本發(fā)明涉及一種針對衛(wèi)星視頻的多運動目標(biāo)快速跟蹤測速方法，適用于對數(shù)據(jù)處理速度要求高的視頻衛(wèi)星在軌處理。
背景技術(shù)：
隨著視頻衛(wèi)星技術(shù)的發(fā)展，對視頻衛(wèi)星所得視頻進(jìn)行處理受到越來越多的關(guān)注，人們希望能夠快速地獲得衛(wèi)星視頻中所包含的信息從而實現(xiàn)對突發(fā)事件的應(yīng)急響應(yīng)。而對衛(wèi)星視頻進(jìn)行多運動目標(biāo)快速跟蹤是一種重要的信息獲取手段，通過對衛(wèi)星視頻進(jìn)行多目標(biāo)的快速跟蹤可以有效獲得運動目標(biāo)的運動速度信息，便于事件決策。
通常在地面監(jiān)控視頻進(jìn)行多運動目標(biāo)快速跟蹤時，先通過運動目標(biāo)檢測將運動目標(biāo)提取出來，然后通過最優(yōu)二分圖匹配的方法對同一運動目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，但是上述方法并不滿足衛(wèi)星視頻應(yīng)用場景，這是因為衛(wèi)星視頻中的運動目標(biāo)較小，噪聲干擾大的特點給運動目標(biāo)檢測帶來了困難，同時地面所采用的跟蹤方法無法滿足衛(wèi)星視頻實時性的要求。
技術(shù)實現(xiàn)要素：
本發(fā)明為解決現(xiàn)有方法無法實現(xiàn)衛(wèi)星視頻中的運動目標(biāo)的跟蹤，且由于噪聲干擾大給運動目標(biāo)檢測帶來了困難以及無法滿足衛(wèi)星視頻實時性的問題，提供一種基于衛(wèi)星視頻的多運動目標(biāo)快速跟蹤測速方法。
基于衛(wèi)星視頻的多運動目標(biāo)快速跟蹤測速方法，該方法由以下步驟實現(xiàn)：
步驟一、獲取衛(wèi)星視頻的前m幀圖像，并建立背景模型，所述m為正整數(shù)；
步驟二、將當(dāng)前t幀圖像與步驟一中獲取前m幀圖像建立的背景模型進(jìn)行差分運算后提取運動目標(biāo)的位置信息和面積信息，并設(shè)定當(dāng)檢測的運動目標(biāo)的面積信息小于4個像素點時，該運動目標(biāo)為運動噪點；
步驟三、將獲取的當(dāng)前t幀運動目標(biāo)與t-1幀運動目標(biāo)進(jìn)行匹配，形成匹配線段；
具體為：設(shè)定匹配線段的匹配函數(shù)，匹配線段的匹配權(quán)值為c，用下式表示為：
c＝αccp+(1-αc)cs
式中，cp為相鄰兩幀運動目標(biāo)距離的匹配權(quán)值，cs為相鄰兩幀運動目標(biāo)間成像面積的匹配權(quán)值，αc為關(guān)系系數(shù)，所述cp和cs由下述公式表示為：
cs＝|st-1-st|
式中，
步驟四、將步驟三形成的匹配線段與未完結(jié)軌跡線進(jìn)行匹配，形成跟蹤軌跡線；
具體為：設(shè)定跟蹤軌跡線的匹配函數(shù)，跟蹤軌跡線的匹配權(quán)值為l，用下式表述為：
l＝α1lθ+β1lv+(1-α1-β1)ls
式中，lθ為線段匹配時角度匹配權(quán)值，lv為線段匹配時速度匹配權(quán)值，ls為線段匹配時成像面積匹配權(quán)值，α1，β1為匹配系數(shù)，所述lθ、lv和ls分別用下述函數(shù)表示為：
ls＝|sn-sb|
式中，vn為當(dāng)前未匹配線段速度，vb為當(dāng)前軌跡線在一秒內(nèi)的瞬時速度，sn為當(dāng)前未匹配線段的平均面積，sb為當(dāng)前軌跡線的平均面積，通過貪婪算法尋找l最小值，形成跟蹤軌跡線；
步驟五、對步驟四獲得的跟蹤軌跡線進(jìn)行判定，如果所述跟蹤軌跡線最后匹配線段的時間大于五秒，則判定該跟蹤軌跡線已經(jīng)完結(jié)，并將該跟蹤軌跡線加入到已完結(jié)軌跡線，同時從未完結(jié)軌跡線中刪除該跟蹤軌跡線；
若已完結(jié)軌跡線從開始的匹配線段到結(jié)束的匹配線段之間的總時間小于一秒，則判定該已完結(jié)軌跡線為噪聲軌跡線，同時從已完結(jié)軌跡線內(nèi)刪除該已完結(jié)軌跡線；
步驟六、存儲步驟五中獲得的已完結(jié)軌跡線的速度信息，讀取下一幀圖像，并判斷t是否是最后一幀，如果是，將所有軌跡線設(shè)置為完結(jié)，如果否，返回步驟二。
本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明先采用背景建模法對衛(wèi)星視頻建立背景模型并提取出運動目標(biāo)，然后設(shè)計了一種符合衛(wèi)星實際情況的匹配函數(shù)作為運動目標(biāo)的匹配依據(jù)，通過兩層次匹配和貪婪算法對目標(biāo)進(jìn)行匹配、跟蹤，根據(jù)跟蹤軌跡計算出運動目標(biāo)的運動速度信息。
本發(fā)明通過兩層次匹配和貪婪算法可以有效的降低多運動目標(biāo)的復(fù)雜度。通過對噪聲運動目標(biāo)及噪聲軌跡線的去除，解決了衛(wèi)星視頻中干擾較大的問題。
附圖說明
圖1為本發(fā)明所述的基于衛(wèi)星視頻的多運動目標(biāo)快速跟蹤測速方法的流程圖。
具體實施方式
具體實施方式一、結(jié)合圖1說明本實施方式，基于衛(wèi)星視頻的多運動目標(biāo)快速跟蹤測速方法，該方法由以下步驟實現(xiàn)：
一、通過提取前m幀視頻圖像建立背景模型，背景模型更新速率定為0.002，根據(jù)比對當(dāng)前t幀圖像與背景模型的區(qū)別提取運動目標(biāo)。所述m的值取50。
二、將所述當(dāng)前t幀圖像與前m幀建立的背景模型進(jìn)行差分運算，提取當(dāng)前t幀的運動目標(biāo)的位置信息、面積信息。若衛(wèi)星圖像分辨率為a米，運動目標(biāo)最小尺寸為b米×c米,那么連通域大小d最少應(yīng)為
將獲取的當(dāng)前t幀運動目標(biāo)與t-1幀運動目標(biāo)進(jìn)行匹配，形成匹配線段。設(shè)計匹配函數(shù)：
c＝αccp+(1-αc)cs
其中cp表示相鄰兩幀兩運動目標(biāo)距離匹配權(quán)值，cs表示相鄰兩幀兩運動物體成像面積匹配權(quán)值，αc表示關(guān)系系數(shù)。而cp和cs由如下公式表示：
cs＝|st-1-st|
式中，
本實施方式中αc取0.5。若cp大于3或cs/|st-1+st|大于0.33時則認(rèn)為當(dāng)前運動目標(biāo)與前一幀沒有相匹配的運動目標(biāo)。
三、將當(dāng)前t幀形成的所有匹配線段與所有的未完結(jié)軌跡經(jīng)行匹配，形成的跟蹤軌跡。
設(shè)計跟蹤軌跡的匹配權(quán)值函數(shù)，匹配權(quán)值設(shè)為l有以下公式：
l＝α1lθ+β1lv+(1-α1-β1)ls
式中l(wèi)θ表示對線段匹配時角度匹配權(quán)值，lv表示線段匹配時速度匹配權(quán)值，ls表示線段匹配時成像面積匹配權(quán)值，α1，β1為匹配系數(shù)。而lθ，lv，ls可用如下函數(shù)表示：
ls＝|sn-sb|
式中vn表示當(dāng)前未匹配線段速度，vb表示當(dāng)前軌跡線1秒內(nèi)的瞬時速度，sn表示當(dāng)前未匹配線段的平均面積，sb表示當(dāng)前軌跡線的平均面積。通過貪婪算法需找l最小值，形成跟蹤軌跡線。
若lv大于0.5或ls/|sn+sb|大于1或lθ大于1則認(rèn)為該匹配線沒匹配到合適軌跡線。沒匹配到軌跡線的匹配線段新建軌跡線。
本實施方式中，α1取0.25，β1取0.25。
四、當(dāng)前t幀的所有匹配線段與軌跡經(jīng)行匹配形成新的軌跡之后，對所有軌跡進(jìn)行判定，若該軌跡最后匹配線段出現(xiàn)時間為5秒之外，則認(rèn)為該軌跡線已經(jīng)完結(jié)，將該軌跡線加入到已完結(jié)軌跡線，并從未完結(jié)軌跡線中刪除該軌跡線。若已完結(jié)軌跡線從開始的匹配線段到結(jié)束的匹配線段之間的總時間小于1秒則認(rèn)為是噪聲軌跡線，從已完結(jié)軌跡線內(nèi)刪除該軌跡線。
五、通過軌跡線存儲的速度信息獲得感興趣目標(biāo)的速度信息。
六、讀取下一幀圖像，判斷t是否為最后一幀圖像，如果否，跳至第二步，如果是，將所有軌跡線設(shè)置為完結(jié)，并存儲軌跡線速度信息至存儲器。