一种基于联合检测跟踪的视频行人提取方法
【技术领域】：
[0001] 本发明涉及行人目标检测方法，特指一种基于联合检测与跟踪的视频行人提取方 法，属于监控视频智能分析领域。
【背景技术】：
[0002] 近年来，随着视频监控技术的发展，智能监控越来越受到关注，人们寄希望于智能 监控技术来增强视频监控系统的功能和自动化程度。场景中的行人是视频监控系统中最重 要的监控目标类别之一，如在广场的监控、机场大厅的监控中，最重要的目标是行人。因此 视频中的行人的智能监控技术非常重要。作为视频行人智能监控技术的一个基本步骤，视 频行人提取方法的主要目的是把视频中的行人提取出来，并将行人图像录入数据库供后期 检索分析。
[0003] -般情况下，视频中提取行人目标的方法有两类，一是基于检测的方法，即在图像 中进行行人目标的检测，一种是基于跟踪，即在已知行人目标后，在视频中进行行人目标的 连续跟踪。基于检测的方法又可分为基于图像的检测方法和基于运动的检测方法，基于图 像的检测方法是采用行人的特征，从图像中把行人检测出来，基于运动的检测方法是将视 频中变化（运动）的区域检测出来，并采用一定的方法来判定是否为行人。不管是哪种行 人目标提取方法，都存在精度、鲁棒性不足的问题。
【发明内容】
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[0004] 针对监控视频行人目标提取问题，本发明提出一种结合了检测技术和跟踪技术的 视频行人目标提取方法，即基于联合检测与跟踪的视频行人提取方法。
[0005] 为实现上述发明目的，本发明采用的技术方案包括如下步骤：
[0006]第一步：针对监控视频的的第t帧图像（定义为t时刻），采用基于检测的方法， 如基于Adaboost的检测方法或基于支持向量机（Support Vector Machine)的检测方法， 检测图像中的行人目标，并滤除与当前帧目标跟踪结果有重叠的检测结果。
[0007] 将t时刻检测得到的检测结果定义为潜在新目标 得到的目标个数，前三项〇f(y)，对应于目标的位置和尺度，其中、vf >表示t时 刻检测到的第i个目标的外接矩形框的中心在图像中的横坐标、纵坐标，外接矩形框的宽 和高分别为64.V1、128.，第四项表示潜在新目标的持续出现时间（帧 数），采用动态规划的方法来更新目标的:
【主权项】
1. 一种基于联合检测跟踪的视频行人提取方法，其特征在于： 第一步：针对监控视频的的第t帧图像，采用基于检测的方法，检测图像中的行人目 标，并滤除与当前帧目标跟踪结果有重叠的检测结果； 将t时刻检测得到的检测结果定义为潜在新目标
=1，2,…，Mt，其中i为目标的编号，Mt为t时刻检测得到的目标个数，前三项（Mf 对应于目标的位置和尺度，其中％(/)、v,(/)表示t时刻检测到的第i个目标的外接矩形 框的中心在图像中的横坐标、纵坐标，外接矩形框的宽和高分别为64.、128.y1， 第四项表示潜在新目标的持续出现时间，采用动态规划的方法来更新目标的 duration'']：
其中为二值函数指示了两个潜在新目标是否为同一目标：
表示往前追溯At帧，如果前At帧范围内的t'时刻，存在与潜在新目标相似的 潜在新目标；，那么；^f(/)的持续出现时间至少是l+ ;制定持续时间长度阈 值initdUMtim，对于可能的新目标，如果其持续出现的时间达到initduratim，则定义为新目 标； 第二步：检测到新目标后给新目标初始化粒子滤波行人目标跟踪器，粒子的初始化 采用标准的粒子滤波方式，即采用以目标当前状态为中心的正态分布进行采样，得到N个 赋权样本{x;0,w;0}^来逼近目标状态的后验概率密度p(xt |yiJ，同时建立目标的模版 histtMplate;其中= [w,v，d表示了粒子对应的目标的横坐标、纵坐标和尺度，wf(/)表示了 粒子对应的权重； 第三步：更新粒子滤波行人目标跟踪器； 假设已有t-i时刻的粒子及对应权重t时刻的粒子能够通过提议分布进行 采样得到；在此采用目标运动模型;?(X(/) |xf(ii)作为粒子的提议分布，那么
此时粒子权重更新公式为：
其中yt为t时刻观察到的图像； 采用多源的观察模型为：
假设粒子xf(/)所对应的窗口的积分通道特征为xf>，观察模型的第一项的计算公式为：
其中的为窗口的分类器得分，e为常数； 观察模型的第二项的计算基于目标的HSV颜色直方图，采用巴氏距离来衡量两直方图 之间的差异：
假设目标的颜色直方图为histtMplato、粒子xf(/)所对应的窗口的颜色直方图为hisf那 么观察模型的第二项由下式给出：
其中：X为常数参数； 第四步：行人目标的终止；
跟踪失败或暂时的被遮挡等情况发生时，粒子的目标状态相似性将较低，即 较小，通过设置阈值term observation? 时认为目标消失，如果目标消失时间达到termduratim，则终止该行人目标跟踪器；
第五步：计算权重和 进行粒子权重的归一化 1 ? 第六步：对所有剩余的行人目标跟踪器，目标位置为11^^ ，截取对应位置的目标图 像，将图像和目标的坐标、时间等信息以数据库或文件形式保存到计算机的存储器中； 第七步：下一帧图像，跳至步骤第一步。
【专利摘要】针对监控视频行人目标提取问题，本发明公开了一种基于联合检测与跟踪的视频行人提取方法，包括以下步骤：首先对监控视频的第t帧图像,采用基于检测的方法检测图像中的行人目标,检测到新目标后给新目标初始化粒子滤波行人目标跟踪器,然后更新粒子滤波行人目标跟踪器,终止跟踪失败或遮挡的行人目标跟踪器，归一化行人目标跟踪器权重，最后计算行人目标的最终位置截取对应位置的目标图像，将图像和目标的坐标、时间等信息以数据库或文件等形式保存到计算机的存储器中。本发明方法能够从监控视频中鲁棒地提取出行人目标，并将行人目标的时间、位置、图片等信息存储至计算机存储中，供后期智能分析使用。
【IPC分类】G06K9-00, G06K9-62, G06T7-20
【公开号】CN104574446
【申请号】CN201510054657
【发明人】赖世铭, 徐玮, 张茂军, 熊志辉, 王炜
【申请人】中国人民解放军国防科学技术大学
【公开日】2015年4月29日
【申请日】2015年2月3日