CN113554683A - 一种基于视频分析和物体检测的特征追踪方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于视频分析和物体检测的特征追踪方法，涉及视频分析中的物体追踪技术领域，目的是解决现有视频中物体追踪技术技术产生重复数据并浪费资源的问题，包括以下步骤：从视频流中提取一帧作为当前图片；对当前图片进行目标检测，得到多个目标；对每个目标分别提取一个目标特征，得到多个目标特征；将每个目标特征分别与缓存特征库中的每个缓存特征进行对比，为新增添的目标建立id并添加到缓存特征库得到更新后的缓存特征库；将更新后的缓存特征库中的每个缓存特征依次与当前图片中的每个目标特征进行对比，删除已消失的缓存特征且删除其id；重复以上步骤直到视频流处理完毕；本发明实现了节约资源的追踪方法。
Description
技术领域
本发明涉及视频分析中的物体追踪技术领域，具体涉及一种基于视频分析和物体检测的特征追踪方法。
背景技术
随着社会发展，通过视频进行的目标追踪技术应用范围越来越广，其重要性也是与日俱增，给许多领域带来了极大的方便，例如在道路监控、目标查询等方面。
通常的目标追踪，常常以初始帧给出的目标为准进行跟踪。现有视频分析时对物体的追踪技术是采用间隔抽帧，做单图片处理，这样的处理方式会产生大量重复数据，造成资源浪费且工作量大，连续帧的处理中还会消耗大量的时间。
通过视频流检测后再做特征追踪，即在视频流检测中及时根据特征相似度判断新增添的目标和已消失的目标，可以解决产生大量重复数据且工作量巨大的问题。
发明内容
本发明公开了一种基于视频分析和物体检测的特征追踪方法，目的是解决现有视频中物体追踪技术技术产生重复数据并浪费资源的问题。
为了解决上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于视频分析和物体检测的特征追踪方法，包括以下步骤：
步骤S1：从视频流中提取一帧作为当前图片；
步骤S2：对当前图片进行目标检测，得到多个目标；
步骤S3：对每个目标分别提取一个目标特征，得到多个目标特征；
步骤S4：将每个目标特征分别与缓存特征库中的每个缓存特征进行对比，判断该目标特征所对应的目标是否为已存在的目标，若不是，则判断该目标为新增添的目标，为新增添的目标建立一个id，然后将新增添的目标的目标特征添加到缓存特征库得到更新后的缓存特征库，若是，则不做添加；
步骤S5：将更新后的缓存特征库中的每个缓存特征依次与当前图片中的每个目标特征进行对比，判断该缓存特征对应的目标是否已消失，若该缓存特征对应的目标已消失，在缓存特征库中删除该缓存特征且删除消失目标的id，若没消失，则不做删除；
步骤S6：若视频流还未处理完毕则返回步骤1，直到视频流处理完毕。
优选地，所述步骤S4具体包括以下步骤：
步骤S401：分别计算所述目标特征与每个所述缓存特征的相似度；
步骤S402：选取最大的相似度为顺向最大相似度；
步骤S403：若顺向最大相似度超过或等于设定阈值，则该目标被判断为已存在的目标；若顺向最大相似度低于设定阈值，则判断该目标为新增加的目标并将新增加的目标的目标特征增加到缓存特征库，得到更新后的缓存特征库。
优选地，所述步骤S401中，计算所述目标特征与每个所述缓存特征相似度的方法为矩阵乘法法。
优选地，步骤S5具体包括以下步骤：
步骤S501：用乘法矩阵法分别计算更新后的缓存特征库中的每个缓存特征与当前图片中的每个目标特征的相似度；
步骤S502：选取最大的相似度为逆向最大相似度；
步骤S503：若逆向最大相似度超过或等于设定阈值，则判断该缓存特征对应的目标存在于当前图片；若逆向最大相似度小于设定阈值，则判断该缓存特征对应的目标已消失。
优选地，所述步骤S503中，若所述逆向最大相似度小于设定阈值，则判断所述缓存特征对应的目标为可能消失；若所述缓存特征对应的目标在处理连续多帧的当前图片时均被判断为可能消失，则判断所述缓存特征对应的目标已消失。
优选地，连续多帧判断时，帧数为5帧。
本发明的有益效果是：本发明对采集的每一帧都进行目标特征判断，识别目标是否为缓存特征库中已经存在的目标，若不是则进行添加追踪，避免了大量的数据重复；同时也监测缓存特征库中的目标是否已经消失，及时筛选出消失目标，避免了资源浪费；在检测目标是否消失的过程中，目标连续多帧未出现才会被判定为消失，避免了相机抖动等因素产生的误差造成的误判；为所有目标建立id,方便后续工作的处理，每一帧处理后只需要对新增添的目标建立id，数据操作简单。
附图说明
图1为实施例1的一种基于视频分析和物体检测的特征追踪方法流程示意图。
具体实施方式
实施例1
一种基于视频分析和物体检测的特征追踪方法，其方法流程图参阅图1，按时序对等待处理的帧进行处理，包括以下步骤：
步骤S1：从视频流中提取一帧作为当前图片；
步骤S2：对当前图片进行目标检测，得到多个目标；
步骤S3：对每个目标分别提取一个目标特征，得到多个目标特征；
步骤S4：将每个目标特征分别与缓存特征库中的每个缓存特征进行对比，判断该目标特征所对应的目标是否为已存在的目标，若不是，则判断该目标为新增添的目标，为新增添的目标建立一个id，然后将新增添的目标的目标特征添加到缓存特征库得到更新后的缓存特征库，若是，则不做添加；
步骤S5：将更新后的缓存特征库中的每个缓存特征依次与当前图片中的每个目标特征进行对比，判断该缓存特征对应的目标是否已消失，若该缓存特征对应的目标已消失，在缓存特征库中删除该缓存特征且删除消失目标的id，若没消失，则不做删除；
步骤S6：若视频流还未处理完毕则返回步骤1，直到视频流处理完毕。
具体地，通过步骤S4可以实现新增添的目标的检测和及时添加，本实施例中，步骤S4可以通过以下步骤实现：
步骤S401：分别计算所述目标特征与每个所述缓存特征的相似度；
步骤S402：选取最大的相似度为顺向最大相似度；
步骤S403：若顺向最大相似度超过或等于设定阈值，则该目标被判断为已存在的目标；若顺向最大相似度低于设定阈值，则判断该目标为新增加的目标并将新增加的目标的目标特征增加到缓存特征库，得到更新后的缓存特征库。
进一步地，通过步骤S5可以实现已消失的目标的检测判断和及时删除已经消失的目标以避免资源浪费，作为本实施例的优选方案，步骤S5可以包括以下步骤：
步骤S501：用乘法矩阵法分别计算更新后的缓存特征库中的每个缓存特征与当前图片中的每个目标特征的相似度；
步骤S502：选取最大的相似度为逆向最大相似度；
步骤S503：若逆向最大相似度超过或等于设定阈值，则判断该缓存特征对应的目标存在于当前图片；若逆向最大相似度小于设定阈值，则判断该缓存特征对应的目标已消失。
特别说明的是，为了防止相机抖动等因素产生误差造成误判，在本实施例中一个目标连续多帧不存在才会被判断为目标已经消失，即在所述步骤S503中，若所述最大相似度小于设定阈值，则判断所述缓存特征对应的目标为可能消失；若所述缓存特征对应的目标在处理连续多帧的当前图片时均被判断为可能消失，则判断所述缓存特征对应的目标已消失；一般来说，具体连续几帧目标未出现被判定为目标已消失由相机性能等因素决定，在本实施例的方案中，作为一种优选方案，所述若所述缓存特征对应的目标在处理连续多帧的当前图片时均被判断为可能消失一步中，作为本实施例的最佳方案所述多帧选取为5帧。
采用该方法后，及时添加新增加的目标和删除已消失的目标，每一帧的处理都可以得到已消失的目标、新增的目标和当前存在的所有目标，方便了后续处理工作，实现了资源节约，避免了数据浪费。
Claims (6)
1.一种基于视频分析和物体检测的特征追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：从视频流中提取一帧作为当前图片；
步骤S2：对当前图片进行目标检测，得到多个目标；
步骤S3：对每个目标分别提取一个目标特征，得到多个目标特征；
步骤S4：将每个目标特征分别与缓存特征库中的每个缓存特征进行对比，判断该目标特征所对应的目标是否为已存在的目标，若不是，则判断该目标为新增添的目标，为新增添的目标建立一个id，然后将新增添的目标的目标特征添加到缓存特征库得到更新后的缓存特征库，若是，则不做添加；
步骤S5：将更新后的缓存特征库中的每个缓存特征依次与当前图片中的每个目标特征进行对比，判断该缓存特征对应的目标是否已消失，若该缓存特征对应的目标已消失，在缓存特征库中删除该缓存特征且删除消失目标的id，若没消失，则不做删除；
步骤S6：若视频流还未处理完毕则返回步骤1，直到视频流处理完毕。
2.根据权利要求1所述的一种基于视频分析和物体检测的特征追踪方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括以下步骤：
步骤S401：分别计算所述目标特征与每个所述缓存特征的相似度；
步骤S402：选取最大的相似度为顺向最大相似度；
步骤S403：若顺向最大相似度超过或等于设定阈值，则该目标被判断为已存在的目标；若顺向最大相似度低于设定阈值，则判断该目标为新增加的目标并将新增加的目标的目标特征增加到缓存特征库，得到更新后的缓存特征库。
3.根据权利要求2所述的一种基于视频分析和物体检测的特征追踪方法，其特征在于：所述步骤S401中，计算所述目标特征与每个所述缓存特征相似度的方法为矩阵乘法。
4.根据权利要求1所述的一种基于视频分析和物体检测的特征追踪方法，其特征在于，步骤S5具体包括以下步骤：
步骤S501：用乘法矩阵法分别计算更新后的缓存特征库中的每个缓存特征与当前图片中的每个目标特征的相似度；
步骤S502：选取最大的相似度为逆向最大相似度；
步骤S503：若逆向最大相似度超过或等于设定阈值，则判断该缓存特征对应的目标存在于当前图片；若逆向最大相似度小于设定阈值，则判断该缓存特征对应的目标已消失。
5.根据权利要求4所述的一种基于视频分析和物体检测的特征追踪方法，其特征在于，所述步骤S503中，若所述逆向最大相似度小于设定阈值，则判断所述缓存特征对应的目标为可能消失；若所述缓存特征对应的目标在处理连续多帧的当前图片时均被判断为可能消失，则判断所述缓存特征对应的目标已消失。
6.根据权利要求5所述的一种基于视频分析和物体检测的特征追踪方法，其特征在于，连续多帧判断时，帧数为5帧。
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