用于在移動(dòng)終端中跟蹤視頻圖像中的物體的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明總體來說設(shè)及計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。更具體地講，設(shè)及一種用 于在移動(dòng)終端中跟蹤視頻圖像中的物體的方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著電子技術(shù)的飛速發(fā)展，各種移動(dòng)終端(例如，手機(jī)，平板電腦等)實(shí)現(xiàn)的功能越 來越多，相應(yīng)地，人們常常傾向于用移動(dòng)終端替代計(jì)算機(jī)來滿足各種需求，例如，通過移動(dòng) 終端實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻圖像中的物體(例如，行人、車輛、路標(biāo)等)的識(shí)別和跟蹤。
[0003] 目前，在移動(dòng)終端中實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻圖像中的物體進(jìn)行識(shí)別（例如，物體檢測、特征提 取、物體識(shí)別等）和跟蹤等處理需要2-4秒，比在一般的服務(wù)器上進(jìn)行處理慢了 11-21倍，此 夕h在移動(dòng)終端中實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻圖像中的物體進(jìn)行識(shí)別和跟蹤處理在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性方面也 具有局限性，例如，由于圖像處理識(shí)別和網(wǎng)絡(luò)延遲的存在，W及智能手機(jī)的帖間物體跟蹤計(jì) 算的速度與帖率的不匹配，使得無法實(shí)時(shí)地實(shí)現(xiàn)對(duì)當(dāng)前視頻帖中物體的定位跟蹤，如果丟 棄部分視頻帖進(jìn)行計(jì)算，雖然加快了對(duì)緩存區(qū)中視頻帖的處理并且及時(shí)地實(shí)現(xiàn)了對(duì)當(dāng)前帖 中物體的定位跟蹤，但是使得定位跟蹤的準(zhǔn)確性降低，另一方面，在移動(dòng)終端中進(jìn)行上述處 理不僅占用了內(nèi)存資源還消耗了移動(dòng)終端的電量。
[0004] 綜上所述，現(xiàn)有的通過移動(dòng)終端來跟蹤視頻圖像中的物體的方法無法保證物體跟 蹤的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的示例性實(shí)施例在于提供一種用于在移動(dòng)終端中跟蹤視頻圖像中的物體 的方法，通過所述方法，能夠克服現(xiàn)有的通過移動(dòng)終端跟蹤視頻圖像中的物體的方法無法 保證物體跟蹤的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的缺陷。
[0006] 根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施例，提供一種用于在移動(dòng)終端中跟蹤視頻圖像中的物體 的方法，包括：（A)實(shí)時(shí)地獲取視頻圖像的視頻帖；（B)識(shí)別視頻帖中是否存在具有預(yù)定特征 的可疑物體；（C)將首次識(shí)別出的存在具有預(yù)定特征的可疑物體的視頻帖作為觸發(fā)帖，將觸 發(fā)帖中的可疑物體進(jìn)行標(biāo)記并將觸發(fā)帖發(fā)送給服務(wù)器，將所述觸發(fā)帖之后獲取的視頻帖作 為候選帖進(jìn)行存儲(chǔ)；（D)當(dāng)從服務(wù)器接收到所述可疑物體是目標(biāo)物體的指示時(shí)，從服務(wù)器接 收觸發(fā)帖中的目標(biāo)物體的物體特征點(diǎn)和標(biāo)記位置特征點(diǎn)，從所述候選帖中確定用于對(duì)目標(biāo) 物體進(jìn)行定位跟蹤的參考帖，基于接收的觸發(fā)帖中的目標(biāo)物體的物體特征點(diǎn)和標(biāo)記位置特 征點(diǎn)，對(duì)參考帖進(jìn)行目標(biāo)物體位置標(biāo)記。
[0007] 可選地，步驟(B)包括：（BI)對(duì)獲取的視頻圖像的視頻帖中出現(xiàn)的物體進(jìn)行特征檢 (B2)判斷檢測出的特征與預(yù)定特征是否匹配，其中，當(dāng)檢測出的特征與預(yù)定特征匹配 時(shí)，確定視頻帖中出現(xiàn)的物體為可疑物體。
[0008] 可選地，在步驟(D)中，從所述候選帖中確定用于對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行定位跟蹤的參考 帖的步驟包括：（Dl)將所述候選帖轉(zhuǎn)換為灰度圖；（D2)利用轉(zhuǎn)換的灰度圖按照時(shí)間順序獲 取每兩個(gè)時(shí)間相鄰的候選帖的帖間差分，W形成候選帖的帖間差分序列；（D3)采用多種劃 分方式將所述帖間差分序列劃分為多個(gè)子序列組；（D4)提取每個(gè)子序列組中所包括的元素 之和為最大值的子序列；（D5)從提取出的子序列中確定包括的元素之和為最小值的子序 列；（D6)將確定的子序列所在的子序列組中相鄰的子序列的各自作為端點(diǎn)的帖間差分都對(duì) 應(yīng)的候選帖作為參考帖。
[0009] 可選地，步驟(D3)包括:判斷所述帖間差分序列中的帖間差分是否大于第一闊值， 其中，當(dāng)所述帖間差分序列中的所有帖間差分都不大于第一闊值時(shí)，采用多種劃分方式將 所述帖間差分序列劃分為多個(gè)子序列組。
[0010] 可選地，在步驟(D2)中，獲取每兩個(gè)時(shí)間相鄰的候選帖的帖間差分的步驟包括:確 定每兩個(gè)時(shí)間相鄰的候選帖的灰度圖之間所有相應(yīng)位置點(diǎn)的灰度差值的絕對(duì)值，利用確定 的絕對(duì)值確定每兩個(gè)時(shí)間相鄰的候選帖的帖間差分。
[0011] 可選地，在步驟(D)中，當(dāng)從服務(wù)器接收到所述可疑物體不是目標(biāo)物體的指示時(shí)， 釋放之前存儲(chǔ)的候選帖，并返回步驟(B)。
[0012] 可選地，在步驟(D)中，利用W下項(xiàng)中的任意一種方法依次對(duì)所述參考帖進(jìn)行目標(biāo) 物體位置標(biāo)記:光流法、卡爾曼濾波法、連續(xù)自適應(yīng)均值偏移算法。
[0013] 可選地，在步驟(D)中，當(dāng)對(duì)所述參考帖進(jìn)行目標(biāo)物體位置標(biāo)記的位置偏離了目標(biāo) 物體的預(yù)設(shè)位置時(shí)，釋放之前存儲(chǔ)的候選帖，并返回步驟(B)。
[0014] 可選地，在步驟(D)中，當(dāng)所述帖間差分序列中的任意帖間差分大于第一闊值時(shí)， 釋放之前存儲(chǔ)的候選帖，并返回步驟(B)。
[0015] 在根據(jù)本發(fā)明示例性實(shí)施例的用于在移動(dòng)終端中跟蹤視頻圖像中的物體的方法 中，能夠在移動(dòng)終端中連續(xù)地、實(shí)時(shí)地對(duì)視頻圖像中的物體進(jìn)行識(shí)別和跟蹤，有效地提高物 體定位跟蹤的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，同時(shí)減少了對(duì)內(nèi)存空間的占用。
【附圖說明】
[0016] 圖1示出根據(jù)本發(fā)明示例性實(shí)施例的用于在移動(dòng)終端中跟蹤視頻圖像中的物體的 方法的流程圖；
[0017] 圖2示出根據(jù)本發(fā)明示例性實(shí)施例的識(shí)別視頻帖中是否存在具有預(yù)定特征的可疑 物體的步驟的流程圖；
[0018] 圖3示出根據(jù)本發(fā)明示例性實(shí)施例的從所述候選帖中確定用于對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行定 位跟蹤的參考帖的步驟的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0019] 現(xiàn)將詳細(xì)參照本發(fā)明的實(shí)施例，所述實(shí)施例的示例在附圖中示出，其中，相同的標(biāo) 號(hào)始終指的是相同的部件。W下將通過參照附圖來說明所述實(shí)施例，W便解釋本發(fā)明。
[0020] 圖1示出根據(jù)本發(fā)明示例性實(shí)施例的用于在移動(dòng)終端中跟蹤視頻圖像中的物體的 方法的流程圖。運(yùn)里，作為示例，所述移動(dòng)終端可W是智能手機(jī)、平板電腦、游戲機(jī)、多媒體 播放器等安裝有視頻監(jiān)控設(shè)備的移動(dòng)終端。此外，作為示例，所述方法可由設(shè)置于移動(dòng)終端 中的相關(guān)的視頻監(jiān)控設(shè)備來實(shí)現(xiàn)，也可完全通過計(jì)算機(jī)程序來實(shí)現(xiàn)。
[0021] 如圖1所示，在步驟S100,實(shí)時(shí)地獲取視頻圖像的視頻帖。
[0022] 具體說來，可利用安裝在移動(dòng)終端中的相關(guān)視頻監(jiān)控設(shè)備(例如，安裝在智能手機(jī) 中的攝像頭等)來實(shí)時(shí)地拍攝視頻圖像，從而獲取到視頻圖像的視頻帖。
[0023] 在步驟S200,識(shí)別視頻帖中是否存在具有預(yù)定特征的可疑物體。
[0024] 運(yùn)里，可預(yù)先設(shè)置視頻帖中需要進(jìn)行識(shí)別的物體，作為示例，所述物體可W是行 人、車輛、路標(biāo)等，此外，由于每個(gè)物體都具有各自獨(dú)特的特征(例如，汽車具有封閉性的邊 緣、路標(biāo)固定的背景顏色、人臉區(qū)域人眼比臉頰顏色黑等），因此，可通過檢測視頻帖中出現(xiàn) 的物體是否具有預(yù)定特征來判斷視頻中出現(xiàn)的物體是否是可疑物體。下面，將結(jié)合圖2來詳 細(xì)說明識(shí)別視頻帖中是否存在具有預(yù)定特征的可疑物體的步驟。
[0025] 圖2示出根據(jù)本發(fā)明示例性實(shí)施例的識(shí)別視頻帖中是否存在具有預(yù)定特征的可疑 物體的步驟的流程圖。
[0026] 具體說來，在步驟S210,對(duì)獲取的視頻圖像的視頻帖中出現(xiàn)的物體進(jìn)行特征檢測。 例如，可檢測視頻圖像的視頻帖中出現(xiàn)的物體是否具有封閉性邊緣。
[0027] 在步驟S221，判斷檢測出的特征與預(yù)定特征是否匹配，當(dāng)檢測出的特征與預(yù)定特 征匹配時(shí)，在步驟S222,確定視頻帖中出現(xiàn)的物體為可疑物體。相應(yīng)地，當(dāng)檢測出的特征與 預(yù)定特征不匹配時(shí)，返回執(zhí)行步驟S210,繼續(xù)對(duì)獲取的視頻圖像的視頻帖中出現(xiàn)的物體進(jìn) 行特征檢測。例如，可根據(jù)汽車封閉性的邊緣特征來確定可疑物體是否是預(yù)先設(shè)置的需要 識(shí)別的汽車。
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