專利名稱：運動跟蹤預測方法
運動跟蹤預測方法
技術領域：
本發(fā)明涉及運動跟蹤預測領域，特別是涉及一種運動跟蹤預測方法。背景技術：
目前，在智能監(jiān)控算法中對視頻的檢測和跟蹤算法的復雜度較大，尤其是當圖像 尺寸越大時，計算量越大，從而難以實時進行。也就是說，如果在圖像尺寸較大時對視頻監(jiān) 控系統(tǒng)中每一幀圖像都進行檢測計算的話，則計算量將會非常大。一般在圖像尺寸大的情 況下，通常的處理方法為將原有圖像的尺寸縮小以進行檢測和跟蹤，這樣可以減少計算量， 但這樣帶來的缺陷是可能會影響圖像檢測和跟蹤的精度。因此有必要提出一種新的技術方案來解決上述問題。

發(fā)明內容本部分的目的在于概述本發(fā)明的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施 例。在本部分以及本申請的說明書摘要和發(fā)明名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部 分、說明書摘要和發(fā)明名稱的目的模糊，而這種簡化或省略不能用于限制本發(fā)明的范圍。本發(fā)明的目的在于提供一種運動跟蹤預測方法，其能夠減少運算的復雜度。為了實現本發(fā)明的目的，本發(fā)明提供一種運動跟蹤預測方法，其包括選取不相鄰 的兩幀圖像；在所述不相鄰的兩幀圖像中確定同一運動目標，并分別檢測該運動目標在所 述不相鄰的兩幀圖像中的圖像矢量；計算所述運動目標在所述不相鄰的兩幀圖像中的圖像 矢量的差值；根據所述運動目標在所述不相鄰的兩幀圖像中的圖像矢量的差值，計算該運 動目標在所述不相鄰的兩幀圖像之間的各幀圖像中的圖像矢量。進一步的，以第N幀圖像及第N+n幀圖像分別表示所述不相鄰的兩幀圖像、以第 N+i幀表示所述不相鄰的兩幀圖像之間的某一幀圖像時，根據所述運動目標在所述不相鄰 的兩幀圖像中的圖像矢量的差值計算所述不相鄰的兩幀圖像之間的各幀圖像中的所述運 動目標的圖像矢量的差值的平均值，所述第N+i幀圖像中的所述運動目標的圖像矢量為第 N幀圖像中的所述運動目標的圖像矢量與i倍的所述平均值之和，其中，N為自然數，η為大 于1的自然數，i為小于η的自然數。進一步的，所述的圖像矢量包括所述運動目標在圖像中的外接矩形的中心位置、 寬度和高度。進一步的，確定的第N幀圖像中的運動目標k的外接矩形的中心位置為(x(N,k)， y(N, k))，寬度為Width(N, k)，高度為Heigh(N, k)，確定的第N+n幀圖像中的運動目標k的外接 矩形的中心位置為(x(N+n,k)，y(N+n,k))，寬度為Width(N+n,k)，高度為Heigh(N+n,k)，則所述位置 的差值Dx、Dy，寬度的差值DWidth和高度的差值DHeigh分別為Dx = x(N+n,k)-x(N,k)，Dy = y(N+n,k)-y(N,k),Dffidth = ffidth(N+njk)-ffidth(Njk),
DHe igh = Heigh (N+n, k) -He i gh (N, k)，則所述位置的差值Dx、Dy，寬度的差值DWidth和高度的差值DHeigh的平均值分 別為Dx/n，Dy/n, Dffidth/n, DHeigh/n。更進一步的，預測的第N+i幀圖像中的運動目標的外接矩形的中心位置(x(N+i,k)， Y(N+i,k))、寬度 Width(N+ijk)禾口聞度 Heigh(N+i,k) 的值為分別為x(N+ijk) = x(Njk) + (i*Dx)/n,y(N+ik) = y(N,k) + (i*Dy)/n，ffidth(N+ijk) = Width(N,k)-(i*DWidth)/n，Heigh(N+i,k) = Heigh(N,k)-(i*DHeigh)/n。進一步的，所述不相鄰的兩幀圖像中的在前的一幀存在所述運動目標，而在后的 一幀不存在所述運動目標時，進行所述運動目標的圖像矢量的單向預測。更進一步的，所述單向預測的預測順序是從在前的一幀圖像開始，每一幀圖像均 通過時間相鄰的上一幀圖像進行預測。進一步的，所述運動目標的外接矩形中心位置、寬度和高度的定義均在同一個以χ 軸為橫坐標、y軸為縱坐標的平面直角坐標系中定義。進一步的，所述運動目標的外接矩形的寬度對應的邊與χ軸平行，高度對應的邊 與y軸平行。與現有技術相比，本發(fā)明自定義一種監(jiān)控系統(tǒng)中運動跟蹤的預測方法，其只需要 對兩個不相鄰的含有同一個運動目標的兩幀圖像進行所述運動目標的檢測，就能由此預測 出兩幀圖像之間各幀圖像中所述運動目標的運動情況，而不需要對每一幀圖像都進行跟蹤 檢測，從而大大減少了跟蹤檢測運算時的計算復雜度。

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用 的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本 領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其它 的附圖。其中圖1為本發(fā)明中一個實施例中的運動跟蹤預測方法的示意圖；和圖2為本發(fā)明中運動跟蹤預測方法在一個具體實施例中的場景示意圖。
具體實施方式本發(fā)明的詳細描述主要通過程序、步驟、邏輯塊、過程或其他象征性的描述來直接 或間接地模擬本發(fā)明技術方案的運作。為透徹的理解本發(fā)明，在接下來的描述中陳述了很 多特定細節(jié)。而在沒有這些特定細節(jié)時，本發(fā)明則可能仍可實現。所屬領域內的技術人員 使用此處的這些描述和陳述向所屬領域內的其他技術人員有效的介紹他們的工作本質。換 句話說，為避免混淆本發(fā)明的目的，由于熟知的方法和程序已經容易理解，因此它們并未被 詳細描述。此處所稱的“一個實施例”或“實施例”是指可包含于本發(fā)明至少一個實現方式中 的特定特征、結構或特性。在本說明書中不同地方出現的“在一個實施例中”并非均指同一
5個實施例，也不是單獨的或選擇性的與其他實施例互相排斥的實施例。此外，表示一個或多 個實施例的方法、流程圖或功能框圖中的模塊順序并非固定的指代任何特定順序，也不構 成對本發(fā)明的限制。本發(fā)明提供一種運動跟蹤預測的方法，其只需要對不相鄰的含有同一個運動目標 的兩幀圖像進行所述運動目標的檢測，就能根據上述檢測獲得的信息預測出兩幀圖像之間 的各幀圖像中的所述運動目標的運動矢量，而不需要對每一幀圖像都進行跟蹤檢測，從而 大大減少了跟蹤檢測運算時的計算復雜度。換句話說，本發(fā)明提供的方法可以通過在需要 進行預測的某一幀或多個幀的之前和之后分別選取與所述需要進行預測的某一幀或多個 幀最近鄰的兩幀圖像，根據所述兩幀圖像中的同一個運動目標的外接矩形的中心位置、寬 度和高度來預測其所述兩幀圖像之間的各幀圖像中的所述運動目標。也就是說，首先將已 檢測到運動目標且不相鄰的兩幀圖像中的所述運動目標的外接矩形的中心位置、寬度和高 度進行線性差值，并分別計算所述線性差值的平均值；然后計算所述不相鄰的兩幀圖像中 所述運動目標的外接矩形中心位置、寬度和高度與對應的平均值的i倍的和以得到所述之 前幀圖像后的第i幀圖像中所述運動目標的外接矩形中心位置、寬度和高度。也就是說，不 需要對每一個幀圖像都進行運動跟蹤和檢測，而只需對之前和之后最近鄰的兩幀圖像進行 同一個運動目標的跟蹤檢測，然后就可以根據上述運動目標在所述兩幀圖像中的外接矩形 中心位置、寬度和高度來獲得所述兩幀圖像之間任一幀圖像中所述運動目標的運動情況。 其具體過程可參見圖1所示。圖1為本發(fā)明一個實施例中的運動跟蹤預測方法100的示意圖，所述運動跟蹤預 測方法100包括步驟110，選取不相鄰的兩幀圖像；所述不相鄰的兩幀圖像分別用第N幀圖像及第 N+n幀圖像表示，其中N為自然數，η為大于1的自然數；檢測運動目標在第N幀圖像和第 Ν+η幀圖像中的圖像矢量。所述的圖像矢量包括所述運動目標在圖像中的外接矩形中心位 置、寬度和高度。即在本步驟中確定第N幀圖像中運動目標k的外接矩形的中心位置(x(N, k)，y(N,k))、寬度Width(N,k)及長度Heigh(N,k)；并確定第N+n幀圖像中所述運動目標k的外接 矩形的中心位置(χ(N+n, k)，y (N+n, k))、寬度 Width(N+n, k)及長度 Heigh(N+n, k)。需要說明的是，為了方便描述所述線性差值，本說明書中的各個中心位置以及寬 度、長度的定義均在同一個以χ軸為橫坐標、y軸為縱坐標的平面直角坐標系中進行的。也 就是說，在不同的幀圖像中，所述平面直角坐標系的原點均是同一個參考點。如在第N幀圖 像中，所述平面直角坐標系以一交通指示燈為坐標原點，則在所有的幀圖像中均以同一個 交通指示燈為所述平面直角坐標系中的坐標原點。其中，所述運動目標的外接矩形的寬邊 均與所述χ軸平行，長邊均與所述y軸平行。從這里可以知道，下述步驟需要進行雙向預測的幀圖像N+i是所述第N幀圖像和 第N+n幀圖像之間的n-1個幀圖像的某一幀，也就是說，其中的i為大于0小于η的自然數。在實際應用中，不同幀圖像中對應的同一個運動目標的圖像矢量是可能不同的， 具體表現為所述運動目標在不同幀圖像中的外接矩形的中心位置、寬度和高度的差異，因 為所述運動目標不停地進行運動使得其外接矩形中心位置不同；而所述運動目標本身發(fā)生 的變化或者運動目標與獲取所述幀圖像的攝像設備之間距離發(fā)生的變化，均可能導致所述 運動目標的外接矩形的寬度或高度發(fā)生變化。圖2為本發(fā)明中監(jiān)控系統(tǒng)中運動跟蹤的預測方法在一個具體實施例中的場景示意圖。其中圖2中的圖像幀(1)和圖像幀(3)分別為第 N幀圖像和第N+n幀圖像的實際圖像，均包含運動目標A和運動目標B，圖2中的圖像幀⑵ 和圖像幀(4)分別利用虛線框對圖像幀(1)和圖像幀(3)中的運動目標A和運動目標B的 外接矩形進行了標記?？梢钥闯?，運動目標B在圖像幀⑵和圖像幀⑷中的外接矩形是 不相同的，因為運動目標B本身的姿勢發(fā)生了變化，從而影響了外接矩形的大小。同樣的， 運動目標A在圖像幀(2)和圖像幀(4)中的外接矩形是不相同的，因為運動目標A與攝像 設備的距離發(fā)生了變化，從而影響了外接矩形的大小。步驟120，計算所述兩幀圖像中圖像矢量的差值，即對所述運動目標k在第N幀圖 像和第N+n幀圖像的圖像矢量進行線性差值。具體來說，將所述運動目標的外接矩形的中 心位置，即所述外接矩形的中心位置在χ軸方向和y軸方向上的線性差值分別定義為Dx 和Dy，將所述外接矩形的寬度和長度的線性差值分別定義為DWidth和DHeigh，其具體為對所述運動目標k的外接矩形中心位置的線性差值則可記為Dx = χ(N+n>k)-x(Njk), Dy = y(N+n,k)-y(N,k)，對所述運動目標k的外接矩形的寬度和長度的線性差值則可記為Dffidth = Width(N+n,k)-Width(N,k)，DHeigh = Heigh(N+n,k)-Heigh(N, k)。步驟130，根據所述圖像矢量的差值計算該運動目標在所述兩幀圖像之間的各幀 圖像中的圖像矢量。即根據所述運動目標在所述不相鄰的兩幀圖像中的圖像矢量的差值， 計算該運動目標在所述不相鄰的兩幀圖像之間的各幀圖像中的圖像矢量。以第N+i幀圖像中表示第N幀和第N+n幀圖像之間的某一幀圖像，計算得到所述 運動目標k在第N+i幀圖像中的外接矩形的中心位置、寬度和高度，其中i為大于0且小 于η的自然數。其中所述運動目標k在第N+i幀圖像中的外接矩形的中心位置為(x(N+i,k)， y(N+i,k))、寬度為Width(N+i,k)和高度為Heigh(N+i,k)，這里的x(N+i,k)為所述運動目標k在第N+i 幀圖像中的外接矩形中心的橫坐標，y(N+i,k)為所述運動目標k在第N+i幀圖像中的外接矩 形中心的縱坐標。根據所述運動目標在所述不相鄰的兩幀圖像中的圖像矢量的差值計算第N幀和 第N+n幀圖像之間的各幀圖像中的所述運動目標的圖像矢量的差值的平均值，也即計算 得到所述運動目標k的外接矩形中心位置、寬度和高度的差值的平均值為Dx/n，Dy/n, Dffidth/n, DHeigh/n,則具體的計算所述運動目標k在第N+i幀圖像中的外接矩形中心位 置、寬度和高度的過程為計算所述運動目標k在第N+i幀圖像中的外接矩形橫坐標為x(N+ijk) = x(N,k) + (i*Dx)/n，計算所述運動目標k在第N+i幀圖像中的外接矩形縱坐標為y(N+ik) = y(N,k) + (i*Dy)/n，計算所述運動目標k在第N+i幀圖像中的外接矩形的寬度為ffidth(N+ijk) = Width(N,k)-(i*DWidth)/n，計算所述運動目標k在第N+i幀圖像中的外接矩形的高度為Heigh(N+i,k) = Heigh(N,k)-(i*DHeigh)/n。由此，經過第N幀圖像和第N+n幀圖像中檢測到的運動目標k的外接矩形中心位 置、寬度和高度計算出了第N+i幀圖像中的運動目標k的外接矩形中心位置、寬度和高度。當i取大于0且小于η的任一值時，則得到在第N幀圖像和第Ν+η幀圖像中任一幀圖像中 運動目標k的圖像矢量。需要指出的是，對于第N幀圖像存在運動目標k，而第Ν+η幀圖像中不存在運動目 標k時，則直接對第N+i (i為大于0小于η的自然數)幀圖像進行單向預測，也就是說，對 于第Ν+1幀圖像則只需要通過第N幀圖像進行單向預測就可以了，對第Ν+2幀圖像則需要 通過第Ν+1幀圖像進行單向預測得到，以此類推。而對于第N幀圖像中不存在運動目標k， 而第Ν+η幀圖像中存在所述運動目標k時，則不進行預測。當然，其中所述單向預測是本領 域的所屬技術人員都能夠實現的，且不是本發(fā)明的新的方案，所以這里就不再詳述。綜上所述，本發(fā)明通過在最相臨的兩幀圖像中檢測到的同一個運動目標來計算得 到兩幀圖像之間任一幀圖像的所述運動目標的運動情況，從而實現了雙向預測，大大減少 了對每一幀圖像進行運動檢測的計算量。上述說明已經充分揭露了本發(fā)明的具體實施方式
。需要指出的是，熟悉該領域的 技術人員對本發(fā)明的具體實施方式
所做的任何改動均不脫離本發(fā)明的權利要求書的范圍。 相應地，本發(fā)明的權利要求的范圍也并不僅僅局限于前述具體實施方式
。
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權利要求
一種運動跟蹤預測方法，其特征在于，其包括選取不相鄰的兩幀圖像；在所述不相鄰的兩幀圖像中確定同一運動目標，并分別檢測該運動目標在所述不相鄰的兩幀圖像中的圖像矢量；計算所述運動目標在所述不相鄰的兩幀圖像中的圖像矢量的差值；根據所述運動目標在所述不相鄰的兩幀圖像中的圖像矢量的差值，計算該運動目標在所述不相鄰的兩幀圖像之間的各幀圖像中的圖像矢量。
2.根據權利要求1所述的運動跟蹤預測方法，其特征在于以第N幀圖像及第N+n幀圖 像分別表示所述不相鄰的兩幀圖像、以第N+i幀表示所述不相鄰的兩幀圖像之間的某一幀 圖像時，根據所述運動目標在所述不相鄰的兩幀圖像中的圖像矢量的差值計算所述不相鄰 的兩幀圖像之間的各幀圖像中的所述運動目標的圖像矢量的差值的平均值，所述第N+i幀 圖像中的所述運動目標的圖像矢量為第N幀圖像中的所述運動目標的圖像矢量與i倍的所 述平均值之和，其中，N為自然數，η為大于1的自然數，i為小于η的自然數。
3.根據權利要求2所述的運動跟蹤預測方法，其特征在于所述的圖像矢量包括所述 運動目標在圖像中的外接矩形的中心位置、寬度和高度。
4.根據權利要求3所述的運動跟蹤預測方法，其特征在于確定的第N幀圖像中的所 述運動目標的外接矩形的中心位置為(x(N,k)，y(N,k))，寬度為Width(N,k)，高度為Heigh(N, k)，確定的第N+n幀圖像中的所述運動目標的外接矩形的中心位置為(x(N+n,k)，y(N+n,k))，寬度 為Width(N+n,k)，高度為Heigh(N+n,k)，則所述中心位置的差值Dx、Dy，寬度的差值DWidth和 高度的差值DHeigh分別為Dx — x(N+n, k)_X(N, k)‘Dy = y(N+n, k)_y(N,k)，Dffidth = ffidth(N+njk)-ffidth(Njk),DHeigh = He i gh (N+n, k)-He i gh (N, k),則所述位置的差值Dx、Dy，寬度的差值DWidth和高度的差值DHeigh的平均值分別為 Dx/n, Dy/n, Dffidth/n, DHeigh/n。
5.根據權利要求3所述的運動跟蹤預測方法，其特征在于預測的第N+i幀圖像中的 運動目標的外接矩形的中心位置^(…^^^,!^、寬度衍肚‘+⑶和高度Heigh(N+i,k)的值 為分別為X(N+i,k) = x(N,k)+(i*Dx)/n， y(N+i,k) = y(N,k)+(i*Dy) /n, Width(N+ijk) = Width(N,k)-(i*DWidth)/n， Heigh(N+ijk) = Heigh^j^-Ci^DHeigh)/]!。
6.根據權利要求1所述的運動跟蹤預測方法，其特征在于所述不相鄰的兩幀圖像中 的在前的一幀存在所述運動目標，而在后的一幀不存在所述運動目標時，進行所述運動目 標的圖像矢量的單向預測。
7.根據權利要求4所述的運動跟蹤預測方法，其特征在于所述單向預測的預測順序 是從在前的一幀圖像開始，每一幀圖像均通過時間相鄰的上一幀圖像進行預測。
8.根據權利要求1所述的運動跟蹤預測方法，其特征在于所述運動目標的外接矩形中心位置、寬度和高度的定義均在同一個以χ軸為橫坐標、y軸為縱坐標的平面直角坐標系 中定義。
9.根據權利要求6所述的運動跟蹤預測方法，其特征在于所述運動目標的外接矩形 的寬度對應的邊與X軸平行，高度對應的邊與1軸平行。
全文摘要
本發(fā)明提供一種運動跟蹤預測方法，其包括選取不相鄰的兩幀圖像；在所述不相鄰的兩幀圖像中確定同一運動目標，并分別檢測該運動目標在所述不相鄰的兩幀圖像中的圖像矢量；計算所述運動目標在所述不相鄰的兩幀圖像中的圖像矢量的差值；根據所述運動目標在所述不相鄰的兩幀圖像中的圖像矢量的差值，計算該運動目標在所述不相鄰的兩幀圖像之間的各幀圖像中的圖像矢量。
文檔編號H04N5/14GK101945210SQ20101029626
公開日2011年1月12日 申請日期2010年9月29日 優(yōu)先權日2010年9月29日
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