一種跟蹤目標的方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發明實施例公開了一種跟蹤目標的方法及裝置，方法包括：獲取卡口點位的報警信息，所述報警信息包括報警的卡口點位標識、報警時刻所述卡口點位檢測到的車輛的速度及行駛方向；根據所述卡口點位標識從視頻畫面中鎖定所述卡口點位，獲取所述卡口點位的屏幕坐標；根據所述屏幕坐標圈定可疑車輛，根據所述速度及所述行駛方向對所述可疑車輛進行跟蹤。本發明實施例的技術方案能有選擇地自動圈定和跟蹤可疑車輛。
【專利說明】
一種跟蹤目標的方法及裝置
技術領域
[0001]本發明涉及信息處理技術領域，具體涉及一種跟蹤目標的方法及裝置。
【背景技術】
[0002]隨著現代社會的發展，智能控制技術已經深入到我們的生活、工作及各個領域之中，特別是由于汽車工業的迅猛發展，對交通系統中車輛的跟蹤研究日益受到人們的關注。車輛跟蹤在智能交通、視頻監控等領域有著非常廣泛的研究和應用。
[0003]基于視頻的車輛跟蹤包括車輛等檢測和車輛跟蹤兩個模塊。例如可通過初始交通場景中車輛目標的提取實現車輛檢測；可通過對提取的車輛目標進行實時的運動描述，并生成各自的動動軌跡實現車輛跟蹤。
[0004]現有技術通常都是對所有同類型的跟蹤目標進行屏幕標記和跟蹤，如標記和跟蹤所有能識別到的車輛，目前還沒有一種有選擇性的自動鎖定可疑目標的方法。

【發明內容】

[0005]有鑒于此，本發明實施例提供一種跟蹤目標的方法及裝置，以有選擇地自動圈定和跟蹤可疑車輛。
[0006]本公開的其他特性和優點將通過下面的詳細描述變得顯然，或部分地通過本公開的實踐而習得。
[0007]第一方面，本發明實施例提供了一種跟蹤目標的方法，包括:
[0008]獲取卡口點位的報警信息，所述報警信息包括報警的卡口點位標識、報警時刻所述卡口點位檢測到的車輛的速度及行駛方向；
[0009]根據所述卡口點位標識從視頻畫面中鎖定所述卡口點位，獲取所述卡口點位的屏幕坐標；
[0010]根據所述屏幕坐標圈定可疑車輛，根據所述速度及所述行駛方向對所述可疑車輛進行跟蹤。
[0011 ]進一步地，獲取卡口點位的報警信息的操作包括:監測各卡口點位是否有報警信號，若有報警信號，則獲取報警信息。
[0012]進一步地，獲取卡口點位的報警信息的操作包括:監測各卡口點位的車輛信息，判斷所述車輛信息是否符合報警條件，若是則生成卡口點位的報警信息。
[0013]進一步地，監測各卡口點位的車輛信息，判斷所述車輛信息是否符合報警條件的操作包括:監測各卡口點位的車輛信息，將所述車輛信息與預存的黑名單進行比對，若比對結果表明所述車輛信息屬于所述黑名單，則生成卡口點位的報警信息。
[0014]進一步地，監測各卡口點位的車輛信息，判斷所述車輛信息是否符合報警條件的操作包括:監測各卡口點位的車輛是否超速和/或違章，若是則生成卡口點位的報警信息。
[0015]進一步地，根據所述速度及所述行駛方向對所述可疑車輛進行跟蹤的操作包括:
[0016]根據所述速度及所述行駛方向，采用智能跟蹤算法對所述可疑車輛進行跟蹤。
[0017]第二方面，本發明實施例還提供了一種跟蹤目標的裝置，包括:
[0018]獲取卡口點位的報警信息，所述報警信息包括報警的卡口點位標識、報警時刻所述卡口點位檢測到的車輛的速度及行駛方向；
[0019]根據所述卡口點位標識從視頻畫面中鎖定所述卡口點位，獲取所述卡口點位的屏幕坐標；
[0020]根據所述屏幕坐標圈定可疑車輛，根據所述速度及所述行駛方向對所述可疑車輛進行跟蹤。
[0021 ]進一步地，所述報警信息獲取單元還用于，監測各卡口點位是否有報警信號，若有報警信號，則獲取報警信息;或
[0022]監測各卡口點位的車輛信息，判斷所述車輛信息是否符合報警條件，若是則生成卡口點位的報警信息。
[0023]進一步地，所述報警信息獲取單元還用于，監測各卡口點位的車輛是否超速和/或違章，若是則生成卡口點位的報警信息。
[0024]進一步地，所述可疑車輛圈定與跟蹤單元還用于，根據所述速度及所述行駛方向，采用智能跟蹤算法對所述可疑車輛進行跟蹤。
[0025]本發明實施例提出的技術方案的有益技術效果是:
[0026]本發明實施例的技術方案通過在獲取卡口點位的報警信息時，根據所述卡口點位標識從視頻畫面中鎖定所述卡口點位并獲取屏幕坐標，根據該屏幕坐標圈定并跟蹤可疑車輛，能有選擇地自動圈定和跟蹤可疑車輛。
【附圖說明】
[0027]為了更清楚地說明本發明實施例中的技術方案，下面將對本發明實施例描述中所需要使用的附圖作簡單的介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據本發明實施例的內容和這些附圖獲得其他的附圖。
[0028]圖1是本發明具體實施例一所述的跟蹤目標的方法流程圖；
[0029]圖2是本發明具體實施例二所述的跟蹤目標的方法流程圖；
[0030]圖3是本發明具體實施例三所述的跟蹤目標的裝置的結構框圖。
【具體實施方式】
[0031]為使本發明解決的技術問題、采用的技術方案和達到的技術效果更加清楚，下面將結合附圖對本發明實施例的技術方案作進一步的詳細描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。
[0032]下面結合附圖并通過【具體實施方式】來進一步說明本發明的技術方案。
[0033]實施例一
[0034]圖1是本實施例所述的跟蹤目標的方法流程圖，本實施例可適用于對卡口點位報警車輛進行自動圈定和跟蹤的情況，該方法可以由配置于用于拍攝監控視頻的攝像機上的跟蹤目標的裝置來執行，如圖1所示，本實施例所述的跟蹤目標的方法包括:
[0035]步驟S101、獲取卡口點位的報警信息，所述報警信息包括報警的卡口點位標識、報警時刻所述卡口點位檢測到的車輛的速度及行駛方向。
[0036]卡口是指城市外圍進出城區的出入口，在城區的出入口安裝卡口點位用于監測交通狀況，一般主要用來進行牌照識別、超速抓拍、違章車輛抓拍等，主要用來在不合規的車輛通過時進行報警。例如，在牌照識別的基礎上，可通過將所識別出的牌照號碼與車管數據庫比對，可以排查出該車輛目前的狀況，如違法未處理、未年審或報廢等信息都可及時報塾目ο
[0037]此外，卡口點位還可包括對危險路、重點路段進行的監控，例如，可對交通違法信息進行實時發布。又如，如果車輛行駛中出現超速或者占用應急車道等交通違法行為，卡口點位的監控設備拍下后，將會顯示在電子顯示屏上，警示違法車輛及其他車輛。再如，卡口點位可與交通指揮中心及公安機關的相關監控平臺對接，實現資源共享，提高效率，還可將一些需要追蹤的車牌號輸入系統黑名單，一旦上“黑名單”的車輛經過這些卡口點位會自動報警，方便對交通肇事和盜搶車輛的攔截。
[0038]卡口點位可在需報警事件發生時發出報警信號。此外，卡口點位還可在需報警事件發生時，將自身的卡口點位標識、報警時刻所述卡口點位檢測到的車輛的速度及行駛方向等信息，連同報警信號一并作為報警信息發送出去。
[0039]其中，所述卡口點位標識是指能將卡口點位與其他卡口點位唯一區別開來的信息，可以是卡口點位的編號、名稱、地理位置等信息，只要能唯一標識該卡口點位即可。
[0040]若卡口點位在需報警事件發生時，將自身的卡口點位標識、報警時刻所述卡口點位檢測到的車輛的速度及行駛方向等信息，連同報警信號一并作為報警信息發送出去，則用于拍攝監控視頻的攝像機直接從報警的卡口點位獲取上述報警信息即可。
[0041]或者，若卡口點位在需報警事件發生時，僅發送了報警信號，則用于拍攝監控視頻的攝像機需要根據信息來源獲取該卡口點位的卡口點位標識之外，還需從該卡口點位讀取報警時刻經過所述卡口點位的車輛的速度及行駛方向，將所述卡口點位標識、所述速度及所述行駛方向作為該卡口點位的報警信息。
[0042]又或者，若交通網上布局的卡口點位僅用于對城市外圍進出城區的出入口、或危險路、重點路段等各卡口點位所在位置的車輛進行圖像拍攝、速度測度、和方向測定等數據獲取工作，不作任何分析處理，則用于拍攝監控視頻的攝像機需要根據上述數據判斷經過各卡口點位的各車輛信息是否符合報警條件，根據符合報警條件的車輛信息生成卡口點位的報警信息。
[0043]步驟S102、根據所述卡口點位標識從視頻畫面中鎖定所述卡口點位，獲取所述卡口點位的屏幕坐標。
[0044]根據所述卡口點位標識從視頻畫面中鎖定所述卡口點位，獲取所述卡口點位的屏幕坐標可通過多種方法，例如根據卡口點位標識可以獲取該卡口點位的地理坐標，根據其地理坐標即可在高點視頻畫面中的將該卡口點位識別出來，從而很容易獲取該卡口點位的屏幕坐標。
[0045]步驟S103、根據所述屏幕坐標圈定可疑車輛，根據所述速度及所述行駛方向對所述可疑車輛進行跟蹤。
[0046]若該步驟與步驟SlOl之間沒有時延，則說明可疑車輛當前正處在步驟S102所獲取的屏幕坐標處，很容易根據該屏幕坐標圈定該可疑車輛。若該步驟與步驟SlOl之間存在一定的時延，則說明該可疑車輛在該卡口點位處向步驟SlOl所述的方向上以步驟SlOl所述的速度前行了該時延的時長的距離，獲取該距離之后，根據實際距離與屏幕距離之間的對應關系，即可獲取該可疑車輛的屏幕坐標，再根據該屏幕坐標可圈定該可疑車輛。或者可根據該實際距離和方向，以及該卡口點位的地理位置，可計算出該可疑車輛當前的地理位置。
[0047]在視頻中圈定可疑車輛之后，即可根據步驟SlOl獲取的所述速度及步驟SlOl獲取的所述行駛方向對所述可疑車輛進行跟蹤。
[0048]具體地，車輛跟蹤方法可包括多種，本實施例中對本步驟所采用的具體算法并不作限定，只要能根據步驟SlOl獲取的所述速度及步驟SlOl獲取的所述行駛方向對所述可疑車輛進行跟蹤即可。
[0049]目前，車輛跟蹤技術由于具有重要應用價值和發展前景，近年來發展迅速。常見跟蹤算法至少包括以下四類:
[0050]方式一、點跟蹤法，包括單點跟蹤和多點跟蹤，主要利用目標歷史位置、速度等信息實現鄰幀之間的目標關聯，如kalman濾波法，光流法，SIFT匹配法。
[0051]方式二、核跟蹤法，核跟蹤法通過對車輛外觀模型在連續幀之間進行匹配來計算目標的運動，包括基于模板的方法、基于概率模型的方法和多視覺模型的方法。這類算法涉及的三個基本要素是目標外觀模型、搜索策略和相似性度量。常采用的搜索策略有窮舉法、目標函數優化法和統計性方法等；而相似性度量標準一般采用平方差和SSD( SumofSquared Difference，SSD)、互相關系數、正則化相關系數等。基于模版的方法實質上就是進行模版匹配。基于概率模型的方法將目標區域的特征用概率分布模型表示，通過模型匹配實施跟蹤，如基于顏色直方圖的目標跟蹤、基于LBP紋理特征的目標跟蹤、基于GM( I，I)模型的跟蹤、基于馬爾可夫隨機場模型的跟蹤、基于均值漂移的跟蹤、基于質心迭代的跟蹤、基于粒子濾波器的跟蹤和基于多特征自適應融合的目標跟蹤。其中基于多特征自適應融合的目標跟蹤常采用的特征包括點、線、角點、顏色等。基于多視覺模型的方法能夠適應目標姿態變化引起的外觀變化，常見的有基于主成份分析(PCA)和基于分類器的方法，如Adaboost分類器。
[0052]方式三、結構模型跟蹤法，根據先驗知識建立目標的幾何模型，跟蹤時先根據上一幀結果預測當前幀目標姿態，將處于預測姿態的目標模型投影到圖像平面，計算匹配誤差；然后通過優化預測姿態、最小化目標函數獲得當前跟蹤結果。常用的結構模型為3D線框模型。
[0053]方式四、剪影跟蹤法，首要任務是獲取目標的輪廓，精確得到目標占據的區域，如基于主動輪廓模型的跟蹤法。
[0054]此外，車輛跟蹤算法根據算法驅動方式不同，還可分為自下而上的數據驅動方法，典型代表為MeanShift算法，和自上而下的模型驅動方法，典型代表為粒子濾波算法等，在此并不列舉。
[0055]對于上述諸多車輛跟蹤算法，有些算法不泛基于對車輛的輪廓或特征的預知，步驟S103在獲取該可疑車輛的屏幕坐標或地理位置之后，還需要基于該屏幕坐標或基于該地理位置對該可疑車輛進行檢測標記。
[0056]目前，當前絕大多數的車輛檢測都采用基于背景差分的方法，比如通過滑動平均、混合高斯、codebook或Vibe等算法得到背景模型，再通過差分、二值化、形態學處理、連通域分析，得到車輛團塊Blob。該方法基于像素特征作處理，難以解決光照突變、車輛等紅燈時長時間停留、粘連、陰影、攝像機抖動等問題。通過后續的跟蹤算法也只能部分解決上述問題。
[0057]不依賴背景的車輛檢測與跟蹤方法目前也有了一些研究成果。比如，基于特征點的車輛跟蹤算法，比如提取圖像的角點，通過光流法或不變量特征進行幀間的匹配和跟蹤，該方法不受當照突變、車輛長時間停留、陰影、攝像機抖動等問題的影響，但其難點是如何把這些特征點歸類為獨立的車輛。又比如，基于知識的車輛檢測，比如基于邊緣對稱性、車窗、車輛輪廓模型等車輛檢測方法。傳統的MeanShift跟蹤算法和粒子跟蹤算法，對跟蹤區域的全局特性進行建模，通過一定策略尋找最佳候選區域。TLD跟蹤算法將在線學習和光流跟蹤結合起來，通過在線檢測來修正跟蹤的錯誤，對單目標可實現長時間的跟蹤。
[0058]同樣，本實施例對具體的圈定可疑車輛所采用的檢測與跟蹤方法并不限定，只要能圈定和跟蹤涉及的可疑車輛即可。
[0059]本實施例的技術方案通過在獲取卡口點位的報警信息時，根據所述卡口點位標識從視頻畫面中鎖定所述卡口點位并獲取屏幕坐標，根據該屏幕坐標圈定并跟蹤可疑車輛，能有選擇地自動圈定和跟蹤可疑車輛。
[0060]實施例二
[0061 ]在實施例一的基礎之上，本實施例基于卡口點位在需報警事件發生時，僅對各卡口點位所在位置的車輛進行圖像拍攝、速度測度、和方向測定等數據獲取工作的情況，圖2是本實施例所述的跟蹤目標的方法流程圖，如圖2所示，本實施例所述的跟蹤目標的方法包括:
[0062]步驟S201、監測各卡口點位的車輛信息。
[0063]若交通網上布局的卡口點位僅用于對城市外圍進出城區的出入口、或危險路、重點路段等各卡口點位所在位置的車輛進行圖像拍攝、速度測度、和方向測定等數據獲取工作，不作任何分析處理，則用于拍攝監控視頻的攝像機需要對經過各卡口點位的各車輛的根據上述車輛信息進行監測。例如，可判斷所述車輛信息是否符合報警條件，根據符合報警條件的車輛信息生成卡口點位的報警信息。
[0064]步驟S202、判斷所述車輛信息是否符合報警條件，若是則執行步驟S203，否則返回步驟S201。
[0065]所述報警條件，可與交通指揮中心及公安機關的相關監控平臺對接來獲取，實現資源共享，提高效率，還可將一些需要追蹤的車牌號輸入系統黑名單，一旦上“黑名單”的車輛經過這些卡口點位會自動報警，方便對交通肇事和盜搶車輛的攔截。
[0066]例如，在牌照識別的基礎上，可通過將所識別出的牌照號碼與車管數據庫比對，可以排查出該車輛目前的狀況，如違法未處理的車輛、未年審的車輛或報廢的車輛，都可及時報警。
[0067]步驟S203、生成卡口點位的報警信息。
[0068]若某卡口點位獲取的車輛信息經過分析符合報警條件，則將該卡口點位的標識、此時所述卡口點位檢測到的車輛的速度及行駛方向等信息提取出來作為報警信息。
[0069]步驟S204、根據所述卡口點位標識從視頻畫面中鎖定所述卡口點位，獲取所述卡口點位的屏幕坐標。
[0070]本步驟與實施例一的步驟S102相同，在此不作贅述。
[0071]步驟S205、根據所述屏幕坐標圈定可疑車輛，根據所述速度及所述行駛方向，采用智能跟蹤算法對所述可疑車輛進行跟蹤。
[0072]在實施例一的基礎上，本實施例還可以在對可疑車輛進行跟蹤時，優選為采用智能跟蹤算法來跟蹤可疑車輛。
[0073]本領域技術人員需要明確的是，現有技術中公開的智能跟蹤算法包括多種，例如基于多特征分析的動態目標智能跟蹤算法、無線傳感器網絡多目標智能跟蹤算法等，在此并不一一列舉，只要能達到本發明目的即可，具體采用何種智能跟蹤算法此處并不作限定。
[0074]在實施例一的基礎之上，本實施例基于卡口點位在需報警事件發生時，僅對各卡口點位所在位置的車輛進行圖像拍攝、速度測度、和方向測定等數據獲取工作的情況，能有選擇地自動圈定和跟蹤可疑車輛，能減少對卡口點位的依賴。
[0075]實施例三
[0076]圖3是本實施例所述的跟蹤目標的裝置的結構框圖，如圖3所示，本實施例所述的跟蹤目標的裝置包括:
[0077]報警信息獲取單元310，用于獲取卡口點位的報警信息，所述報警信息包括報警的卡口點位標識、報警時刻所述卡口點位檢測到的車輛的速度及行駛方向；
[0078]報警點坐標獲取單元320，用于根據所述卡口點位標識從視頻畫面中鎖定所述卡口點位，獲取所述卡口點位的屏幕坐標；
[0079]可疑車輛圈定與跟蹤單元330，用于根據所述屏幕坐標圈定可疑車輛，根據所述速度及所述行駛方向對所述可疑車輛進行跟蹤。
[0080]進一步地，所述報警信息獲取單元310還用于，監測各卡口點位是否有報警信號，若有報警信號，則獲取報警信息。
[0081]進一步地，所述報警信息獲取單元310還用于，監測各卡口點位是否有報警信號，若有報警信號，則獲取報警信息。
[0082]進一步地，所述報警信息獲取單元310還用于，監測各卡口點位的車輛信息，判斷所述車輛信息是否符合報警條件，若是則生成卡口點位的報警信息。
[0083]進一步地，所述報警信息獲取單元310還用于，監測各卡口點位的車輛是否超速和/或違章，若是則生成卡口點位的報警信息。
[0084]進一步地，所述可疑車輛圈定與跟蹤單元330還用于，根據所述速度及所述行駛方向，采用智能跟蹤算法對所述可疑車輛進行跟蹤。
[0085]本實施例提供的跟蹤目標的裝置可執行本發明實施例一和實施例二所提供的跟蹤目標的方法，具備執行方法相應的功能模塊和有益效果。
[0086]以上實施例提供的技術方案中的全部或部分內容可以通過軟件編程實現，其軟件程序存儲在可讀取的存儲介質中，存儲介質例如:計算機中的硬盤、光盤或軟盤。
[0087]注意，上述僅為本發明的較佳實施例及所運用技術原理。本領域技術人員會理解，本發明不限于這里所述的特定實施例，對本領域技術人員來說能夠進行各種明顯的變化、重新調整和替代而不會脫離本發明的保護范圍。因此，雖然通過以上實施例對本發明進行了較為詳細的說明，但是本發明不僅僅限于以上實施例，在不脫離本發明構思的情況下，還可以包括更多其他等效實施例，而本發明的范圍由所附的權利要求范圍決定。
【主權項】
1.一種跟蹤目標的方法，其特征在于，包括: 獲取卡口點位的報警信息，所述報警信息包括報警的卡口點位標識、報警時刻所述卡口點位檢測到的車輛的速度及行駛方向； 根據所述卡口點位標識從視頻畫面中鎖定所述卡口點位，獲取所述卡口點位的屏幕坐標； 根據所述屏幕坐標圈定可疑車輛，根據所述速度及所述行駛方向對所述可疑車輛進行跟蹤。2.如權利要求1所述的跟蹤目標的方法，其特征在于，獲取卡口點位的報警信息的操作包括:監測各卡口點位是否有報警信號，若有報警信號，則獲取報警信息。3.如權利要求1所述的跟蹤目標的方法，其特征在于，獲取卡口點位的報警信息的操作包括:監測各卡口點位的車輛信息，判斷所述車輛信息是否符合報警條件，若是則生成卡口點位的報警信息。4.如權利要求3所述的跟蹤目標的方法，其特征在于，監測各卡口點位的車輛信息，判斷所述車輛信息是否符合報警條件的操作包括:監測各卡口點位的車輛信息，將所述車輛信息與預存的黑名單進行比對，若比對結果表明所述車輛信息屬于所述黑名單，則生成卡口點位的報警信息。5.如權利要求3所述的跟蹤目標的方法，其特征在于，監測各卡口點位的車輛信息，判斷所述車輛信息是否符合報警條件的操作包括:監測各卡口點位的車輛是否超速和/或違章，若是則生成卡口點位的報警信息。6.如權利要求1所述的跟蹤目標的方法，其特征在于，根據所述速度及所述行駛方向對所述可疑車輛進行跟蹤的操作包括: 根據所述速度及所述行駛方向，采用智能跟蹤算法對所述可疑車輛進行跟蹤。7.一種跟蹤目標的裝置，其特征在于，包括: 報警信息獲取單元，用于獲取卡口點位的報警信息，所述報警信息包括報警的卡口點位標識、報警時刻所述卡口點位檢測到的車輛的速度及行駛方向； 報警點坐標獲取單元，用于根據所述卡口點位標識從視頻畫面中鎖定所述卡口點位，獲取所述卡口點位的屏幕坐標； 可疑車輛圈定與跟蹤單元，用于根據所述屏幕坐標圈定可疑車輛，根據所述速度及所述行駛方向對所述可疑車輛進行跟蹤。8.如權利要求7所述的跟蹤目標的裝置，其特征在于，所述報警信息獲取單元還用于，監測各卡口點位是否有報警信號，若有報警信號，則獲取報警信息;或 監測各卡口點位的車輛信息，判斷所述車輛信息是否符合報警條件，若是則生成卡口點位的報警信息。9.如權利要求8所述的跟蹤目標的裝置，其特征在于，所述報警信息獲取單元還用于，監測各卡口點位的車輛是否超速和/或違章，若是則生成卡口點位的報警信息。10.如權利要求7所述的跟蹤目標的裝置，其特征在于，所述可疑車輛圈定與跟蹤單元用于，根據所述速度及所述行駛方向，采用智能跟蹤算法對所述可疑車輛進行跟蹤。
【文檔編號】G08G1/017GK105931467SQ201610394542
【公開日】2016年9月7日
【申請日】2016年6月6日
【發明人】李權建, 白安平, 韓峻, 侯杰, 勞健斌, 陳晉忠, 陳超, 陳忠斌, 紀宏達, 宋建軍, 張虎, 賀志剛, 鄧崢, 賈富桃, 施清平, 劉耀忠, 鄭震宇, 原慶, 張永吉
【申請人】廣東中星電子有限公司, 太原市公安局