目標(biāo)定位跟蹤方法及其裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及智能監(jiān)控領(lǐng)域，特別涉及目標(biāo)定位跟蹤技術(shù)。
【背景技術(shù)】
[0002]對復(fù)雜場景中人體目標(biāo)進(jìn)行定位跟蹤是當(dāng)前計算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，其在智能監(jiān)控領(lǐng)域也有較大的應(yīng)用空間。針對人體目標(biāo)進(jìn)行定位跟蹤目前研究最多的方法有基于背景建模的方法、基于人體部分或整體區(qū)域進(jìn)行大量樣本機(jī)器學(xué)習(xí)的方法等，由于上述方法都是通過單攝像頭拍攝場景圖像并進(jìn)行分析處理，受場景的光線變化、人體目標(biāo)的復(fù)雜性及陰影等因素的影響較大，使得人體目標(biāo)定位跟蹤的精度大大降低。而通過深度采集設(shè)備獲取場景的深度圖像，將深度圖像用于分析人體目標(biāo)的定位跟蹤可以有效解決上述單目情況遇到的問題。目前利用深度圖像對目標(biāo)進(jìn)行定位跟蹤的技術(shù)主要是采用將目標(biāo)的前景數(shù)據(jù)投影到三維空間，再在三維空間對目標(biāo)進(jìn)行分割的計算，這種方法容易造成將一個目標(biāo)誤分為多個目標(biāo)的情況，精確度低而且計算量大。其中，深度采集設(shè)備是可以獲取場景目標(biāo)深度距離信息，并將其轉(zhuǎn)化為深度圖像的設(shè)備，如深度傳感器或基于雙目立體視覺技術(shù)的雙目相機(jī)等；分割是指將特定空間中的目標(biāo)點(diǎn)分割合并為不同的類別，完成目標(biāo)的分類。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的在于提供一種目標(biāo)定位跟蹤方法及其裝置，可以避免在三維空間中分割目標(biāo)時一個目標(biāo)被分割成多個目標(biāo)的情況，極大的節(jié)省運(yùn)算量，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的精確定位和跟蹤。
[0004]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的實(shí)施方式公開了一種目標(biāo)定位跟蹤方法，包括以下步驟:
[0005]采集并轉(zhuǎn)化深度數(shù)據(jù)為深度圖像數(shù)據(jù)，其中，深度圖像數(shù)據(jù)中灰度值的大小表示該深度圖像中的數(shù)據(jù)點(diǎn)與采集設(shè)備之間的距離；
[0006]提取深度圖像數(shù)據(jù)的前景數(shù)據(jù)；
[0007]計算前景數(shù)據(jù)在采集設(shè)備中的三維坐標(biāo)，并將該三維坐標(biāo)投影到現(xiàn)實(shí)的二維地平面形成二維地面圖像；
[0008]根據(jù)二維地面圖像中數(shù)據(jù)點(diǎn)的位置坐標(biāo)和分布密度合并屬于同一目標(biāo)的數(shù)據(jù)占.
[0009]將合并的數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布中心作為與該合并的數(shù)據(jù)點(diǎn)所對應(yīng)目標(biāo)的定位位置，根據(jù)該定位位置對該目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。
[0010]本發(fā)明的實(shí)施方式還公開了一種目標(biāo)定位跟蹤裝置，包括以下單元:
[0011]采集轉(zhuǎn)化單元，用于采集并轉(zhuǎn)化深度數(shù)據(jù)為深度圖像數(shù)據(jù)，其中，深度圖像數(shù)據(jù)中灰度值的大小表示該深度圖像中的數(shù)據(jù)點(diǎn)與采集設(shè)備之間的距離；
[0012]前景提取單元，用于提取深度圖像數(shù)據(jù)的前景數(shù)據(jù)；
[0013]坐標(biāo)計算單元，用于計算前景數(shù)據(jù)在采集設(shè)備中的三維坐標(biāo)，并將該三維坐標(biāo)投影到現(xiàn)實(shí)的二維地平面形成二維地面圖像；
[0014]數(shù)據(jù)點(diǎn)合并單元，用于根據(jù)二維地面圖像中數(shù)據(jù)點(diǎn)的位置坐標(biāo)和分布密度合并屬于同一目標(biāo)的數(shù)據(jù)點(diǎn)；
[0015]目標(biāo)跟蹤單元，用于將合并的數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布中心作為與該合并的數(shù)據(jù)點(diǎn)所對應(yīng)目標(biāo)的定位位置，根據(jù)該定位位置對該目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。
[0016]本發(fā)明實(shí)施方式與現(xiàn)有技術(shù)相比，主要區(qū)別及其效果在于:
[0017]本發(fā)明通過將前景數(shù)據(jù)在深度數(shù)據(jù)采集設(shè)備中的三維坐標(biāo)投影到實(shí)際的二維地平面，并根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布密度和坐標(biāo)對目標(biāo)進(jìn)行分割，可以避免在三維空間中分割目標(biāo)時一個目標(biāo)被分割成多個目標(biāo)的情況，極大的節(jié)省運(yùn)算量，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的精確定位和跟蹤。
[0018]進(jìn)一步地，設(shè)置數(shù)據(jù)點(diǎn)的灰度值大于背景灰度值，可以在后續(xù)分割目標(biāo)時清晰的確定數(shù)據(jù)點(diǎn)的位置和分布密度。
[0019]進(jìn)一步地，采用單高斯模型進(jìn)行背景建模所得的數(shù)據(jù)精度就可以滿足實(shí)際的需求，且計算速度塊，對計算機(jī)的運(yùn)算能力要求低。
【附圖說明】
[0020]圖1是本發(fā)明第一實(shí)施方式中一種目標(biāo)定位跟蹤方法的流程示意圖；
[0021]圖2是本發(fā)明第二實(shí)施方式中一種目標(biāo)定位跟蹤方法的流程示意圖；
[0022]圖3是本發(fā)明第二實(shí)施方式中深度圖像數(shù)據(jù)投影的示例圖；
[0023]圖4是本發(fā)明第二實(shí)施方式中進(jìn)行目標(biāo)定位跟蹤的效果示例圖；
[0024]圖5是本發(fā)明第三實(shí)施方式中一種目標(biāo)定位跟蹤裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0025]圖6是本發(fā)明第四實(shí)施方式中一種目標(biāo)定位跟蹤裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0026]在以下的敘述中，為了使讀者更好地理解本申請而提出了許多技術(shù)細(xì)節(jié)。但是，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以理解，即使沒有這些技術(shù)細(xì)節(jié)和基于以下各實(shí)施方式的種種變化和修改，也可以實(shí)現(xiàn)本申請各權(quán)利要求所要求保護(hù)的技術(shù)方案。
[0027]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明的實(shí)施方式作進(jìn)一步地詳細(xì)描述。
[0028]本發(fā)明第一實(shí)施方式涉及一種目標(biāo)定位跟蹤方法。圖1是該目標(biāo)定位跟蹤方法的流程示意圖。
[0029]具體地說,如圖1所示,該目標(biāo)定位跟蹤方法包括以下步驟:
[0030]在步驟101中，采集并轉(zhuǎn)化深度數(shù)據(jù)為深度圖像數(shù)據(jù)，其中，深度圖像數(shù)據(jù)中灰度值的大小表示該深度圖像中的數(shù)據(jù)點(diǎn)與采集設(shè)備之間的距離。
[0031]此后進(jìn)入步驟102，提取深度圖像數(shù)據(jù)的前景數(shù)據(jù)。
[0032]本步驟還包括以下子步驟:
[0033]通過單高斯模型對深度圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行背景建模。
[0034]采用單高斯模型進(jìn)行背景建模所得的數(shù)據(jù)精度就可以滿足實(shí)際的需求，且計算速度塊，對計算機(jī)的運(yùn)算能力要求低。
[0035]此外，可以理解，在本發(fā)明的其他實(shí)施方式中，也可以使用其他的模型對深度圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行背景建模，如混合高斯模型。
[0036]此后進(jìn)入步驟103，計算前景數(shù)據(jù)在采集設(shè)備中的三維坐標(biāo)，并將該三維坐標(biāo)投影到現(xiàn)實(shí)的二維地平面形成二維地面圖像。
[0037]本步驟包括以下子步驟:
[0038]設(shè)置二維地面圖像的長寬比與深度數(shù)據(jù)采集場景的長寬比相同；
[0039]設(shè)置二維地面圖像中數(shù)據(jù)點(diǎn)的灰度值大于二維地面圖像背景的灰度值。
[0040]其中，設(shè)置數(shù)據(jù)點(diǎn)的灰度值大于背景灰度值，可以在后續(xù)分割目標(biāo)時清晰的確定數(shù)據(jù)點(diǎn)的位置和分布密度。
[0041]此后進(jìn)入步驟104，根據(jù)二維地面圖像中數(shù)據(jù)點(diǎn)的位置坐標(biāo)和分布密度合并屬于同一目標(biāo)的數(shù)據(jù)點(diǎn)。
[0042]在本發(fā)明的一個優(yōu)選例中，僅根據(jù)二維地面圖像中數(shù)據(jù)點(diǎn)的位置坐標(biāo)和分布密度合并屬于同一目標(biāo)的數(shù)據(jù)點(diǎn)。在本發(fā)明的另一個例子中，可以根據(jù)二維地面圖像中數(shù)據(jù)點(diǎn)的位置坐標(biāo)和分布密度，以及其它的輔助信息，合并屬于同一目標(biāo)的數(shù)據(jù)點(diǎn)。
[0043]在本步驟中，對同一目標(biāo)的數(shù)據(jù)點(diǎn)的合并是基于DBSCAN密度算法完成的。在本實(shí)施方式中，基于密度算法合并目標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn)可以是將特定半徑內(nèi)中心密度較高的數(shù)據(jù)點(diǎn)合并為代表一個目標(biāo)的數(shù)據(jù)點(diǎn)。
[0044]此外，可以理解，在本發(fā)明的其他實(shí)施方式中，也可以采用OPTICS算法、DENCLUE
算法等。
[0045]此后進(jìn)入步驟105，將合并的數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布中心作為與該合并的數(shù)據(jù)點(diǎn)所對應(yīng)目標(biāo)的定位位置，根據(jù)該定位位置對該目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。
[0046]可以理解，在本發(fā)明中，單個數(shù)據(jù)點(diǎn)指圖像的單個像素，深度數(shù)據(jù)的采集設(shè)備可以是深度傳感器或者雙目相機(jī)或者其他可以采集深度數(shù)據(jù)的設(shè)備。
[0047]本發(fā)明通過將前景數(shù)據(jù)在深