数据采集模块，信息处理模块，终端；

所述数据采集模块，用于设置布控区域，采集所述布控区域的图像视频信息，提供布控区域的视频源；

所述信息处理模块，用对所述布控区域其进行布控，检测识别所述移动目标的多维特征，将所述移动目标与样本库中跟踪目标进行多维特征匹配，得到所述跟踪目标，即捕获所述跟踪目标；

所述终端，用于对视频源的解码显示和对移动目标的状态信息进行显示，并且控制所述数据采集模块进行数据的采集。

进一步，所述布控模块包括雷达，所述雷达通过雷达信号分析所述移动目标将要出现的区域，建立所述布控区域。

采用上述进一步方案的有益效果是：所述雷达通过雷达信号建立的所述布控区域也具有全天候、全天时的特点。

进一步，所述数据采集模块包括光学探测仪器、红外探测器和伺服模块。

采用上述进一步方案的有益效果是：所述数据采集模块可以进行多角度采集光、热数据信息。

进一步，所述光学探测仪器用于采集所述布控区域中可见光成像的图像视频信息。

采用上述进一步方案的有益效果是：所述光学探测仪采集所述布控区域中的可见光数据。

进一步，所述红外探测器用于采集所述布控区域中热成像的图像视频信息。

采用上述进一步方案的有益效果是：所述红外探测器采集所述布控区域中热成像数据。

进一步，所述伺服模块包括伺服转台、伺服驱动控制装置，所述伺服模块用于控制所述设备的方向。

采用上述进一步方案的有益效果是：所述伺服驱动装置驱动伺服转台转动，便于采集所述布控区域内移动目标的状态信息。

附图说明

图1为本发明的基于图像多维特征识别空中运动目标自动捕获跟踪的设备方法流程图；

图2为本发明的基于图像多维特征识别空中运动目标自动捕获跟踪的设备工作原理图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

实施列1

如图1所示，本发明提供：一种基于图像多维特征识别的移动目标自动跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：设置布控区域；

所述布控区域包括探测设备的方位、俯仰、焦距、聚焦等布控点包括的区域。

步骤2：采集所述布控区域的图像视频信息，得到所述布控区域的视频源，采集视频源中移动目标的多维特征信息建立样本库；

采集所述布控区域的可见光、热成像等图像视频信息，得到所述布控区域的视频源，采集视频源中移动目标的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征等多维特征信息建立样本库。

步骤3：对所述布控区域进行布控，然后对进入所述布控区域的所有移动目标进行检测，识别所述移动目标的多维特征信息；

通过视频源内前后帧的做差对比，得出再画面内移动的目标，对进入布控区域的移动目标，采用HSV色彩空间的方法进行检测，在获取移动目标轮廓的过程中，采用中值滤波器对椒盐噪声进行过滤，并使用膨胀和腐蚀方法对所述移动目标的图像进行填充和空洞可得到较为纯净的移动目标的轮廓，最后对所述移动目标的轮廓进行二值化。

步骤4：将所述移动目标的多维特征信息与样本库中跟踪目标的标准多维特征信息进行匹配，若匹配成功，则捕获所述移动目标，并通过显示设备显示所述移动目标的实时状态，若匹配失败，则返回执行步骤3；

将所述移动目标与所述样本库中的正样本进行颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征等多维特征信息的匹配，识别需跟踪的移动目标；若所述移动目标的多维特征信息和所述跟踪目标的多维特征相似度达到80％，则定位到所述跟踪目标所在所述布控区域的布控画面中的位置，跟踪所述跟踪目标的实时状态进行所述跟踪目标的捕获，并启动自动跟踪；若所述移动目标的多维特征信息和所述跟踪目标的多维特征相似度低于80％，则返回执行步骤3；所述样本库分为正样本和负样本，正样本是采用需跟踪目标的各个形态建立的，通过多形态的样本建立起目标多个维度的多维特征信息信息，对这些多维特征信息进行保存记录；负样本是以所述非跟踪目标的形态建立的，通过建立负样本库能够得到空中除了跟踪目标外一般目标的多维特征信息，通过这些多维特征信息能够辅助识别出需跟踪目标。

在捕获所述移动目标，并通过显示设备显示所述移动目标的实时状态，之后还包括：判断所述移动目标是否处于布控区域，若所述移动目标不处于所述布控区域内，则停止捕获所述移动目标，返回执行步骤3。

实施例2

如图2所示，本发明提供一种基于图像多维特征识别的移动目标自动跟踪设备，其特征在于，包括数据采集模块，信息处理模块，终端；

所述数据采集模块，用于设置布控区域，采集所述布控区域的图像视频信息，提供布控区域的视频源；

所述信息处理模块，用于采集视频源中移动目标的多维特征信息建立样本库，对所述布控区域其进行布控，检测识别所述移动目标的多维特征，将所述移动目标与样本库中跟踪目标进行多维特征匹配，得到所述跟踪目标，即捕获所述跟踪目标；

所述终端，用于对视频源的解码和所述移动目标的状态信息进行显示，并且控制所述数据采集模块进行数据的采集。

具体的，所述布控模块包括雷达，所述雷达通过雷达信号分析所述移动目标将要出现的区域建立布控区域，所述雷达通过雷达信号建立具有全天候、全天时的布控区域。

具体的，所述数据采集模块包括光学探测仪器、红外探测器和伺服模块，所述数据采集模块进行多角度采集光、热数据信息。

具体的述光学探测仪器用于采集所述布控区域中可见光成像的图像视频信息，所述光学探测仪采集所述布控区域中的可见光数据。

具体的，所述红外探测器用于采集所述布控区域中热成像的图像视频信息，所述红外探测器采集所述布控区域中热成像数据。

具体的，所述伺服模块包括伺服转台、伺服驱动控制装置，所述伺服模块用于控制所述设备的方向，所述服转台方位能够360°转动，俯仰能够-45°-45°转动，对所述跟踪目标的跟踪及对所述布控区域进行布控，所述伺服驱动装置驱动伺服转台转动，便于采集所述布控区域内移动目标的状态信息。

具体的，所述终端对视频的解码和伺服转台的伺服数据进行显示，并通过网络控制信号控制所述数据采集模块采集数据；所述终端通过发送镜头控制指令控制光学探测仪和红外探测器采集数据，通过发送伺服指令来控制伺服转台的转动。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于图像多维特征识别的移动目标自动跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：设置布控区域；

步骤2：采集所述布控区域的图像视频信息，得到所述布控区域的视频源，采集视频源中移动目标的多维特征信息建立样本库；

步骤3：对所述布控区域进行布控，然后对进入所述布控区域的移动目标进行检测，识别所述移动目标的多维特征信息；

步骤4：将所述移动目标的多维特征信息与样本库中跟踪目标的标准多维特征信息进行匹配，若匹配成功，则捕获所述移动目标，并通过显示设备显示所述移动目标的实时状态，若匹配失败，则返回执行步骤3。

2.根据权利要求1所述的基于图像多维特征识别的移动目标自动跟踪方法，其特征在于，捕获所述所述移动目标，并通过显示设备显示所述移动目标的实时状态，之后还包括：

判断所述移动目标是否处于所述布控区域内；

若所述移动目标不处于所述布控区域内，则停止捕获所述移动目标，返回执行步骤3。

3.根据权利要求1所述的基于图像多维特征识别的移动目标自动跟踪方法，其特征在于，所述布控区域具体包括雷达信号分析所述移动目标将要出现的区域。

4.根据权利要求3所述的基于图像多维特征识别的移动目标自动跟踪方法，其特征在于，所述样本库包括正样本库和负样本库，所述正样本库是采用所述跟踪目标的各个形态建立的；所述负样本库是采用所述非跟踪目标的各个形态建立的。

5.一种基于图像多维特征识别的移动目标自动跟踪设备，其特征在于，包括数据采集模块，信息处理模块，终端；

所述数据采集模块，用于设置布控区域，采集所述布控区域的图像视频信息，提供布控区域的视频源；

所述信息处理模块，用于采集视频源中移动目标的多维特征信息建立样本库，对所述布控区域其进行布控，检测识别所述移动目标的多维特征信息，将所述移动目标与样本库中跟踪目标的标准多维特征信息进行匹配，得到所述跟踪目标，即捕获所述跟踪目标；

所述终端，用于对视频源的解码显示和对移动目标的状态信息进行显示，并且控制所述数据采集模块进行数据的采集。

6.根据权利要求5所述的基于图像多维特征识别的移动目标自动跟踪设备，其特征在于，所述布控模块包括雷达，所述雷达通过雷达信号分析所述移动目标将要出现的区域，建立所述布控区域。

7.根据权利要求5所述的基于图像多维特征识别的移动目标自动跟踪设备，其特征在于，所述数据采集模块包括光学测仪器、红外探测器和伺服模块。

8.根据权利要求7所述的基于图像多维特征识别的移动目标自动跟踪设备，其特征在于，所述光学探测仪器用于采集所述布控区域中可见光成像的图像视频信息。

9.根据权利要求5所述的基于图像多维特征识别的移动目标自动跟踪设备，其特征在于，所述红外探测器用于采集所述布控区域中热成像的图像视频信息。

10.根据权利要求5所述的基于图像多维特征识别的移动目标自动跟踪设备，其特征在于，所述伺服模块包括伺服转台、伺服驱动控制装置，所述伺服模块用于控制所述设备的方向。