(玉溪師范學(xué)院 信息技術(shù)工程學(xué)院，云南 玉溪 653100)

目前，多目標(biāo)跟蹤是智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域一個極具挑戰(zhàn)的研究課題，很多跟蹤算法被廣泛的應(yīng)用，如卡爾曼濾波算法[1，4]，Camshift[2，4]，粒子濾波器[1，3]等.這些算法在特定的簡單場景下都能夠取得很好的跟蹤效果，但是，粒子濾波器會由于粒子退化現(xiàn)象導(dǎo)致后驗概率的估計錯誤；卡爾曼濾波算法有很高的計算復(fù)雜性，不適合對運動目標(biāo)進行實時的跟蹤；Camshift算法通常應(yīng)用在單目標(biāo)跟蹤中，在多目標(biāo)跟蹤中，魯棒性很差.由此可見，在復(fù)雜多目標(biāo)場景下，這些算法都不能取得理想、有效的跟蹤效果，針對具體的跟蹤環(huán)境，這些算法都有待改進.文獻[5]中的方法能夠?qū)蝹€運動目標(biāo)進行魯棒跟蹤，在多目標(biāo)存在的復(fù)雜場景下，該法行不通.文獻[6]中的算法，在復(fù)雜場景下能夠取得很好的跟蹤效果，但是該法對跟蹤場景中的靜態(tài)目標(biāo)和重新進入場景的目標(biāo)會跟蹤失敗.文獻[7]中的算法，可以很好的跟蹤到場景中的靜態(tài)目標(biāo)和重新進入場景的目標(biāo)，但是在復(fù)雜場景下，其不能取得滿意的效果.為了進一步改善多目標(biāo)跟蹤效果，本文提出了一種改進的基于Camshift與目標(biāo)軌跡跟蹤相結(jié)合的多目標(biāo)跟蹤方法.

1 運動目標(biāo)軌跡和Camshift相結(jié)合的多目標(biāo)跟蹤算法

基于圖像序列的多目標(biāo)跟蹤，就是通過對視頻圖像序列進行分析，從圖像中檢測出運動目標(biāo)，然后對感興趣的目標(biāo)，比如車、人等，在后續(xù)的幀圖像中進行跟蹤，直至其消失在視頻場景中.在實際應(yīng)用中，視頻場景中的運動目標(biāo)的運動狀態(tài)多種多樣，例如，對于進入場景后停止運動的目標(biāo)，要求保持其跟蹤焦點，以實現(xiàn)對其進行持續(xù)的跟蹤；對于場景中從靜止?fàn)顟B(tài)改變?yōu)檫\動狀態(tài)的目標(biāo)，要求識別出該目標(biāo)并繼續(xù)進行跟蹤；對于已經(jīng)退出視頻場景，但稍后又重新進入場景的目標(biāo)，要求能夠在其重新進入場景中時，對其進行準(zhǔn)確的識別，將該目標(biāo)與之前其自身的運動參數(shù)及狀態(tài)對應(yīng)起來，并在后續(xù)的視頻圖像中對其進行持續(xù)的跟蹤.同時，在視頻場景中存在多個目標(biāo)的時候，對這些多個目標(biāo)進行有效的跟蹤也是一個亟待解決的挑戰(zhàn)性問題.為了滿足這些實際應(yīng)用中的跟蹤要求，單純的依靠目前某一種跟蹤算法是行不通的.只有針對這些具體的跟蹤要求，從當(dāng)前的主流跟蹤算法中選擇合理的跟蹤算法，并將其結(jié)合，互補利弊，才能真正有效的解決這些跟蹤難題，達到跟蹤目的.

運動目標(biāo)軌跡跟蹤算法在多目標(biāo)存在的復(fù)雜場景下能夠取得令人滿意的跟蹤效果，實時性好，但該算法不能對靜止目標(biāo)、再進入場景和退出場景目標(biāo)進行持續(xù)有效的跟蹤.Camshift在單目標(biāo)或者目標(biāo)很少等簡單場景中，能夠得到準(zhǔn)確、魯棒的跟蹤效果，但在多目標(biāo)復(fù)雜場景下，其跟蹤效果不理想.本文將二者結(jié)合，正好可以很好地發(fā)揮各自的優(yōu)勢，從而實現(xiàn)多目標(biāo)復(fù)雜場景中，對運動目標(biāo)進行持續(xù)、有效的跟蹤.

1.1 運動目標(biāo)軌跡跟蹤方法的基本原理

運動目標(biāo)軌跡跟蹤算法的基本原理是將運動目標(biāo)從背景中檢測并分離出來之后，與已有的軌跡進行匹配和關(guān)聯(lián)，從而實現(xiàn)對目標(biāo)的跟蹤[6].對于單目標(biāo)場景，如果這一目標(biāo)不是新出現(xiàn)的目標(biāo)，那么把該目標(biāo)直接賦予已有軌跡就可以了.但是，多目標(biāo)場景下，需要通過距離矩陣和關(guān)聯(lián)矩陣來建立前景目標(biāo)和運動軌跡之間的對應(yīng)關(guān)系來對目標(biāo)進行持續(xù)的跟蹤.運動目標(biāo)軌跡跟蹤算法的基本原理和具體步驟如下：

M(k)={M1(k)，M2(k)，…，Mn(k)}

(1)

T(k)={T1(k)，T2(k)，…，Tn(k)}

(2)

(3)

(4)

在上述4個影響因素中，前3個指標(biāo)均為數(shù)值指標(biāo)，很容易量化。而對于第4個因素，可以通過查詢生產(chǎn)設(shè)備的訂貨紀(jì)錄結(jié)合工作人員的經(jīng)驗，將這一指標(biāo)轉(zhuǎn)化為0～1的數(shù)值指標(biāo)，即極易容易采購則賦值為1，否則為0。

(5)

①一個運動軌跡和多個前景目標(biāo)相關(guān)聯(lián)(此行有多個非0元素)；

②一個前景目標(biāo)和多條運動軌跡相關(guān)聯(lián)(此列有多個非0元素)；

③一條運動軌跡和一個運動目標(biāo)相關(guān)聯(lián)(矩陣元素中為2).

1.2 改進算法的基本框架

在運動目標(biāo)軌跡和Camshift相結(jié)合的多目標(biāo)跟蹤機制中，運動軌跡跟蹤法主要對場景中處于運動狀態(tài)的目標(biāo)進行跟蹤，而對于在場景中處于靜止?fàn)顟B(tài)的目標(biāo)或者運動到視頻場景之外的目標(biāo)，以及已經(jīng)失去跟蹤焦點的再進入場景目標(biāo)，基于運動軌跡跟蹤的算法會丟失掉該目標(biāo)的跟蹤焦點，此時則基于Camshift及丟失焦點前的跟蹤信息進行分析和處理，在限定范圍內(nèi)搜索到目標(biāo)，并對該目標(biāo)進行繼續(xù)跟蹤.如果Camshift在限定范圍內(nèi)仍無法獲取到目標(biāo)，那么視為已經(jīng)運動到場景之外的運動目標(biāo).此外，當(dāng)場景中處于靜止?fàn)顟B(tài)并基于Camshift進行跟蹤的目標(biāo)的焦點發(fā)生明顯的變化的時候，算法將停止Camshift，取回目標(biāo)編號，并重新對該目標(biāo)進行基于運動軌跡跟蹤的方法對其進行跟蹤并記錄其運動軌跡.

為了分析的方便，我們定義運動目標(biāo)的存儲結(jié)構(gòu)為Area{rect，object，trace，old}，其中，Areai(k)代表第k幀中的第i個目標(biāo)的出現(xiàn)區(qū)域，rect代表運動目標(biāo)的矩形框，object代表運動目標(biāo)的編號，trace表示運動目標(biāo)的軌跡，old代表衰老計數(shù)值.則運動軌跡和Camshift相結(jié)合的融合跟蹤算法的具體步驟闡述如下：

②對于檢測出的所有運動目標(biāo)，將其運動區(qū)域和前一幀中所記錄的運動軌跡進行匹配，匹配成功的標(biāo)上正確的目標(biāo)編號，并根據(jù)此目標(biāo)在當(dāng)前幀的質(zhì)心位置，更新對應(yīng)此目標(biāo)編號的運動軌跡，同時存儲好新進入場景的運動目標(biāo)和退出場景中的目標(biāo).

③對于新加入場景中的目標(biāo)，將其目標(biāo)區(qū)域和基于Camshift跟蹤的各個目標(biāo)區(qū)域進行比較和匹配，判斷其是否為重新進入場景中的原有目標(biāo)，如果是則中止Camshift跟蹤，并用取回的該原有目標(biāo)的編號為其編上號，并更新此目標(biāo)的原有結(jié)構(gòu)記錄，并轉(zhuǎn)到步驟5，否則繼續(xù)步驟4.

④為新進入場景中的目標(biāo)建立新的運動目標(biāo)記錄，并按式6將其對應(yīng)的運動區(qū)域參數(shù)添加到運動目標(biāo)結(jié)構(gòu)記錄中.

(6)

其中，n代表當(dāng)前幀中的運動目標(biāo)的總個數(shù).如果還有目標(biāo)尚未被處理，則轉(zhuǎn)步驟3進行繼續(xù)處理.如果目標(biāo)已經(jīng)全部處理完畢，則繼續(xù)步驟5.

⑤對于上一幀中仍未匹配的運動目標(biāo)，為了避免個別運動目標(biāo)的暫時消失，對該目標(biāo)采取暫留措施，將該區(qū)域添加到運動目標(biāo)區(qū)域列表中，并將其的衰老計數(shù)值A(chǔ)reai(n)→old增1，若該值未超過預(yù)先設(shè)立衰老閾值則視為在當(dāng)前場景中暫時失去跟蹤焦點的運動目標(biāo)，并轉(zhuǎn)下一步驟.如果Areai(n)→old已經(jīng)超出了衰老上限，那么認為該目標(biāo)已經(jīng)徹底離開場景，清除該目標(biāo)記錄.

⑥對于在當(dāng)前場景中暫時失去跟蹤焦點的運動目標(biāo)，將其運動區(qū)域參數(shù)傳遞給Camshift，計算該運動目標(biāo)的顏色概率分布，獲取其目標(biāo)特征模板，并在附近區(qū)域進行匹配搜索，若搜索到匹配目標(biāo)，則認為該目標(biāo)在當(dāng)前幀中處于靜止?fàn)顟B(tài)，此時，將其運動區(qū)域模板信息傳遞給Camshift并進行存儲，在后續(xù)幀中用Camshift對其進行鎖定跟蹤，直到其重新開始運動.如果未搜索到匹配目標(biāo)，那么認為該目標(biāo)已經(jīng)離開視頻場景，將其運動參數(shù)暫時存儲起來，以防其在之后的幀中重新進入場景.

⑦若還有上一幀中未匹配運動目標(biāo)未被處理，則轉(zhuǎn)到步驟5.

⑧對所有運動目標(biāo)的運動軌跡進行更新.

2 實驗結(jié)果及分析

在VC++和OpenCV編程環(huán)境下，對本文中的改進算法進行了驗證，實驗視頻為戶外拍攝，在視頻場景中，場景復(fù)雜，存在多目標(biāo)，視頻的分辨率為320×480.實驗結(jié)果顯示在整個視頻跟蹤階段，場景中的多個目標(biāo)(包括場景中的運動目標(biāo)、靜止目標(biāo)、再運動目標(biāo)、再進入場景目標(biāo)、離開場景目標(biāo)等)都得到了魯棒和準(zhǔn)確的跟蹤，取得了比較滿意的跟蹤效果.

表1 多目標(biāo)跟蹤過程中的運動軌跡跟蹤數(shù)據(jù) 表2 距離矩陣和關(guān)聯(lián)矩陣數(shù)據(jù)

圖1顯示了利用Camshift進行跟蹤的跟蹤效果圖，我們不難發(fā)現(xiàn)，不僅存在許多不準(zhǔn)確的跟蹤結(jié)果，同時，該算法只能對單目標(biāo)進行跟蹤.

圖1 Camshift跟蹤算法的跟蹤效果 圖2 運動目標(biāo)軌跡跟蹤算法的跟蹤效果[6]

圖2顯示了應(yīng)用運動軌跡跟蹤方法的跟蹤效果.我們發(fā)現(xiàn),在場景中,靜止的運動目標(biāo)會跟蹤丟失.同時，對重新進入場景中的目標(biāo),該方法會將其定義成新的目標(biāo)進行跟蹤，這是不合理的.

圖3顯示了本文中基于運動軌跡和Camshift相結(jié)合的融合跟蹤算法的跟蹤效果.可以看出，相對于Camshift算法，在多目標(biāo)場景下，該法取得了更加滿意的跟蹤效果.

由以上實驗結(jié)果可以看出，本文中的改進算法取得了比文獻[6]更準(zhǔn)確、更理想的跟蹤效果，不但實現(xiàn)了Camshift對多目標(biāo)的準(zhǔn)確跟蹤，而且能夠有效的對場景中的靜止目標(biāo)、再進入目標(biāo)、再運動目標(biāo)和退出場景目標(biāo)等進行有效的跟蹤，滿足了實際應(yīng)用中的跟蹤要求.

圖3 Camshift和運動目標(biāo)軌跡相結(jié)合的跟蹤算法的跟蹤效果[6]

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