基于交通視頻序列的多運(yùn)動目標(biāo)跟蹤算法

高韜，劉正光，張軍

(天津大學(xué) 電氣與自動化工程學(xué)院，天津，300072)

多運(yùn)動目標(biāo)跟蹤應(yīng)用廣泛，特別是在交通視頻監(jiān)控方面，對其進(jìn)行了廣泛的研究，提出了許多識別跟蹤算法。然而，這些算法大都只針對某一特定場景，并且由于硬件的限制，這一課題的發(fā)展歷史較短，而且其內(nèi)容涉及到圖像處理、模式識別和人工智能等多個學(xué)科，其理論還不夠完善，一些重要的問題尚未解決，行之有效的方法和技術(shù)還有待開發(fā)。肖敬若等[1]結(jié)合擴(kuò)展卡爾曼濾波法與均值漂移法對運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，該方法可用于背景較復(fù)雜的情況，但是，當(dāng)目標(biāo)形變較大，并且運(yùn)動方向改變時，跟蹤往往會失效。Yao等[2]通過光流法識別運(yùn)動目標(biāo)后，利用卡爾曼濾波，采用運(yùn)動區(qū)域顏色特征匹配跟蹤方法，對多個目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，但該方法只適用于背景較簡單、目標(biāo)較明顯的情況。如果背景過于復(fù)雜且目標(biāo)不明顯，會導(dǎo)致處理速度過慢，影響跟蹤效果。Lei等[3-4]使用混合高斯模型背景建模法檢測運(yùn)動目標(biāo)，并通過卡爾曼濾波，利用目標(biāo)顏色直方圖和形狀模型進(jìn)行匹配識別，從而對多目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。但跟蹤匹配參數(shù)無法自適應(yīng)獲得，常會導(dǎo)致累積跟蹤誤差，準(zhǔn)確度較低。Okuma等[5-6]提出Boosted粒子濾波與均值漂移相結(jié)合的多目標(biāo)跟蹤算法，可有效地跟蹤人體等非剛體目標(biāo)，并且具有較好的抗遮擋性。但該算法事先需要大量的樣本訓(xùn)練，計(jì)算復(fù)雜度高，并且不適用于目標(biāo)大小變化劇烈的場景，限制了它的應(yīng)用。盧曉鵬等[7]也提出一種Mean-shit與粒子濾波結(jié)合跟蹤算法，首先應(yīng)用Mean-shift 算法進(jìn)行跟蹤，由得到的目標(biāo)位置計(jì)算相似系數(shù)，與預(yù)先設(shè)定好的門限系數(shù)比較并采用不同的濾波策略，具有一定的抗遮擋性。但該算法同樣沒有考慮目標(biāo)大小變化明顯的情況，并且選擇粒子采樣的門限閾值需人工預(yù)先設(shè)定，不利于實(shí)際應(yīng)用。在多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方面，最直接的方法是最近鄰域(NN)法，即如果1個量測與1個目標(biāo)軌跡的空間距離最近，則該量測為該目標(biāo)的當(dāng)前量測，但在實(shí)際應(yīng)用中采用歐式距離的測度常存在各種缺陷；聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波(JPDA)算法[8-9]綜合考慮了相交的波門內(nèi)的所有回波和航跡，在密集回波環(huán)境下，跟蹤多個近距離機(jī)動目標(biāo)時仍然有很好的跟蹤性能，但其計(jì)算量隨著跟蹤門內(nèi)回波數(shù)目的增長而呈指數(shù)增長。在密集回波環(huán)境下，由于其計(jì)算量和存儲量巨大而難于在實(shí)際中應(yīng)用。多假設(shè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)跟蹤算法(MHT)[10]把多個假設(shè)繼續(xù)傳遞，讓后續(xù)的觀測數(shù)據(jù)解決這種不確定性，但其主要應(yīng)用在雷達(dá)領(lǐng)域的航跡跟蹤。目前，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)根據(jù)先驗(yàn)知識，如目標(biāo)的動力學(xué)特征，將檢測結(jié)果與目標(biāo)狀態(tài)關(guān)聯(lián)起來，并對跟蹤軌跡進(jìn)行濾波，而針對視頻監(jiān)控領(lǐng)域，攝像頭與圖像之間相關(guān)性較低，所以，應(yīng)對被跟蹤目標(biāo)建模并據(jù)此在圖像序列各幀中定位目標(biāo)。針對現(xiàn)有跟蹤算法的不足，本文作者提出一種結(jié)合SIFT特征粒子濾波和Mean-shift算法，采用隊(duì)列鏈表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的多目標(biāo)跟蹤算法，提高了跟蹤的準(zhǔn)確性與效率，具有較高的應(yīng)用價值。

1 運(yùn)動目標(biāo)識別

背景減法是目前最常用的一種識別算法，相對于其他算法，能夠提供最完整的運(yùn)動信息，而且其操作簡單，檢測位置準(zhǔn)確且速度快。但該算法的性能完全取決于背景生成的質(zhì)量。本文作者對運(yùn)動目標(biāo)識別采用一種基于Marr小波概率核函數(shù)的背景算法(MarrB)，并在 B/RDWT(Binary/redundant discrete wavelet transforms)域[11]提取運(yùn)動信息從而檢測運(yùn)動目標(biāo)。

1.1 靜態(tài)背景生成

將初始幀作為背景B，設(shè)當(dāng)前輸入幀為f，分別對其進(jìn)行金字塔1/2分解，進(jìn)行2級分解的公式為：

其中：n1和n2都為3，表示高斯濾波核寬；均方差σ為0.5。交通監(jiān)控?cái)z像頭一般固定在道路標(biāo)桿上，考慮到車輛干擾對其引起的輕微震動，設(shè)偏移矩陣為[v,h]，v和h分別代表垂直和水平抖動參數(shù)。設(shè)第n-1級的初始偏移矩陣為[vn-1,hn-1]，偏移函數(shù)為：

其中：fmax和fmin分別為圖像中像素的最大和最小灰度。為了便于實(shí)際運(yùn)算，采用 Gauss函數(shù)的差ψ(t)=形成的DOG(Difference of Gaussian)來近似Marr小波。不斷調(diào)整(Δx,Δy)，根據(jù)最佳近似度得到最佳偏移距離同時，將作為下一級fn的初始偏移矩陣。通過逐級迭代，最終確定背景圖像的擴(kuò)展范圍。設(shè)偏移修正過后初始背景像素為B(i,j)，當(dāng)前幀像素為f(i,j)，定義當(dāng)前幀與背景偏差的Marr核概率分布為：

圖1 背景建模比較Fig.1 Background modeling comparison

其中：控制參數(shù)α=0.3；方差γ初值取β=0.01。同時，設(shè)背景像素更新權(quán)重為：

則迭代更新背景為：

其中：i為迭代次數(shù)；N為處理視頻序列幀數(shù)。圖 1所示為連續(xù)幀差法、混合高斯法和本研究中使用的MarrB算法對交通視頻序列背景建模的結(jié)果。從圖 1可知：MarrB算法在去除背景噪聲以及靜態(tài)背景生成方面具有更佳的抗干擾魯棒性。

1.2 B/RDWT域運(yùn)動目標(biāo)識別

分別對背景和當(dāng)前幀進(jìn)行B/RDWT，在離散小波域直接提取運(yùn)動信息。對于二維數(shù)字圖像，可采用二進(jìn)小波變換的特例：冗余離散小波變換(RDWT)來實(shí)現(xiàn)。冗余離散小波變換是除去了下采樣的離散小波變換。由于沒有下采樣，不同尺度的時間抽樣率固定，離散小波變換固有的平移變化在這里被消除，并且冗余離散小波變換后各子帶的大小與輸入信號的大小相同，從而運(yùn)動信息M(x,y)可根據(jù)各子帶差異獲得，具體過程可參考文獻(xiàn)[11-12]。圖2所示為當(dāng)前幀以及根據(jù)運(yùn)動區(qū)域多運(yùn)動車輛目標(biāo)識別檢測結(jié)果。

圖2 運(yùn)動車輛檢測Fig.2 Motion vehicles detection

1.3 邊緣陰影剔除

要剔除陰影，首先要判斷圖像中是否有陰影存在，目前，判斷場景中是否有陰影存在的研究較少。毛燕芬等[13-14]將前景像素分為“暗色”和“亮色”，定義“亮色”像素點(diǎn)的平均能量為Eb，陰影程度為Pd，當(dāng)前景區(qū)域的Eb和Pd都超過相應(yīng)閾值時，判斷存在陰影。但閾值常由經(jīng)驗(yàn)判定，并且當(dāng)背景環(huán)境較復(fù)雜時，常會誤判。一般地，當(dāng)場景中光照較強(qiáng)時，陰影很可能存在，因此，本文作者采用直接判斷背景亮度來判斷是否有陰影。當(dāng)亮度超過類間方差閾值T的像素?cái)?shù)目時，判斷為存在陰影，一般T取全部像素?cái)?shù)目的1/4。該方法處理速度快、效果好，即使偶爾誤判，由于采用邊緣陰影剔除算法，也不會導(dǎo)致目標(biāo)丟失。目前，運(yùn)動目標(biāo)陰影檢測一般采用基于彩色空間的方法[15-16]。該方法認(rèn)為陰影區(qū)域色彩變化很小，只是背景彩色分量乘以某個系數(shù)K(掩膜)，以此進(jìn)行陰影分割。但是，在某些情況下，目標(biāo)和陰影在顏色信息上沒有明顯的差別，例如，當(dāng)交通道路環(huán)境中同時存在黑車和陰影時，難于區(qū)分黑車與黑色陰影。一般認(rèn)為，陰影處具有稀少的邊緣細(xì)節(jié)，而目標(biāo)內(nèi)部邊緣細(xì)節(jié)豐富。本研究中，依靠完整提取的前景信息，首先，對前景模板進(jìn)行“Canny”算子邊緣提取，然后，對前景區(qū)域進(jìn)行“Sobel”邊緣提取，除去噪聲后的兩者信息的差值即可得到運(yùn)動目標(biāo)。圖3所示為該算法各步驟處理結(jié)果。

2 結(jié)合SI_P與Mean-shift的跟蹤算法

以檢測出來的運(yùn)動目標(biāo)信息作為后續(xù)幀跟蹤的初始條件，采用一種結(jié)合 SIFT特征粒子濾波和 Meanshift的跟蹤算法，提高跟蹤的準(zhǔn)確度。

2.1 SI_P算法

SIFT特征點(diǎn)[17]代表了運(yùn)動目標(biāo)魯棒性特征，將其與粒子濾波算法[18-19]相結(jié)合，形成 SI_P濾波算法。初始粒子的選取以及狀態(tài)轉(zhuǎn)移都以 SIFT特征點(diǎn)為依據(jù)。算法具體過程如下。

(1)樣本初始化。在初始幀中通過運(yùn)動目標(biāo)識別算法確定目標(biāo)區(qū)域，并計(jì)算目標(biāo)模板的顏色概率分布：

其中：I為粒子區(qū)域的像素的個數(shù)；δ為Kronecker余子函數(shù)；參數(shù)a為粒子區(qū)域的規(guī)模大小；h代表顏色直方圖；xi為第i個像素點(diǎn)的位置；函數(shù)f為歸一化因子；k為Epanechnikov核函數(shù)的輪廓函數(shù)。結(jié)合目標(biāo)區(qū)域和當(dāng)前幀 SIFT特征點(diǎn)建立初始狀態(tài)樣本集合

(2)由替代選擇法[20]根據(jù)樣本權(quán)值從樣本集St-1中抽取N個樣本。計(jì)算樣本集合歸一化累積權(quán)值，產(chǎn)生[0, 1]區(qū)間上的均勻分布的隨機(jī)數(shù)r。在樣本中搜索使得權(quán)值的最小k，并使

(3)設(shè)樣本空間通過運(yùn)動模型

其中：A為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；R為擾動矩陣；r為隨機(jī)高斯矩陣。A和R分別為：

其中：σ=3, 0.35α= 。同時，將t時刻由SIFT匹配的特征點(diǎn)賦予St，得到Ssift,t。

(4)計(jì)算候選樣本分布和目標(biāo)模板的Bhattacharyya系數(shù)

重新計(jì)算Ssift,t中每個樣本的權(quán)值：

圖3 陰影剔除后的目標(biāo)提取Fig.3 Targets segmentation after removing shadow

(5)由樣本的加權(quán)平均估計(jì)t時刻運(yùn)動目標(biāo)的中心位置：

圖 4所示為結(jié)合 SIFT特征點(diǎn)的粒子濾波跟蹤結(jié)果。

2.2 Mean-shift運(yùn)動目標(biāo)邊界提取

Mean-shift[21]是一種基于外部特征的跟蹤算法，能夠?qū)C(jī)動目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時跟蹤。對于目標(biāo)實(shí)時跟蹤，設(shè)由 SI_P濾波得到的目標(biāo)中心初始位置為y?0，計(jì)算分布概率，然

后計(jì)算權(quán)值{wi}，其中：

為顏色概率分布函數(shù)；i=1, …,nh。令g為加權(quán)核函數(shù)，則目標(biāo)中心新位置為：

則

通過自適應(yīng)改變Marr小波核寬尺度，較好地解決了上述問題。

3 多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

對于交通視頻監(jiān)控序列，車輛的行駛情況與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的隊(duì)列鏈表類似，先駛進(jìn)某一道路場景的車輛一般也先離開道路(違章超車情況較少，并且不影響跟蹤準(zhǔn)確性)。因此，對于多運(yùn)動車輛的跟蹤數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)采用隊(duì)列鏈表處理法(如圖 5所示)，鏈表中每一個元素代表運(yùn)動車輛，元素為結(jié)構(gòu)體，包含車輛的中心位置、四周邊界點(diǎn)位置、行駛方向、內(nèi)部顏色概率分布以及最佳Bhattacharyya匹配系數(shù)等重要信息。

(1)新目標(biāo)的進(jìn)入。在空間上，新目標(biāo)只可能在視頻圖像幀的邊界區(qū)域出現(xiàn)。若在圖像的邊界區(qū)域檢測到1個觀測值，中心為y, 則計(jì)算其和所有現(xiàn)存目標(biāo)的距離D；若該距離遠(yuǎn)大于目標(biāo)在相鄰幀中可能運(yùn)動的距離，則說明該觀測為1個新目標(biāo)，在隊(duì)列鏈表中插入相應(yīng)新元素值。否則，計(jì)算其顏色概率分布pu(y)，判斷其與現(xiàn)存運(yùn)動目標(biāo){ω1,ω2, …,ωn}的Bhattacharyya相關(guān)系數(shù)ρ，即若ρ小于現(xiàn)存目標(biāo)的Bhattacharyya系數(shù)，則判斷為新目標(biāo)；否則，選取差值最大的為最佳匹配目標(biāo)的狀態(tài)變化，并更新鏈表對應(yīng)元素內(nèi)部結(jié)構(gòu)值。

圖4 SIFT特征點(diǎn)粒子濾波跟蹤Fig.4 Particle filtering tracking based on SIFT matching

圖5 隊(duì)列鏈表數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)Fig.5 Data association of queue technique

(2)舊目標(biāo)的消失。舊目標(biāo)的消失也只可能出現(xiàn)在圖像的邊界區(qū)域。假設(shè)上一幀圖像中的目標(biāo)ωi接近邊界，即將在下一幀圖像消失，則用如下方法對消失目標(biāo)進(jìn)行判定：讀取新一幀圖像，計(jì)算目標(biāo)ωj與新一幀中各目標(biāo){ω1,ω2, …,ωm}的 Bhattacharyya相關(guān)度，若與任何目標(biāo)都不相關(guān)，則目標(biāo)ωj消失。

該方法的優(yōu)點(diǎn)在于運(yùn)算復(fù)雜度低及利于交通監(jiān)控。在實(shí)際監(jiān)控中，更關(guān)心對違章車輛的監(jiān)控，如跨道行駛、逆行和闖紅燈等車輛，對這些車輛可根據(jù)目標(biāo)的中心值以及行駛方向快速判斷。對于無違章行為的目標(biāo)可以提前從隊(duì)列鏈表中刪除，不進(jìn)行處理，從而提高跟蹤系統(tǒng)的性能并降低對硬件的需求，利于現(xiàn)場應(yīng)用。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖 6所示為傳統(tǒng)粒子濾波跟蹤與 SI_P(SIFT-particle)濾波跟蹤性能，十字代表粒子狀態(tài)，黑線為濾波得到的運(yùn)動軌跡。從圖6可以看出：在SI_P算法中，每幀中的粒子一直保持在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)，而在傳統(tǒng)粒子濾波算法中，由于目標(biāo)面積改變，軌跡誤差較大，從而偏移運(yùn)動物體導(dǎo)致跟蹤失效。

同時，在CPU為1.4 GHz，內(nèi)存為512 M，軟件為 VC++6.0的環(huán)境下，選取 15幀圖像(分辨率為768×576)，對兩者的運(yùn)行時間進(jìn)行對比，結(jié)果如圖7所示，添加SIFT特征點(diǎn)提取過程后，SI_P平均運(yùn)行時間只比粒子濾波算法的平均運(yùn)行時間多 0.15 s，完全在監(jiān)控系統(tǒng)時延容許范圍內(nèi)。

對于交通視頻序列的多目標(biāo)跟蹤，雖然遮擋車輛目標(biāo)的分離是一個很難的問題，但是在交通監(jiān)控的實(shí)際應(yīng)用中，對于在遮擋情況比較嚴(yán)重時(比如交通路口的堵車)，往往更關(guān)心的是堵車隊(duì)列的長度，對于單獨(dú)車輛的分割沒有很高的要求；只有在車流比較順暢時才更關(guān)心單獨(dú)車輛的檢測與跟蹤，而在這種情況下，車輛之間往往都有一定的間距，遮擋的情況比較少，即使有也比較簡單。圖8所示為高速上車輛路監(jiān)控結(jié)果。在實(shí)際監(jiān)控應(yīng)用中，當(dāng)車輛目標(biāo)過于細(xì)小時監(jiān)控也無意義，行人和遠(yuǎn)處車輛可作為噪聲去除，而主要關(guān)注近景車輛。作為比較，將本文跟蹤系統(tǒng)與目前使用較廣泛的 MoG-Kalman多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)[3-4]進(jìn)行對比，測試序列選為市區(qū)車流量較大時的監(jiān)控錄像片斷。圖9和圖10所示為2種跟蹤系統(tǒng)的測試結(jié)果。從圖9和圖10可以看出，由于背景建模以及運(yùn)動識別的準(zhǔn)確性，本文作者提出的跟蹤系統(tǒng)能有效地除去行人、晃動的樹葉及光照的變化等背景噪聲的影響(為清晰起見，去掉了粒子顯示)，同時跟蹤窗口尺度隨目標(biāo)大小自適應(yīng)改變，并且對車輛的相互遮擋也具有一定的魯棒性；而MoG-Kalman多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)由于背景差的缺陷，識別結(jié)果具有較大誤差，往往只含有噪聲信息，跟蹤窗口也無法自適應(yīng)改變尺度。對于該序列，設(shè)識別誤差測度e為：

圖6 傳統(tǒng)粒子濾波與SI_P濾波跟蹤Fig.6 Traditional particle filtering and SI_P filtering tracking

圖7 運(yùn)行時間對比Fig.7 Runtime comparison

圖8 高速路跟蹤結(jié)果Fig.8 Multiple targets tracking on freeway

圖9 本文跟蹤系統(tǒng)在市區(qū)道路上的多目標(biāo)跟蹤結(jié)果Fig.9 Multiple targets tracking on urban road by system provides by authors

圖10 MoG-Kalman跟蹤系統(tǒng)在市區(qū)道路上的多目標(biāo)跟蹤結(jié)果Fig.10 Multiple targets tracking on urban road by system of MoG-Kalman

其中：r為算法識別跟蹤的全部像素?cái)?shù)目；f為前景像素?cái)?shù)目。選取0～230幀作為對比對象，識別誤差結(jié)果如圖11所示。

圖11 誤差測度比較Fig.11 Error comparison

5 結(jié)論

(1)提出了一種基于交通視頻序列的多目標(biāo)跟蹤算法。該算法通過Marr小波概率核函數(shù)生成靜態(tài)背景，提高了背景生成的有效性，并結(jié)合當(dāng)前幀在B/RDWT域進(jìn)行多運(yùn)動目標(biāo)識別，同時采用邊緣陰影剔除算法去除陰影的干擾。

(2)運(yùn)動跟蹤采用新型的SI_P粒子濾波算法，并結(jié)合均值漂移法獲得運(yùn)動目標(biāo)的準(zhǔn)確跟蹤窗口，并自適應(yīng)改變尺度。采用隊(duì)列鏈表法記錄多運(yùn)動目標(biāo)之間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，在提高識別準(zhǔn)確率的同時降低了運(yùn)算的復(fù)雜度。實(shí)際道路測試結(jié)果表明：該算法對于多運(yùn)動目標(biāo)識別跟蹤具有優(yōu)越的性能，可應(yīng)用于智能交通監(jiān)控、跟蹤等。

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