本發(fā)明涉及電子設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種目標(biāo)跟蹤裝置及跟蹤方法。

背景技術(shù)：

目前在圖像處理中已經(jīng)實現(xiàn)了目標(biāo)跟蹤的功能，該目標(biāo)跟蹤主要包括兩個方面：第一、基于固定的靜態(tài)攝像頭，對攝像頭獲取的內(nèi)容進(jìn)行分析，實現(xiàn)靜態(tài)背景下的目標(biāo)跟蹤；第二、基于某一類物體檢測模型，完成目標(biāo)檢測，并對檢測結(jié)果進(jìn)行跟蹤。

基于固定攝像頭的跟蹤算法采用的是幀差法后者是與幀差法原理相似的變種方法，這些算法在攝像頭改變方向或者位置的情況下容易丟失跟蹤目標(biāo)；而基于物體檢測模型的跟蹤算法需要事先訓(xùn)練好物體的模型，該算法對于該類已經(jīng)訓(xùn)練好模型的物體能夠較好的檢測效果，但是如果擴(kuò)展到多種物體，就需要事先訓(xùn)練多個不同的模型，在這種情況下會產(chǎn)生較大的工作量，并且對目標(biāo)跟蹤裝置的計算性能有較高的要求。因此，如何更好的解決多類物體在非靜態(tài)攝像頭的動態(tài)背景下的目標(biāo)跟蹤問題成為本領(lǐng)域技術(shù)人員面臨的一大難題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對上述問題，本發(fā)明提出一種目標(biāo)跟蹤裝置及目標(biāo)跟蹤方法， 通過構(gòu)建一包括目標(biāo)跟蹤模塊、運動模塊和綜合分析模塊的目標(biāo)跟蹤裝置，通過攝像頭中運動目標(biāo)的運動參數(shù)對跟蹤算法進(jìn)行補差，實現(xiàn)多類問題在非靜態(tài)背景下的目標(biāo)跟蹤，該技術(shù)方案具體為：

一種目標(biāo)跟蹤裝置，其中，所述裝置應(yīng)用于攝像頭對目標(biāo)的跟蹤中，所述裝置包括：

目標(biāo)跟蹤模塊，獲取攝像頭采集到的圖像，根據(jù)采集到的圖像確定所述運動目標(biāo)并最終確定有效運動目標(biāo)；

運動模塊，與所述目標(biāo)跟蹤模塊連接，計算所述有效運動目標(biāo)本次運動的參數(shù)信息，根據(jù)所述參數(shù)信息判斷是否需要轉(zhuǎn)動攝像頭；

綜合分析模塊，與所述運動模塊和所述目標(biāo)跟蹤模塊連接，當(dāng)所述攝像頭轉(zhuǎn)動后刷新所述參數(shù)信息并通知所述目標(biāo)跟蹤模塊繼續(xù)跟蹤目標(biāo)。

上述目標(biāo)跟蹤裝置，其中，所述目標(biāo)跟蹤模塊包括：

運動目標(biāo)圖像獲取模塊，

運動目標(biāo)圖像獲取模塊，采集所述攝像頭所獲取到的圖像中當(dāng)前幀以及相對于當(dāng)前幀的前兩幀圖像；

第一存儲模塊，存儲所述運動目標(biāo)圖像獲取模塊獲取的圖像；

有效運動目標(biāo)確定模塊，根據(jù)存儲于所述存儲模塊中的圖像確定有效運動目標(biāo)。

上述目標(biāo)跟蹤裝置，其中，所述運動模塊具體包括：

計算模塊，計算所述有效運動目標(biāo)本次運動的參數(shù)信息；

第二存儲模塊，與所述計算模塊連接，以儲存所述參數(shù)信息；

判斷模塊，與所述存儲模塊連接，以根據(jù)存儲模塊中儲存的所述參數(shù)信息判斷是否需要轉(zhuǎn)動攝像頭。

上述目標(biāo)跟蹤裝置，其中，所述參數(shù)信息包括所述有效運動目標(biāo)的持續(xù)運動時間、運動位移和運動方位角。

一種基于上述目標(biāo)跟蹤裝置的目標(biāo)跟蹤方法，其中，所述方法包括：獲取運動目標(biāo)的運動圖像，根據(jù)所述運動圖像確定所述運動目標(biāo)并最終確定有效運動目標(biāo)；

計算所述有效運動目標(biāo)本次運動的參數(shù)信息，根據(jù)所述參數(shù)信息判斷是否需要轉(zhuǎn)動攝像頭；

若不需要轉(zhuǎn)動攝像頭，則繼續(xù)等待下一條參數(shù)信息；若需要轉(zhuǎn)動攝像頭，則轉(zhuǎn)動攝像頭并刷新所述存儲模塊中儲存的參數(shù)信息。

上述目標(biāo)跟蹤方法，其中，所述獲取運動目標(biāo)的運動圖像，根據(jù)所述運動圖像確定所述運動目標(biāo)并最終確定有效運動目標(biāo)的步驟具體包括：

獲取第一幀、第二幀和第三幀從攝像頭中采集的圖像信息，得到所述運動目標(biāo)的運動圖；

在運動圖中不等于0的點表示為一個運動元，找到所有相互連接的運動元，確定疑似運動目標(biāo)；

計算所述疑似運動目標(biāo)的運動強度，舍棄運動強度小于一閾值的運動元，確定有效運動目標(biāo)。

上述目標(biāo)跟蹤方法，其中，所述根據(jù)所述參數(shù)信息判斷是否需要轉(zhuǎn)動攝像頭的方法具體包括：

分別設(shè)定有效運動目標(biāo)的持續(xù)運動時間閾值、運動位移閾值和運動方位角閾值并將其存儲于一存儲模塊中；

計算所述有效運動目標(biāo)的有效運動目標(biāo)的持續(xù)運動時間、運動位移和運動方位角并將其放置于所述存儲模塊中；

分析判斷，當(dāng)所述運動持續(xù)時間達(dá)到所述運動持續(xù)時間閾值、所述運動位移達(dá)到所述運動位移閾值且所述運動方位角達(dá)到所屬運動方位角閾值時轉(zhuǎn)動攝像頭并刷新存儲模塊中儲存的參數(shù)信息；否則，繼續(xù)判斷有效運動目標(biāo)的下一組參數(shù)信息。

本發(fā)明具有的優(yōu)點以及能達(dá)到的有益效果：

通過采用本發(fā)明的技術(shù)方案，精準(zhǔn)實時跟蹤運動目標(biāo)，且在攝像頭轉(zhuǎn)動后能夠盡快繼續(xù)跟蹤運動目標(biāo)，無須像傳統(tǒng)方法一樣重新進(jìn)行運動檢測與跟蹤信息的積累，并且能夠快速跟蹤任何運動的物體，不依賴物體的模型。

附圖說明

通過閱讀參照以下附圖對非限制性實施例所作的詳細(xì)描述，本發(fā)明及其特征外形和優(yōu)點將會變得更加明顯。在全部附圖中相同的標(biāo)記指示相同的部分。并未可以按照比例繪制附圖，重點在于示出本發(fā)明的主旨。

圖1是本發(fā)明實施例中運動目標(biāo)跟蹤算法流程圖；

圖2是本發(fā)明實施例跟蹤運動目標(biāo)的方法結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3是本發(fā)明實施例中確定有效運動目標(biāo)的方法結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4是本發(fā)明實施例中判斷是否需要轉(zhuǎn)動攝像頭的方法結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5是本發(fā)明實施例中判斷是否需要轉(zhuǎn)動攝像頭的算法流程示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖和具體的實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的說明，但是不作為本發(fā)明的限定。

本發(fā)明介紹一種目標(biāo)跟蹤裝置，其中，該裝置應(yīng)用于攝像頭對運動目標(biāo)的跟蹤中，該裝置主要包括目標(biāo)跟蹤模塊、運動模塊和綜合分析模塊，其中：

目標(biāo)跟蹤模塊用于獲取攝像頭獲取的圖像，并根據(jù)獲取到的圖像確定該運動目標(biāo)并最終確定有效運動目標(biāo)；

運動模塊用來與該目標(biāo)跟蹤模塊連接，計算該有效運動目標(biāo)本次運動的參數(shù)信息，根據(jù)該參數(shù)信息判斷是否需要轉(zhuǎn)動攝像頭；

綜合分析模塊用來與運動模塊和目標(biāo)跟蹤模塊連接，當(dāng)攝像頭轉(zhuǎn)動后刷新參數(shù)信息并通知目標(biāo)跟蹤模塊繼續(xù)跟蹤運動目標(biāo)。

作為本發(fā)明一個優(yōu)選實施例，目標(biāo)跟蹤模塊包括：

運動目標(biāo)圖像獲取模塊，采集當(dāng)前幀以及相對于當(dāng)前幀的前兩幀攝像頭獲取到的圖像；

第一存儲模塊，存儲所述運動目標(biāo)圖像獲取模塊獲取的圖像；

有效運動目標(biāo)確定模塊，根據(jù)存儲于所述存儲模塊中的圖像確定 有效運動目標(biāo)。

作為本發(fā)明一個優(yōu)選實施例，運動模塊具體包括計算模塊、第二存儲模塊和判斷模塊，其中：

計算模塊用于計算有效運動目標(biāo)本次運動的參數(shù)信息；

第二存儲模塊與該計算模塊連接，以儲存該參數(shù)信息；

判斷模塊與該存儲模塊連接，以根據(jù)存儲模塊中儲存的該參數(shù)信息判斷是否需要轉(zhuǎn)動攝像頭。

在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步的，參數(shù)信息包括有效運動目標(biāo)的持續(xù)運動時間、運動位移和運動方位角。

參見圖1所示結(jié)構(gòu)，首先獲取圖像，確定運動目標(biāo)，繼續(xù)確定有效運動目標(biāo)，然后計算運動目標(biāo)的參數(shù)信息，當(dāng)各項參數(shù)信息達(dá)到設(shè)定的閾值時便轉(zhuǎn)動攝像頭并更新參數(shù)信息以及存儲在存儲器中的攝像頭的位置信息，具體方法為：

參見圖2所示結(jié)構(gòu)示意圖，其中，該方法具體包括：

獲取攝像頭采集到的圖像，根據(jù)獲取的圖像確定運動目標(biāo)并最終確定有效運動目標(biāo)；

計算該有效運動目標(biāo)本次運動的參數(shù)信息，根據(jù)該參數(shù)信息判斷是否需要轉(zhuǎn)動攝像頭；

若不需要轉(zhuǎn)動攝像頭，則繼續(xù)等待下一條參數(shù)信息；若需要轉(zhuǎn)動攝像頭，則轉(zhuǎn)動攝像頭并刷新該存儲模塊中儲存的參數(shù)信息，而且存儲器中儲存有攝像頭的位置信息，攝像頭每轉(zhuǎn)動一次存儲于存儲器中的攝像頭的位置信息更新一次，下一次轉(zhuǎn)動時便以上一次轉(zhuǎn)動后的位 置信息為參照。

參見圖3所示結(jié)構(gòu)示意圖，在本發(fā)明一個優(yōu)選實施例中，其中，獲取運動目標(biāo)的運動圖像，根據(jù)該運動圖像確定該運動目標(biāo)并最終確定有效運動目標(biāo)的步驟具體包括：

獲取第一幀、第二幀和第三幀從攝像頭中采集的圖像信息，得到該運動目標(biāo)的運動圖像(定義當(dāng)前幀為第三幀，則前兩幀根據(jù)時間先后分別定義為第一幀和第二幀)；

在運動圖中將圖像不等于0的點表示為一個運動元，找到所有相互連接的運動元，確定疑似運動目標(biāo)；

計算該疑似運動目標(biāo)的運動強度，舍棄運動強度小于一閾值的運動元，確定有效運動目標(biāo)。

作為本發(fā)明一個具體實施例，首先獲取當(dāng)前幀(第三幀)、第一幀和第二幀從攝像頭中采集到的圖像信息，用第一幀減第三幀獲得一個差值圖像img1，用第二幀減第三幀獲得一個差值圖像img2，將img1和img2疊加得到一個運動圖像；然后將運動圖像中不等于0的點表示一個運動元，找到所有相互連接的運動元，這些相互連接的運動元組成一個疑似運動目標(biāo)；最后，計算所有疑似運動目標(biāo)的運動強度，按照公式運動強度＝運動元數(shù)量/疑似目標(biāo)的矩形面積，運動強度值越大，表示這個區(qū)域的運動信息越豐富，反之，運動強度越小，表示該區(qū)域的運動信息越稀疏，且事先定義一個運動強度閾值，當(dāng)疑似運動目標(biāo)的運動強度小于該閾值時，我們將其過濾到，及舍棄運動強度小于運動強度預(yù)設(shè)閾值的運動元，得到有效運動目標(biāo)。

參見圖4所示結(jié)構(gòu)示意圖，作為本發(fā)明一個優(yōu)選實施例，其中，根據(jù)該參數(shù)信息判斷是否需要轉(zhuǎn)動攝像頭的方法具體包括：

分別設(shè)定有效運動目標(biāo)的持續(xù)運動時間閾值、運動位移閾值和運動方位角閾值并將其存儲于第二存儲模塊中；

計算該有效運動目標(biāo)的有效運動目標(biāo)的持續(xù)運動時間、運動位移和運動方位角并將其放置于第二存儲模塊中；

分析判斷，當(dāng)該運動持續(xù)時間達(dá)到該運動持續(xù)時間閾值、該運動位移達(dá)到該運動位移閾值且該運動方位角達(dá)到所屬運動方位角閾值時轉(zhuǎn)動攝像頭并刷新存儲模塊中儲存的參數(shù)信息；否則，繼續(xù)判斷有效運動目標(biāo)的下一組參數(shù)信息。

參見圖5所示流程圖，跟蹤一個運動目標(biāo)時，首先判斷該運動目標(biāo)的持續(xù)運動時間是否達(dá)到設(shè)定的持續(xù)運動時間閾值，如果沒有達(dá)到，則結(jié)束對本運動目標(biāo)的跟蹤，開始跟蹤下一個運動目標(biāo)；如果達(dá)到設(shè)定的運動持續(xù)時間閾值，判斷該運動目標(biāo)的運動位移是否達(dá)到設(shè)定的運動位移閾值，如果沒有達(dá)到，則結(jié)束本運動目標(biāo)的跟蹤，開始下一個運動目標(biāo)的跟蹤，如果達(dá)到設(shè)定的運動位移閾值，則判斷運動目標(biāo)的運動方位腳是否達(dá)到設(shè)定的運動方位角閾值，如果未達(dá)到設(shè)定的運動方位角閾值，則結(jié)束本運動目標(biāo)的跟蹤，開始下一個運動目標(biāo)的跟蹤，如果達(dá)到設(shè)定的運動方位角閾值，則轉(zhuǎn)動攝像頭。

其中，如果有一個極速的物體從攝像頭前方飛過，雖然移動的距離夠長，但是沒有實際的跟蹤必要，而設(shè)定持續(xù)時間閾值能有效防止在這種情況下攝像頭轉(zhuǎn)動；一個物體只是在攝像頭前方輕微抖動，雖 然持續(xù)時間夠長，但是運動位移達(dá)不到運動位移閾值，即設(shè)定運動位移閾值能有效避免此情況下的攝像頭轉(zhuǎn)動；被跟蹤的目標(biāo)在攝像頭前方進(jìn)行微小徘徊運動時，根據(jù)運動方位角閾值判斷不需要轉(zhuǎn)動攝像頭。

在攝像頭完成一次轉(zhuǎn)動后，需要更新存儲于存儲模塊中的跟蹤目標(biāo)的參數(shù)信息，并且，攝像頭的動態(tài)信息在一次轉(zhuǎn)動后也是及時更新的，這樣的能放防止下一次攝像頭轉(zhuǎn)動有偏差，具體表現(xiàn)為：如果下一次目標(biāo)朝攝像頭的轉(zhuǎn)向方向繼續(xù)前進(jìn)，可能會導(dǎo)致下一次攝像頭轉(zhuǎn)向速度過大，角度過大；如果下一次目標(biāo)朝攝像頭的反方向運動，但是最新的跟蹤窗口可能會與攝像頭轉(zhuǎn)動前的跟蹤窗口重合，或者導(dǎo)致運動位移過小而不進(jìn)行轉(zhuǎn)向，跟蹤滯后或者丟失。

綜上所述，本發(fā)明通過構(gòu)建一包括目標(biāo)跟蹤模塊、運動模塊和綜合分析模塊的運動目標(biāo)跟蹤裝置，通過獲取攝像頭采集到的圖像確定運動目標(biāo)并最終確定有效運動目標(biāo)，然后計算該有效運動目標(biāo)本次運動的參數(shù)信息并根據(jù)該參數(shù)信息判斷是否需要轉(zhuǎn)動攝像頭；并在攝像頭轉(zhuǎn)動完成后更新存儲在存儲器中的參數(shù)信息，通過本技術(shù)方案，能精準(zhǔn)實時有效跟蹤運動目標(biāo)并在攝像頭完成轉(zhuǎn)動后能夠繼續(xù)跟蹤運動目標(biāo)，無需像傳統(tǒng)方法一樣重新進(jìn)行一次運動檢測與跟蹤信息積累，而且本技術(shù)方案能夠快速跟蹤任何運動的物體，不依賴于任何物體模型。

本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該理解，本領(lǐng)域技術(shù)人員在結(jié)合現(xiàn)有技術(shù)以及上述實施例可以實現(xiàn)所述變化例，在此不做贅述。這樣的變化例并不 影響本發(fā)明的實質(zhì)內(nèi)容，在此不予贅述。

以上對本發(fā)明的較佳實施例進(jìn)行了描述。需要理解的是，本發(fā)明并不局限于上述特定實施方式，其中未盡詳細(xì)描述的設(shè)備和結(jié)構(gòu)應(yīng)該理解為用本領(lǐng)域中的普通方式予以實施；任何熟悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明技術(shù)方案范圍情況下，都可利用上述揭示的方法和技術(shù)內(nèi)容對本發(fā)明技術(shù)方案作出許多可能的變動和修飾，或修改為等同變化的等效實施例，這并不影響本發(fā)明的實質(zhì)內(nèi)容。因此，凡是未脫離本發(fā)明技術(shù)方案的內(nèi)容，依據(jù)本發(fā)明的技術(shù)實質(zhì)對以上實施例所做的任何簡單修改、等同變化及修飾，均仍屬于本發(fā)明技術(shù)方案保護(hù)的范圍。