本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種目標(biāo)跟蹤方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

現(xiàn)如今，需要智能監(jiān)控設(shè)備能夠進(jìn)行移動(dòng)偵測，但大多不能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。在有異常情況發(fā)生時(shí)，往往希望可以持續(xù)跟蹤目標(biāo)，盡可能久的保持目標(biāo)在監(jiān)控視野中，這樣可以獲取更多的異常信息，增加取證的質(zhì)量或作其他用途。

傳統(tǒng)技術(shù)中，通常是采用簡單的減影或者幀差法來預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向，然而，簡單的減影或者幀差只能在設(shè)備靜止時(shí)預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向，一旦監(jiān)控設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)，則無法使用，不能持續(xù)跟蹤。也有采用比較復(fù)雜的跟蹤方法來預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)行方向，但復(fù)雜的跟蹤方法往往需要目標(biāo)檢測和特征匹配，需要較大的運(yùn)算，一般要在服務(wù)器上運(yùn)行，從而增加了硬件成本。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

基于此，有必要針對(duì)上述問題，提供一種在監(jiān)控設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)下還能持續(xù)跟蹤且能降低運(yùn)算量從而能夠節(jié)省硬件成本的目標(biāo)跟蹤方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

一種目標(biāo)跟蹤方法，所述方法包括：

在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下進(jìn)行目標(biāo)檢測；

當(dāng)檢測到監(jiān)控畫面中出現(xiàn)目標(biāo)時(shí)，對(duì)所述目標(biāo)進(jìn)行定位；

根據(jù)所述目標(biāo)產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向；

當(dāng)檢測到所述目標(biāo)有離開攝像頭視野趨勢時(shí)，根據(jù)所述目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)；

在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下采用動(dòng)態(tài)背景建模方式對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。

在一個(gè)實(shí)施例中，所述在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下進(jìn)行目標(biāo)檢測，包括：

采用背景建模算法對(duì)在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下的監(jiān)控畫面的每一幀圖像進(jìn)行處理，獲取當(dāng)前幀圖像相對(duì)于上一幀圖像的前景點(diǎn)；

獲取所述前景點(diǎn)在水平方向上的投影；

若前景點(diǎn)投影的總數(shù)大于預(yù)設(shè)的閾值，則

檢測到當(dāng)前幀圖像中出現(xiàn)目標(biāo)。

在一個(gè)實(shí)施例中，所述對(duì)所述目標(biāo)進(jìn)行定位，包括：

對(duì)前景點(diǎn)投影采用貪婪聚類算法進(jìn)行聚類處理，獲取前景點(diǎn)投影數(shù)量最多的聚類；

根據(jù)所述前景點(diǎn)投影數(shù)量最多的聚類中的前景點(diǎn)投影的最左位置和最右位置確定目標(biāo)的位置。

在一個(gè)實(shí)施例中，所述當(dāng)檢測到所述目標(biāo)有離開攝像頭視野趨勢時(shí)，根據(jù)所述目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)，包括：

若檢測到所述目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向向左且所述目標(biāo)的最左位置在當(dāng)前幀圖像的左半部時(shí)，控制設(shè)備向左轉(zhuǎn)動(dòng)；

若檢測到所述目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向向右且所述目標(biāo)的最右位置在當(dāng)前幀圖像的右半部時(shí)，控制設(shè)備向右轉(zhuǎn)動(dòng)。

在一個(gè)實(shí)施例中，所述在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下采用動(dòng)態(tài)背景建模方式對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，包括：

在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下獲取下一幀圖像和當(dāng)前幀圖像的重合區(qū)域；

當(dāng)對(duì)所述下一幀圖像建模時(shí)將所述重合區(qū)域拷貝到所述下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型中；

對(duì)下一幀圖像中相對(duì)于所述當(dāng)前幀圖像新增的區(qū)域進(jìn)行重新建模，生成所述下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型；

根據(jù)下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型檢測所述目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向；

根據(jù)所述目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備對(duì)所述目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。

在一個(gè)實(shí)施例中，在根據(jù)所述目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備對(duì)所述目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的過程中，當(dāng)檢測到所述重合區(qū)域的背景模型存在前景點(diǎn)時(shí)，采用腐蝕算法對(duì)檢測到的前景點(diǎn)進(jìn)行去除噪點(diǎn)處理。

一種目標(biāo)跟蹤裝置，所述裝置包括：

目標(biāo)檢測模塊，用于在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下進(jìn)行目標(biāo)檢測；

目標(biāo)定位模塊，用于當(dāng)檢測到監(jiān)控畫面中出現(xiàn)目標(biāo)時(shí)，對(duì)所述目標(biāo)進(jìn)行定位；

運(yùn)動(dòng)方向預(yù)測模塊，用于根據(jù)所述目標(biāo)產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向；

設(shè)備控制模塊，用于當(dāng)檢測到所述目標(biāo)有離開攝像頭視野趨勢時(shí)，根據(jù)所述目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)；

目標(biāo)跟蹤模塊，用于在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下采用動(dòng)態(tài)背景建模方式對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。

在一個(gè)實(shí)施例中，所述裝置還包括：

前景點(diǎn)獲取模塊，用于采用背景建模算法對(duì)在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下的監(jiān)控畫面的每一幀圖像進(jìn)行處理，獲取當(dāng)前幀圖像相對(duì)于上一幀圖像的前景點(diǎn)；

投影獲取模塊，用于獲取所述前景點(diǎn)在水平方向上的投影；

所述目標(biāo)檢測模塊還用于若前景點(diǎn)投影的總數(shù)大于預(yù)設(shè)的閾值，則

檢測到當(dāng)前幀圖像中出現(xiàn)目標(biāo)。

在一個(gè)實(shí)施例中，所述裝置還包括：

聚類處理模塊，用于對(duì)前景點(diǎn)投影采用貪婪聚類算法進(jìn)行聚類處理，獲取前景點(diǎn)投影數(shù)量最多的聚類；

所述目標(biāo)定位模塊還用于根據(jù)所述前景點(diǎn)投影數(shù)量最多的聚類中的前景點(diǎn)投影的最左位置和最右位置確定目標(biāo)的位置。

在一個(gè)實(shí)施例中，所述設(shè)備控制模塊還用于若檢測到所述目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向向左且所述目標(biāo)的最左位置在當(dāng)前幀圖像的左半部時(shí)，控制設(shè)備向左轉(zhuǎn)動(dòng)；若檢測到所述目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向向右且所述目標(biāo)的最右位置在當(dāng)前幀圖像的右半部時(shí)，控制設(shè)備向右轉(zhuǎn)動(dòng)。

在一個(gè)實(shí)施例中，所述裝置還包括：

重合區(qū)域獲取模塊，用于在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下獲取下一幀圖像和當(dāng)前幀圖像的重合區(qū)域；

重合區(qū)域拷貝模塊，用于當(dāng)對(duì)所述下一幀圖像建模時(shí)將所述重合區(qū)域拷貝到所述下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型中；

背景模型生成模塊，用于對(duì)下一幀圖像中相對(duì)于所述當(dāng)前幀圖像新增的區(qū)域進(jìn)行重新建模，生成所述下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型；

運(yùn)動(dòng)方向檢測模塊，用于根據(jù)下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型檢測所述目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向；

所述目標(biāo)跟蹤模塊還用于根據(jù)所述目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備對(duì)所述目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。

在一個(gè)實(shí)施例中，所述裝置還包括：

噪點(diǎn)去除模塊，用于在根據(jù)所述目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備對(duì)所述目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的過程中，當(dāng)檢測到所述重合區(qū)域的背景模型存在前景點(diǎn)時(shí)，采用腐蝕算法對(duì)檢測到的前景點(diǎn)進(jìn)行去除噪點(diǎn)處理。

一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)以下步驟：

在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下進(jìn)行目標(biāo)檢測；

當(dāng)檢測到監(jiān)控畫面中出現(xiàn)目標(biāo)時(shí)，對(duì)所述目標(biāo)進(jìn)行定位；

根據(jù)所述目標(biāo)產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向；

當(dāng)檢測到所述目標(biāo)有離開攝像頭視野趨勢時(shí)，根據(jù)所述目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)；

在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下采用動(dòng)態(tài)背景建模方式對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。

一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)以下步驟：

在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下進(jìn)行目標(biāo)檢測；

當(dāng)檢測到監(jiān)控畫面中出現(xiàn)目標(biāo)時(shí)，對(duì)所述目標(biāo)進(jìn)行定位；

根據(jù)所述目標(biāo)產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向；

當(dāng)檢測到所述目標(biāo)有離開攝像頭視野趨勢時(shí)，根據(jù)所述目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)；

在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下采用動(dòng)態(tài)背景建模方式對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。

上述目標(biāo)跟蹤方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下進(jìn)行目標(biāo)檢測；當(dāng)檢測到監(jiān)控畫面中出現(xiàn)目標(biāo)時(shí)，對(duì)所述目標(biāo)進(jìn)行定位；根據(jù)所述目標(biāo)產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向；當(dāng)檢測到所述目標(biāo)有離開攝像頭視野趨勢時(shí)，根據(jù)所述目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)；在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下采用動(dòng)態(tài)背景建模方式對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。采用動(dòng)態(tài)背景建模方式僅需很小的運(yùn)算量即可完成背景建模，以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤，同時(shí)避免了在目標(biāo)跟蹤過程中需要在每一幀圖像中進(jìn)行目標(biāo)檢測，降低了運(yùn)算量，從而無需外接其它硬件設(shè)備，能夠節(jié)省硬件成本，實(shí)現(xiàn)了在監(jiān)控設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)下對(duì)目標(biāo)的持續(xù)跟蹤。

附圖說明

圖1為一個(gè)實(shí)施例中目標(biāo)跟蹤方法的流程圖；

圖2為另一個(gè)實(shí)施例中目標(biāo)跟蹤方法的流程圖；

圖3為一個(gè)實(shí)施例中前景點(diǎn)在水平方向上投影的原理圖；

圖4為一個(gè)實(shí)施例中對(duì)前景點(diǎn)投影進(jìn)行聚類處理的原理圖；

圖5為一個(gè)實(shí)施例中動(dòng)態(tài)背景建模方式的原理圖；

圖6為一個(gè)實(shí)施例中目標(biāo)跟蹤裝置的結(jié)構(gòu)框圖；

圖7為另一個(gè)實(shí)施例中目標(biāo)跟蹤裝置的結(jié)構(gòu)框圖；

圖8為一個(gè)實(shí)施例中設(shè)備的內(nèi)部結(jié)構(gòu)框圖。

具體實(shí)施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

如圖1所示，在一個(gè)實(shí)施例中，提供了一種目標(biāo)跟蹤方法，該方法包括：

步驟102，在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下進(jìn)行目標(biāo)檢測。

本實(shí)施例中，設(shè)備可為監(jiān)控設(shè)備，例如可以是攝像機(jī)，攝像機(jī)可為數(shù)字?jǐn)z像機(jī)或模擬攝像機(jī)。設(shè)備具有一個(gè)預(yù)先設(shè)置的靜止位置，靜止位置可通過設(shè)置進(jìn)行更改，設(shè)備在靜止?fàn)顟B(tài)下處于這個(gè)靜止位置，在該靜止位置進(jìn)行目標(biāo)檢測。

具體的，獲取設(shè)備在靜止位置采集到的圖像，若該圖像中不存在動(dòng)態(tài)目標(biāo)，則將該圖像設(shè)置為樣本圖像，獲取該樣本圖像的灰度圖像，采用背景建模算法進(jìn)行建模，得到樣本圖像對(duì)應(yīng)的樣本背景模型，實(shí)時(shí)地檢測設(shè)備在靜止位置采集到的圖像是否發(fā)生變化，若是，則采用背景建模算法更新該樣本背景模型。

在一個(gè)實(shí)施例中，獲取設(shè)備在靜止位置采集到的當(dāng)前幀圖像，采用背景減法獲取當(dāng)前幀圖像相對(duì)于樣本圖像的前景點(diǎn)。前景和背景是一組相對(duì)的概念，前景是指圖像中位于主體之前的，靠近攝像機(jī)鏡頭的景物或人物，背景是位置主體之后，遠(yuǎn)離攝像機(jī)鏡頭的景物。在目標(biāo)跟蹤的場景中，人、動(dòng)物和車輛是前景，其余的景物一般都作為背景。前景點(diǎn)可理解為當(dāng)前幀圖像中與樣本背景模型不同的像素點(diǎn)。

進(jìn)一步的，在獲取當(dāng)前幀圖像相對(duì)于樣本圖像的前景點(diǎn)后，獲取前景點(diǎn)現(xiàn)在水平方向上的投影，計(jì)算前景點(diǎn)投影的總數(shù)，若前景點(diǎn)投影的總數(shù)大于預(yù)設(shè)的閾值，則檢測到當(dāng)前幀圖像中出現(xiàn)目標(biāo)。

在一個(gè)實(shí)施例中，在獲取當(dāng)前幀圖像相對(duì)于上一幀圖像的前景點(diǎn)的步驟中，前景點(diǎn)和背景點(diǎn)的灰度值是不同的，通過比較當(dāng)前幀圖像與上一幀圖像像素點(diǎn)灰度值的不同，從而獲取當(dāng)前幀圖像相對(duì)于上一幀圖像的前景點(diǎn)。

步驟104，當(dāng)檢測到監(jiān)控畫面中出現(xiàn)目標(biāo)時(shí)，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位。

本實(shí)施例中，可獲取水平方向上每一個(gè)坐標(biāo)上的前景點(diǎn)投影的個(gè)數(shù)，據(jù)此計(jì)算前景點(diǎn)投影的平均數(shù)，將每個(gè)坐標(biāo)上小于平均數(shù)的前景點(diǎn)投影置為0，以消除噪點(diǎn)的影響。

具體的，對(duì)前景點(diǎn)投影采用貪婪聚類算法進(jìn)行聚類處理，生成一個(gè)或多個(gè)聚類，若存在多個(gè)聚類，則計(jì)算每個(gè)聚類的前景點(diǎn)投影總數(shù)，將前景點(diǎn)投影總數(shù)最大的聚類作為目標(biāo)，若僅有一個(gè)聚類，則將該聚類作為目標(biāo)，根據(jù)目標(biāo)前景點(diǎn)投影的最左位置和最右位置確定目標(biāo)的位置。

進(jìn)一步的，根據(jù)目標(biāo)前景點(diǎn)投影的最左位置和最右位置計(jì)算目標(biāo)前景點(diǎn)投影的中心位置，根據(jù)該中心位置確定目標(biāo)的位置。

步驟106，根據(jù)目標(biāo)產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向。

本實(shí)施例中，在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下監(jiān)測監(jiān)控畫面的每一幀圖像，獲取每一幀圖像中目標(biāo)的位置，從而得到目標(biāo)的歷史運(yùn)動(dòng)軌跡，根據(jù)目標(biāo)的歷史運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向。

具體的，根據(jù)每一幀圖像中目標(biāo)的位置和目標(biāo)的歷史運(yùn)動(dòng)軌跡，判斷目標(biāo)是否有離開攝像頭視野趨勢，若是，則進(jìn)入步驟步驟108，若否，則繼續(xù)在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下對(duì)目標(biāo)的位置和運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行監(jiān)測。

步驟108，當(dāng)檢測到目標(biāo)有離開攝像頭視野趨勢時(shí)，根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)。

本實(shí)施例中，當(dāng)檢測到目標(biāo)有離開攝像頭視野趨勢時(shí)指的是，檢測到目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向向左且目標(biāo)的最左位置在當(dāng)前幀圖像的左半部，或檢測到目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向向右且目標(biāo)的最右位置在當(dāng)前幀圖像的右半部，此時(shí)，控制設(shè)備向目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向轉(zhuǎn)動(dòng)，使得目標(biāo)始終處于攝像頭視野中。

步驟110，在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下采用動(dòng)態(tài)背景建模方式對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。

本實(shí)施例中，在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下獲取下一幀圖像，由于設(shè)備在水平方向上轉(zhuǎn)動(dòng)，所以當(dāng)前幀圖像和下一幀圖像的大部分圖像是相同的，確定下一幀圖像與當(dāng)前幀圖像的重合區(qū)域，在對(duì)下一幀圖像建模時(shí)將重合區(qū)域拷貝到下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型中，對(duì)下一幀圖像中相對(duì)于當(dāng)前幀圖像新增的區(qū)域進(jìn)行重新建模，生成下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型。大幅減少了運(yùn)算量，避免了不必要的計(jì)算。

具體的，對(duì)當(dāng)前幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型和下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型采用背景減法，從而獲取目標(biāo)的位置，根據(jù)目標(biāo)的位置變化確定目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向，根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備向著目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向轉(zhuǎn)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的持續(xù)跟蹤。

在一個(gè)實(shí)施例中，在根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的過程中，當(dāng)檢測到重合區(qū)域的背景模型存在前景點(diǎn)時(shí)，采用腐蝕算法對(duì)檢測到的前景點(diǎn)進(jìn)行去除噪點(diǎn)處理。

本實(shí)施例中，在根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的過程中，在設(shè)備運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下，針對(duì)監(jiān)控畫面的每一幀圖像獲取目標(biāo)的前景點(diǎn)，重復(fù)進(jìn)行目標(biāo)跟蹤方法中的步驟，從而獲取目標(biāo)的位置，若檢測到重合區(qū)域的背景模型存在前景點(diǎn)時(shí)，確定該前景點(diǎn)為噪點(diǎn)，采用腐蝕算法對(duì)檢測到的前景點(diǎn)進(jìn)行去除噪點(diǎn)處理。

在一個(gè)實(shí)施例中，采用“l(fā)”型腐蝕算法，僅對(duì)圖像進(jìn)行一次遍歷，通過一次遍歷既針對(duì)監(jiān)控畫面的每一幀圖像獲取目標(biāo)的前景點(diǎn)，又完成去除噪點(diǎn)處理。

上述目標(biāo)跟蹤方法，在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下進(jìn)行目標(biāo)檢測；當(dāng)檢測到監(jiān)控畫面中出現(xiàn)目標(biāo)時(shí)，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位；根據(jù)目標(biāo)產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向；當(dāng)檢測到目標(biāo)有離開攝像頭視野趨勢時(shí)，根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)；在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下采用動(dòng)態(tài)背景建模方式對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。采用動(dòng)態(tài)背景建模方式僅需很小的運(yùn)算量即可完成背景建模，以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤，同時(shí)避免了在目標(biāo)跟蹤過程中需要在每一幀圖像中進(jìn)行目標(biāo)檢測，降低了運(yùn)算量，從而無需外接其它硬件設(shè)備，能夠節(jié)省硬件成本，實(shí)現(xiàn)了在監(jiān)控設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)下對(duì)目標(biāo)的持續(xù)跟蹤。

如圖2所示，在一個(gè)實(shí)施例中，提供了一種目標(biāo)跟蹤方法，該方法包括：

步驟202，采用背景建模算法對(duì)在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下的監(jiān)控畫面的每一幀圖像進(jìn)行處理，獲取當(dāng)前幀圖像相對(duì)于上一幀圖像的前景點(diǎn)。

本實(shí)施例中，背景建模算法可為基于像素點(diǎn)的背景建模算法，例如可為：vibe(vi步驟ualbackgroundextractor，視覺背景提取)方法、混合高斯建模方法或幀差法等。

具體的，采用背景建模算法對(duì)上一幀圖像進(jìn)行建模，得到上一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型，獲取當(dāng)前幀圖像的灰度圖像，采用背景減法獲取當(dāng)前幀圖像相對(duì)于上一幀圖像的前景點(diǎn)。

步驟204，獲取前景點(diǎn)在水平方向上的投影。

本實(shí)施例中，對(duì)需要處理的圖像進(jìn)行下采樣，設(shè)下采樣之后的背景建模算法的分辨率為width×height。獲取前景點(diǎn)在水平方向上的投影，設(shè)前景點(diǎn)投影為cntinwidthx，x∈[0,width-1]，在每一幀圖像開始更新背景建模算法之前，將初始化為0。如圖3所示，在更新背景建模算法的過程中，若獲取到任意點(diǎn)(i,j)為前景點(diǎn)，則cntinwidthi＝cntinwidthi+1，從而獲取水平方向上每一個(gè)坐標(biāo)上的前景點(diǎn)投影的個(gè)數(shù)。

步驟206，若前景點(diǎn)投影的總數(shù)大于預(yù)設(shè)的閾值，則檢測到當(dāng)前幀圖像中出現(xiàn)目標(biāo)。

本實(shí)施例中，在獲取前景點(diǎn)現(xiàn)在水平方向上的投影后，計(jì)算前景點(diǎn)投影的總數(shù)，若前景點(diǎn)投影的總數(shù)大于預(yù)設(shè)的閾值：(nthreshod為閾值)，則檢測到當(dāng)前幀圖像中出現(xiàn)目標(biāo)。

步驟208，對(duì)前景點(diǎn)投影采用貪婪聚類算法進(jìn)行聚類處理，獲取前景點(diǎn)投影數(shù)量最多的聚類。

在一個(gè)實(shí)施例中，可在聚類處理之前，對(duì)前景點(diǎn)投影進(jìn)行預(yù)處理，以去除噪聲。如圖4所示，獲取水平方向上每一個(gè)坐標(biāo)上的前景點(diǎn)投影的個(gè)數(shù)，計(jì)算前景點(diǎn)投影的平均數(shù)meanfront＝sumfront÷width，將每個(gè)坐標(biāo)上小于平均數(shù)的前景點(diǎn)投影置為0，以消除噪點(diǎn)的影響：

具體的，對(duì)非零前景點(diǎn)投影采用貪婪聚類算法進(jìn)行聚類處理，設(shè)聚類的距離閾值為ndi步驟t，如ndi步驟t取值為2，對(duì)于兩個(gè)非零前景點(diǎn)投影，若距離小于ndi步驟t，則屬于同一類。

進(jìn)一步的，在聚類處理后可能生成多個(gè)聚類，例如，圖4中的obj1和obj2就是兩個(gè)聚類，這時(shí)需計(jì)算每個(gè)聚類的前景點(diǎn)投影總數(shù)，將前景點(diǎn)投影數(shù)量最多的聚類對(duì)應(yīng)的目標(biāo)作為設(shè)備的跟蹤目標(biāo)。

步驟210，根據(jù)前景點(diǎn)投影數(shù)量最多的聚類中的前景點(diǎn)投影的最左位置和最右位置確定目標(biāo)的位置。

本實(shí)施例中，對(duì)于每個(gè)聚類計(jì)算前景點(diǎn)投影之和：

其中，xkl，xkr為前景點(diǎn)投影數(shù)量最多的聚類的最左位置和最右位置，則目標(biāo)為：

k＝argmaxk{sumobjk}，目標(biāo)中心位置為(xkl+xkr)/2。

步驟212，根據(jù)目標(biāo)產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向。

本實(shí)施例中，在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下監(jiān)測監(jiān)控畫面的每一幀圖像，可根據(jù)目標(biāo)的中心位置(xkl+xkr)/2獲取每一幀圖像中目標(biāo)的位置，從而得到目標(biāo)的歷史運(yùn)動(dòng)軌跡，根據(jù)目標(biāo)的歷史運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向。

步驟214，當(dāng)檢測到目標(biāo)有離開攝像頭視野趨勢時(shí)，根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)。

本實(shí)施例中，當(dāng)檢測到目標(biāo)有離開攝像頭視野趨勢時(shí)，若目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向向左且目標(biāo)的最左位置在當(dāng)前幀圖像的左半部時(shí)，控制設(shè)備向左轉(zhuǎn)動(dòng)，若目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向向右且目標(biāo)的最右位置在當(dāng)前幀圖像的右半部時(shí)，控制設(shè)備向右轉(zhuǎn)動(dòng)：

其中，xl，xr為目標(biāo)的最左位置和最右位置。

步驟216，在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下獲取下一幀圖像和當(dāng)前幀圖像的重合區(qū)域。

本實(shí)施例中，在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下獲取下一幀圖像，確定下一幀圖像與當(dāng)前幀圖像的重合區(qū)域。如圖5所示，在設(shè)備向右轉(zhuǎn)動(dòng)的情況下，區(qū)域ii為下一幀圖像與當(dāng)前幀圖像的重合區(qū)域。

步驟218，當(dāng)對(duì)下一幀圖像建模時(shí)將重合區(qū)域拷貝到下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型中。

本實(shí)施例中，由于設(shè)備在水平方向上轉(zhuǎn)動(dòng)，所以當(dāng)前幀圖像和下一幀圖像的大部分圖像是相同的，在對(duì)下一幀圖像進(jìn)行建模時(shí)，可將重合區(qū)域拷貝到下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型中。

步驟220，對(duì)下一幀圖像中相對(duì)于當(dāng)前幀圖像新增的區(qū)域進(jìn)行重新建模，生成下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型。

本實(shí)施例中，如圖5所示，在設(shè)備向右轉(zhuǎn)動(dòng)的情況下，區(qū)域i和區(qū)域ii為當(dāng)前幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型，則區(qū)域ii和區(qū)域iii為下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型，在水平方向上區(qū)域i和區(qū)域iii的大小可設(shè)為dx，通過統(tǒng)計(jì)可得出下一幀圖像相對(duì)于當(dāng)前幀圖像轉(zhuǎn)過的平均區(qū)域若直接用代替dx，則可能由于誤差的累積造成對(duì)目標(biāo)跟蹤失敗。而在動(dòng)態(tài)建模方式中，應(yīng)保持目標(biāo)始終在區(qū)域ii中，可認(rèn)為區(qū)域ii的兩條邊界線屬于背景模型，所以可通過計(jì)算區(qū)域ii的兩條邊界線上前景點(diǎn)數(shù)量的最小值，由此來動(dòng)態(tài)調(diào)整dx，設(shè)dx在附近±δ變化，則有：

由此得出dx的最大值，從而不會(huì)出現(xiàn)目標(biāo)丟失的情況。

步驟222，根據(jù)下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型檢測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向。

本實(shí)施例中，重復(fù)步驟202至步驟220中部分或全部的步驟，對(duì)當(dāng)前幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型和下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型采用背景減法，從而獲取目標(biāo)的位置，根據(jù)目標(biāo)的位置變化確定目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向。

步驟224，根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。

本實(shí)施例中，根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備向著目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向轉(zhuǎn)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的持續(xù)跟蹤。

在一個(gè)實(shí)施例中，采用動(dòng)態(tài)背景建模方式對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤包括：采用動(dòng)態(tài)背景建模方法替代設(shè)備在靜止?fàn)顟B(tài)下采用的背景建模方法，在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)的情況下，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測和定位，根據(jù)目標(biāo)產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)規(guī)定預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)檢測到目標(biāo)有離開攝像頭視野的趨勢時(shí)，根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)。

在一個(gè)實(shí)施例中，在根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的過程中，當(dāng)檢測到重合區(qū)域的背景模型存在前景點(diǎn)時(shí)，采用腐蝕算法對(duì)檢測到的前景點(diǎn)進(jìn)行去除噪點(diǎn)處理。

本實(shí)施例中，在確定dx之后，定義兩個(gè)參數(shù)布爾值lastfore和布爾向量lastforevec[width-dx]，將這兩個(gè)參數(shù)初始化為true。設(shè)重合區(qū)域檢測過程為自上而下，從左向右掃描，設(shè)圖像最左上的點(diǎn)為坐標(biāo)原點(diǎn)，若坐標(biāo)(x，y)處為前景點(diǎn)，則有：

對(duì)兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行更新：

若(x，y)為背景點(diǎn)，則對(duì)兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行更新：

從而實(shí)現(xiàn)了在檢測前景點(diǎn)的過程中，采用腐蝕算法對(duì)檢測到的前景點(diǎn)進(jìn)行去除噪點(diǎn)處理。

在一個(gè)實(shí)施例中，目標(biāo)跟蹤方法還可應(yīng)用在垂直方向或其他方向上，通過獲取前景點(diǎn)投影在垂直方向或其他方向上的投影，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤。

在一個(gè)實(shí)施例中，在獲取當(dāng)前幀圖像相對(duì)于上一幀圖像的前景點(diǎn)的步驟之后，還包括：根據(jù)當(dāng)前幀圖像相對(duì)于上一幀圖像的前景點(diǎn)，生成當(dāng)前幀圖像中目標(biāo)的最小外接矩形，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行提取輪廓的操作，從而獲取當(dāng)前幀圖像中的目標(biāo)。

本實(shí)施例中，采用背景建模算法對(duì)在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下的監(jiān)控畫面的每一幀圖像進(jìn)行處理，獲取當(dāng)前幀圖像相對(duì)于上一幀圖像的前景點(diǎn)，獲取前景點(diǎn)在水平方向上的投影，根據(jù)前景點(diǎn)投影對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位，當(dāng)檢測到目標(biāo)有離開攝像頭視野趨勢時(shí)，根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)，在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下采用動(dòng)態(tài)背景建模方式對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，采用動(dòng)態(tài)背景建模方式僅需很小的運(yùn)算量即可完成背景建模，以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤，同時(shí)避免了在目標(biāo)跟蹤過程中需要在每一幀圖像中進(jìn)行目標(biāo)檢測，降低了運(yùn)算量，從而無需外接其它硬件設(shè)備，能夠節(jié)省硬件成本，實(shí)現(xiàn)了在監(jiān)控設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)下對(duì)目標(biāo)的持續(xù)跟蹤。

如圖6所示，在一個(gè)實(shí)施例中，提供了一種目標(biāo)跟蹤裝置600，該裝置包括：

目標(biāo)檢測模塊602，用于在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下進(jìn)行目標(biāo)檢測。

目標(biāo)定位模塊604，用于當(dāng)檢測到監(jiān)控畫面中出現(xiàn)目標(biāo)時(shí)，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位。

運(yùn)動(dòng)方向預(yù)測模塊606，用于根據(jù)目標(biāo)產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向。

設(shè)備控制模塊608，用于當(dāng)檢測到目標(biāo)有離開攝像頭視野趨勢時(shí)，根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)。

目標(biāo)跟蹤模塊610，用于在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下采用動(dòng)態(tài)背景建模方式對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。

如圖7所示，在一個(gè)實(shí)施例中，提供了一種目標(biāo)跟蹤裝置600，還包括：

前景點(diǎn)獲取模塊612，用于采用背景建模算法對(duì)在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下的監(jiān)控畫面的每一幀圖像進(jìn)行處理，獲取當(dāng)前幀圖像相對(duì)于上一幀圖像的前景點(diǎn)。

投影獲取模塊614，用于獲取前景點(diǎn)在水平方向上的投影。

目標(biāo)檢測模塊602還用于若前景點(diǎn)投影的總數(shù)大于預(yù)設(shè)的閾值，則檢測到當(dāng)前幀圖像中出現(xiàn)目標(biāo)。

聚類處理模塊616，用于對(duì)前景點(diǎn)投影采用貪婪聚類算法進(jìn)行聚類處理，獲取前景點(diǎn)投影數(shù)量最多的聚類。

目標(biāo)定位模塊604還用于根據(jù)前景點(diǎn)投影數(shù)量最多的聚類中的前景點(diǎn)投影的最左位置和最右位置確定目標(biāo)的位置。

設(shè)備控制模塊608還用于若檢測到目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向向左且目標(biāo)的最左位置在當(dāng)前幀圖像的左半部時(shí)，控制設(shè)備向左轉(zhuǎn)動(dòng)；若檢測到目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向向右且目標(biāo)的最右位置在當(dāng)前幀圖像的右半部時(shí)，控制設(shè)備向右轉(zhuǎn)動(dòng)。

重合區(qū)域獲取模塊618，用于在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下獲取下一幀圖像和當(dāng)前幀圖像的重合區(qū)域。

重合區(qū)域拷貝模塊620，用于當(dāng)對(duì)下一幀圖像建模時(shí)將重合區(qū)域拷貝到下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型中。

背景模型生成模塊622，用于對(duì)下一幀圖像中相對(duì)于當(dāng)前幀圖像新增的區(qū)域進(jìn)行重新建模，生成下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型。

運(yùn)動(dòng)方向檢測模塊624，用于根據(jù)下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型檢測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向。

目標(biāo)跟蹤模塊610還用于根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。

噪點(diǎn)去除模塊626，用于在根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的過程中，當(dāng)檢測到重合區(qū)域的背景模型存在前景點(diǎn)時(shí)，采用腐蝕算法對(duì)檢測到的前景點(diǎn)進(jìn)行去除噪點(diǎn)處理。

如圖8所示，在一個(gè)實(shí)施例中，提供了設(shè)備的內(nèi)部結(jié)構(gòu)框圖。設(shè)備包括通過系統(tǒng)總線連接的處理器、非易失性存儲(chǔ)介質(zhì)、內(nèi)存儲(chǔ)器和網(wǎng)絡(luò)接口。其中設(shè)備的非易失性存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有操作系統(tǒng)，還存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可讀指令，該計(jì)算機(jī)可讀指令被處理器執(zhí)行時(shí)，可使得處理器執(zhí)行目標(biāo)跟蹤方法。處理器用于提供計(jì)算和控制能力，支撐設(shè)備運(yùn)行。該內(nèi)存儲(chǔ)器中可存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可讀指令，該計(jì)算機(jī)可讀指令被處理器執(zhí)行時(shí)，可使得處理器執(zhí)行目標(biāo)跟蹤方法。網(wǎng)絡(luò)接口用于與其它設(shè)備進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)通信。

在一個(gè)實(shí)施例中，提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，計(jì)算機(jī)設(shè)備包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，處理器執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)以下步驟：在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下進(jìn)行目標(biāo)檢測；當(dāng)檢測到監(jiān)控畫面中出現(xiàn)目標(biāo)時(shí)，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位；根據(jù)目標(biāo)產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向；當(dāng)檢測到目標(biāo)有離開攝像頭視野趨勢時(shí)，根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)；在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下采用動(dòng)態(tài)背景建模方式對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。

在一個(gè)實(shí)施例中，處理器執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序時(shí)還可實(shí)現(xiàn)以下步驟：采用背景建模算法對(duì)在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下的監(jiān)控畫面的每一幀圖像進(jìn)行處理，獲取當(dāng)前幀圖像相對(duì)于上一幀圖像的前景點(diǎn)；獲取前景點(diǎn)在水平方向上的投影；若前景點(diǎn)投影的總數(shù)大于預(yù)設(shè)的閾值，則檢測到當(dāng)前幀圖像中出現(xiàn)目標(biāo)。

在一個(gè)實(shí)施例中，處理器執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序時(shí)還可實(shí)現(xiàn)以下步驟：對(duì)前景點(diǎn)投影采用貪婪聚類算法進(jìn)行聚類處理，獲取前景點(diǎn)投影數(shù)量最多的聚類；根據(jù)前景點(diǎn)投影數(shù)量最多的聚類中的前景點(diǎn)投影的最左位置和最右位置確定目標(biāo)的位置。

在一個(gè)實(shí)施例中，處理器執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序時(shí)還可實(shí)現(xiàn)以下步驟：若檢測到目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向向左且目標(biāo)的最左位置在當(dāng)前幀圖像的左半部時(shí)，控制設(shè)備向左轉(zhuǎn)動(dòng)；若檢測到目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向向右且目標(biāo)的最右位置在當(dāng)前幀圖像的右半部時(shí)，控制設(shè)備向右轉(zhuǎn)動(dòng)。

在一個(gè)實(shí)施例中，處理器執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序時(shí)還可實(shí)現(xiàn)以下步驟：在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下獲取下一幀圖像和當(dāng)前幀圖像的重合區(qū)域；當(dāng)對(duì)下一幀圖像建模時(shí)將重合區(qū)域拷貝到下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型中；對(duì)下一幀圖像中相對(duì)于當(dāng)前幀圖像新增的區(qū)域進(jìn)行重新建模，生成下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型；根據(jù)下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型檢測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向；根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。

在一個(gè)實(shí)施例中，處理器執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序時(shí)還可實(shí)現(xiàn)以下步驟：在根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的過程中，當(dāng)檢測到重合區(qū)域的背景模型存在前景點(diǎn)時(shí)，采用腐蝕算法對(duì)檢測到的前景點(diǎn)進(jìn)行去除噪點(diǎn)處理。

本實(shí)施例中，在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下進(jìn)行目標(biāo)檢測；當(dāng)檢測到監(jiān)控畫面中出現(xiàn)目標(biāo)時(shí)，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位；根據(jù)目標(biāo)產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向；當(dāng)檢測到目標(biāo)有離開攝像頭視野趨勢時(shí)，根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)；在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下采用動(dòng)態(tài)背景建模方式對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。采用動(dòng)態(tài)背景建模方式僅需很小的運(yùn)算量即可完成背景建模，以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤，同時(shí)避免了在目標(biāo)跟蹤過程中需要在每一幀圖像中進(jìn)行目標(biāo)檢測，降低了運(yùn)算量，從而無需外接其它硬件設(shè)備，能夠節(jié)省硬件成本，實(shí)現(xiàn)了在監(jiān)控設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)下對(duì)目標(biāo)的持續(xù)跟蹤。

在一個(gè)實(shí)施例中，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)以下步驟：在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下進(jìn)行目標(biāo)檢測；當(dāng)檢測到監(jiān)控畫面中出現(xiàn)目標(biāo)時(shí)，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位；根據(jù)目標(biāo)產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向；當(dāng)檢測到目標(biāo)有離開攝像頭視野趨勢時(shí)，根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)；在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下采用動(dòng)態(tài)背景建模方式對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。

在一個(gè)實(shí)施例中，計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)還可實(shí)現(xiàn)以下步驟：采用背景建模算法對(duì)在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下的監(jiān)控畫面的每一幀圖像進(jìn)行處理，獲取當(dāng)前幀圖像相對(duì)于上一幀圖像的前景點(diǎn)；獲取前景點(diǎn)在水平方向上的投影；若前景點(diǎn)投影的總數(shù)大于預(yù)設(shè)的閾值，則檢測到當(dāng)前幀圖像中出現(xiàn)目標(biāo)。

在一個(gè)實(shí)施例中，計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)還可實(shí)現(xiàn)以下步驟：對(duì)前景點(diǎn)投影采用貪婪聚類算法進(jìn)行聚類處理，獲取前景點(diǎn)投影數(shù)量最多的聚類；根據(jù)前景點(diǎn)投影數(shù)量最多的聚類中的前景點(diǎn)投影的最左位置和最右位置確定目標(biāo)的位置。

在一個(gè)實(shí)施例中，計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)還可實(shí)現(xiàn)以下步驟：若檢測到目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向向左且目標(biāo)的最左位置在當(dāng)前幀圖像的左半部時(shí)，控制設(shè)備向左轉(zhuǎn)動(dòng)；若檢測到目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向向右且目標(biāo)的最右位置在當(dāng)前幀圖像的右半部時(shí)，控制設(shè)備向右轉(zhuǎn)動(dòng)。

在一個(gè)實(shí)施例中，計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)還可實(shí)現(xiàn)以下步驟：在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下獲取下一幀圖像和當(dāng)前幀圖像的重合區(qū)域；當(dāng)對(duì)下一幀圖像建模時(shí)將重合區(qū)域拷貝到下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型中；對(duì)下一幀圖像中相對(duì)于當(dāng)前幀圖像新增的區(qū)域進(jìn)行重新建模，生成下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型；根據(jù)下一幀圖像對(duì)應(yīng)的背景模型檢測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向；根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。

在一個(gè)實(shí)施例中，計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)還可實(shí)現(xiàn)以下步驟：在根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的過程中，當(dāng)檢測到重合區(qū)域的背景模型存在前景點(diǎn)時(shí)，采用腐蝕算法對(duì)檢測到的前景點(diǎn)進(jìn)行去除噪點(diǎn)處理。

本實(shí)施例中，在設(shè)備靜止?fàn)顟B(tài)下進(jìn)行目標(biāo)檢測；當(dāng)檢測到監(jiān)控畫面中出現(xiàn)目標(biāo)時(shí)，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位；根據(jù)目標(biāo)產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向；當(dāng)檢測到目標(biāo)有離開攝像頭視野趨勢時(shí)，根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向控制設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)；在設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)下采用動(dòng)態(tài)背景建模方式對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。采用動(dòng)態(tài)背景建模方式僅需很小的運(yùn)算量即可完成背景建模，以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤，同時(shí)避免了在目標(biāo)跟蹤過程中需要在每一幀圖像中進(jìn)行目標(biāo)檢測，降低了運(yùn)算量，從而無需外接其它硬件設(shè)備，能夠節(jié)省硬件成本，實(shí)現(xiàn)了在監(jiān)控設(shè)備轉(zhuǎn)動(dòng)下對(duì)目標(biāo)的持續(xù)跟蹤。

以上所述實(shí)施例的各技術(shù)特征可以進(jìn)行任意的組合，為使描述簡潔，未對(duì)上述實(shí)施例中的各個(gè)技術(shù)特征所有可能的組合都進(jìn)行描述，然而，只要這些技術(shù)特征的組合不存在矛盾，都應(yīng)當(dāng)認(rèn)為是本說明書記載的范圍。

以上所述實(shí)施例僅表達(dá)了本發(fā)明的幾種實(shí)施方式，其描述較為具體和詳細(xì)，但并不能因此而理解為對(duì)發(fā)明專利范圍的限制。應(yīng)當(dāng)指出的是，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進(jìn)，這些都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。因此，本發(fā)明專利的保護(hù)范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。