一种基于视频多目标跟踪的高度测量方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于视频多目标跟踪的高度测量方法，包括如下步骤：对摄像机采集的视频序列进行背景建模，利用背景减除法提取出前景图像；将每帧图像映射成一个无向网络图G＝＜V,E＞；建立能量函数；对所建立的能量函数最小化，得到当前帧图像的像素点属于不同目标和背景的标签值；将属于不同目标的像素点赋予不同的颜色，确定多目标的跟踪框；计算摄像机垂直于地平面方向的灭点Vy和地平面的灭线l；提取待测目标在每一帧图像中的头脚特征点；计算出每一帧图像中待测目标的高度；融合多帧视频序列的高度测量结果，确定待测目标的实际高度；本发明不需要对摄像机进行完全标定，只需要计算出灭点和地平面的灭线即可，降低了计算的复杂度。
【专利说明】一种基于视频多目标跟踪的高度测量方法
【技术领域】
[0001]本发明属于图像处理领域，具体为一种基于视频多目标跟踪的高度测量方法。
【背景技术】
[0002]基于视频的人体高度测量技术是计算机视觉领域的一门新兴技术，在智能视频监控、三维重建和虚拟现实等领域都有着广泛的应用。人体高度是识别人的重要参数之一，因此，近年来基于视频的人体高度测量受到了越来越多国内外研究人员的关注。按照视频传感器的数量进行分类，基于视频的高度测量技术可以分为:单目测量、双目测量和多目测量；其中，双目测量和多目测量都涉及到图像间的配准问题，这一问题是计算机视觉领域的一个难题，至今没有得到彻底的解决，而单目测量只需要一台摄像机，结构简单，又避免了图像配准的问题，因此成为了研究的重点。现有的单目人体高度测量方法多数是基于单幅静止图像的，这些方法对测量环境和被测目标都有较高的要求，比如:被测量的人必须保持静止直立等，随着智能视频监控系统的广泛应用，基于静止图像的人体高度测量已经无法满足人们的实际需求。除此之外，现有的单目人体高度测量算法多数只能测量单个目标的高度，无法同时对多个目标的高度进行测量。
【发明内容】
[0003]本发明针对以上问题的提出，而研制一种基于视频多目标跟踪的高度测量方法。
[0004]本发明的技术手段如下:
[0005]一种基于视频多目标跟踪的高度测量方法，包括如下步骤:
[0006]步骤1:采用码本模型对摄像机`采集的视频序列进行背景建模，利用背景减除法提取出前景图像，所述前景图像由包括不同目标的前景团块组成；
[0007]步骤2:将摄像机采集的视频序列中每帧图像映射成一个无向网络图G =〈V, E>,其中V是每帧图像的像素点的集合，E是每帧图像各像素点之间的边的集合；
[0008]步骤3:基于前一帧图像的目标跟踪结果和当前帧图像的前景团块建立当前帧图像的能量函数；
[0009]步骤4:采用最大流/最小化算法对所建立的能量函数最小化，得到当前帧图像的无向网络图中的像素点属于不同目标和背景的标签值；
[0010]步骤5:根据得到的当前帧图像的像素点属于不同目标和背景的标签值，将属于不同目标的像素点赋予不同的颜色，确定当前帧图像的多目标的跟踪框；
[0011]步骤6:将当前帧图像作为前一帧图像，将视频序列的下一帧图像作为当前帧图像，重复执行步骤3至步骤5直至当前帧图像为视频序列的最后一帧图像；
[0012]步骤7:计算摄像机垂直于地平面方向的灭点Vy和地平面的灭线I ;
[0013]步骤8:提取待测目标在每一帧图像中的头脚特征点；
[0014]步骤9:根据公式'
【权利要求】
1.一种基于视频多目标跟踪的高度测量方法，其特征在于包括如下步骤: 步骤1:采用码本模型对摄像机采集的视频序列进行背景建模，利用背景减除法提取出前景图像，所述前景图像由包括不同目标的前景团块组成； 步骤2:将摄像机采集的视频序列中每帧图像映射成一个无向网络图G = < V，E >，其中V是每帧图像的像素点的集合，E是每帧图像各像素点之间的边的集合； 步骤3:基于前一帧图像的目标跟踪结果和当前帧图像的前景团块建立当前帧图像的能量函数； 步骤4:采用最大流/最小化算法对所建立的能量函数最小化，得到当前帧图像的无向网络图中的像素点属于不同目标和背景的标签值； 步骤5:根据得到的当前帧图像的像素点属于不同目标和背景的标签值，将属于不同目标的像素点赋予不同的颜色，确定当前帧图像的多目标的跟踪框； 步骤6:将当前帧图像作为前一帧图像，将视频序列的下一帧图像作为当前帧图像，重复执行步骤3至步骤5直至当前帧图像为视频序列的最后一帧图像； 步骤7:计算摄像机垂直于地平面方向的灭点Vy和地平面的灭线I ; 步骤8:提取待测目标在每一帧图像中的头脚特征点；
步骤9:根据公式
2.根据权利要求1所述的一种基于视频多目标跟踪的高度测量方法，其特征在于所述步骤I和步骤2之间还具有如下步骤: 对第一帧图像的前景图像中的不同目标的像素点和背景的像素点分别赋予不同的初始标签。
3.根据权利要求1所述的一种基于视频多目标跟踪的高度测量方法，其特征在于步骤3包括如下步骤: 步骤31:基于前一帧图像的目标跟踪结果和目标运动信息得出当前帧图像的目标预测值； 步骤32:根据对当前帧图像的目标预测值和前一帧图像的目标跟踪结果生成当前
中贞图像的预测区域的似然函数I1(PJpt),其中
4.根据权利要求3所述的一种基于视频多目标跟踪的高度测量方法，其特征在于所述步骤31具体包括如下步骤: 步骤311:设定前一帧图像的目标跟踪结果为，其中i表示任一目标，取值为1、2、.3、......、n, t表示当前帧图像，t-Ι表示前一帧图像； 步骤312:利用光流法得出前一帧图像的任一目标i的像素点P的运动信息即光流向量O)； 步骤313:确定当前帧图像的目标预测值
5.根据权利要求1所述的一种基于视频多目标跟踪的高度测量方法，其特征在于所述步骤7为利用建筑物的信息计算摄像机垂直于地平面方向的灭点Vy和地平面的灭线1，具体包括如下步骤: 步骤7a:采用Canny算子提取图像中的边缘信息； 步骤7b:通过Hough变换从边缘信息中提取出垂直于地平面方向上的一组平行线在像平面中对应的线段；
步骤7c:利用公式
6.根据权利要求1所述的一种基于视频多目标跟踪的高度测量方法，其特征在于所述步骤7为利用标志物的信息计算摄像机垂直于地平面方向的灭点Vy和地平面的灭线1，具体包括如下步骤: 步骤7a':预先在视频监控场景中放置四根垂直于地平面的标志物，所述标志物与地平面的接触点组成一矩形； 步骤7b,:采用Canny算子提取图像中的边缘信息； 步骤7c':通过Hough变换从边缘信息中提取出垂直于地平面方向上的一组平行线在像平面中对应的线段；
步骤7d,:利用公式
7.根据权利要求1所述的一种基于视频多目标跟踪的高度测量方法，其特征在于所述步骤8具体包括如下步骤: 步骤81:提取待测目标在每一帧图像中的头部特征点； 步骤82:连接每一帧图像中待测运动目标的头部特征点和垂直于地平面方向的灭点Vy,将头部特征点和灭点Vy之间的直线与多目标的跟踪框的交点作为待测运动目标的脚部特征点。
【文档编号】A61B5/107GK103735269SQ201310578363
【公开日】2014年4月23日 申请日期:2013年11月14日 优先权日:2013年11月14日
【发明者】姜明新 申请人:大连民族学院