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    基于卡爾曼預(yù)測的軌跡片段關(guān)聯(lián)目標(biāo)跟蹤算法

    2017-06-20 16:29:11劉德華
    軟件導(dǎo)刊 2017年4期
    關(guān)鍵詞:卡爾曼關(guān)聯(lián)軌跡

    劉德華

    摘要:利用卡爾曼算法對運動目標(biāo)跟蹤展開研究,提出了一種基于卡爾曼預(yù)測的軌跡片段關(guān)聯(lián)目標(biāo)跟蹤算法。首先利用卡爾曼預(yù)測縮小搜索區(qū)域,對檢測結(jié)果進行匹配關(guān)聯(lián),生成可信的短軌跡片段;然后對每個軌跡片段通過卡爾曼預(yù)測迭代關(guān)聯(lián),形成單個目標(biāo)的跟蹤軌跡集合。實驗證明該方法可有效提高軌跡片段關(guān)聯(lián)跟蹤算法效率,解決目標(biāo)相互遮擋問題,實現(xiàn)對目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤。

    關(guān)鍵詞:目標(biāo)跟蹤;卡爾曼預(yù)測;軌跡片段關(guān)聯(lián)DOIDOI:10.11907/rjdk.162647 中圖分類號: TP312〖HT10.H〗文獻標(biāo)識碼: A

    文章編號:16727800(2017)004006403

    0引言 視頻目標(biāo)檢測跟蹤是計算機視覺領(lǐng)域重要的研究內(nèi)容,已經(jīng)應(yīng)用在交通監(jiān)控、汽車監(jiān)控等很多領(lǐng)域。視覺分析步驟包括視覺檢測(Visual detection)、視覺跟蹤(visual tracking)和視覺理解(visual understanding)[1]。視覺跟蹤是視覺理解的基礎(chǔ),同時它又依賴于視覺檢測的結(jié)果。目標(biāo)檢測算法研究很多,但在一些復(fù)雜的場景,如目標(biāo)重疊、目標(biāo)遮擋、目標(biāo)消失或目標(biāo)的顏色與背景顏色相近等情況下,對跟蹤產(chǎn)生很大的干擾,使得跟蹤框跟蹤不到目標(biāo),或者產(chǎn)生漂移現(xiàn)象,這對跟蹤算法提出了更高要求。 視頻目標(biāo)跟蹤研究可從目標(biāo)顏色特征、角點特征、輪廓特征等考慮。在視頻目標(biāo)跟蹤研究中,有些算法是根據(jù)目標(biāo)顏色來研究的,但在大多數(shù)情況下,跟蹤算法采用的是數(shù)學(xué)統(tǒng)計學(xué)方法。比較經(jīng)典的統(tǒng)計學(xué)方法有:多假設(shè)跟蹤(multiple hypothesis tracking)[2]和聯(lián)合概率數(shù)據(jù)融合濾波技術(shù)(JPDAF)[3]。聯(lián)合概率數(shù)據(jù)融合濾波技術(shù)假設(shè)被檢測的目標(biāo)個數(shù)是固定的,對于不同的假設(shè),計算結(jié)果是一個概率值,錯誤的假設(shè)概率會隨著時間的推移慢慢降低,最終排除掉。文獻[4]在聯(lián)合概率數(shù)據(jù)融合濾波技術(shù)的基礎(chǔ)上,加上時間和空間約束,實現(xiàn)了對多目標(biāo)的跟蹤。但是聯(lián)合概率數(shù)據(jù)融合濾波技術(shù)假定目標(biāo)個數(shù)不變,當(dāng)目標(biāo)數(shù)目改變時,跟蹤結(jié)果會有很大出入。多假設(shè)跟蹤原理與聯(lián)合概率數(shù)據(jù)融合濾波技術(shù)相近,也是計算各個假設(shè)概率的值,然后將每個概率值聯(lián)合起來,最后把最大的值作為最終結(jié)果。與聯(lián)合概率數(shù)據(jù)融合濾波技術(shù)不同的是場景中目標(biāo)個數(shù)可變。這兩種算法都有一個不足之處,就是在跟蹤場景中,當(dāng)跟蹤目標(biāo)一直在增加時,假設(shè)的空間指數(shù)也不斷增長,最終使得計算代價也不斷增長。 還有一些跟蹤算法是從軌跡片段關(guān)聯(lián)的思想來考慮的[5],它分兩個階段:首先通過跟蹤軌跡生成較短的跟蹤片段;再根據(jù)這些短軌跡片段之間的聯(lián)系,生成一個長的完整的軌跡片段,達到跟蹤目的。文獻[6]、[7]根據(jù)軌跡片段關(guān)聯(lián)思想解決了目標(biāo)跟蹤過程中目標(biāo)被遮擋問題;文獻[8]根據(jù)軌跡片段關(guān)聯(lián)思想實現(xiàn)了對行人的穩(wěn)定跟蹤,并且算法具有很好的魯棒性。 文獻[9]中的Huang C等利用跟蹤片段分層,實現(xiàn)了多層關(guān)聯(lián)。文獻[10]用預(yù)設(shè)最大獨立權(quán)重的方法來合并兩個大小相同的短軌跡,關(guān)聯(lián)成一條完整的長軌跡。 文獻[11]、[12]通過同一個相似框架下的全局外觀約束,解決了文獻[10]的局限性。 本文綜合以上思想,提出一種基于卡爾曼預(yù)測的軌跡片段關(guān)聯(lián)目標(biāo)跟蹤算法。該算法將軌跡片段關(guān)聯(lián)和概率預(yù)測策略相結(jié)合,實現(xiàn)對運動目標(biāo)實時穩(wěn)定跟蹤。 該算法先在檢測器中輸入跟蹤視頻,然后在檢測器中得到響應(yīng),最后采用卡爾曼預(yù)測的軌跡片段關(guān)聯(lián)算法對幀間被跟蹤目標(biāo)的運動參數(shù)(位置、速度和加速度)進行預(yù)測匹配得到可靠的目標(biāo)短軌跡片段。對每個軌跡片段通過卡爾曼預(yù)測迭代關(guān)聯(lián),通過高層軌跡片段關(guān)聯(lián),將目標(biāo)的短軌跡片段合并成一個長的軌跡片段,達到跟蹤目的。通過實驗仿真分析可知,本文算法可以有效提高跟蹤效率,當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)重疊以及丟失情況時,都可以很好地跟蹤目標(biāo),實現(xiàn)了跟蹤算法的魯棒性。

    1視頻片斷跟蹤 1.1算法概述 獲取f幀的前景檢測值,對這些檢測值作幀間匹配,以得到置信度較高的軌跡片段(每個軌跡片段幀數(shù)規(guī)定大于4幀),這樣是為了保證每一軌跡片段只屬于一個目標(biāo)。幀間匹配:在前后相鄰兩幀中,每幀圖像中目標(biāo)的位置與特征不會有明顯變化,因此在關(guān)聯(lián)前后兩幀圖像目標(biāo)時,將重點關(guān)聯(lián)目標(biāo)的位置與形狀特征,實現(xiàn)片段關(guān)聯(lián)。為了提高匹配準(zhǔn)確度和匹配效率,加入了卡爾曼預(yù)測,對其運動模型進行預(yù)測和匹配。對前后兩幀中檢測到的目標(biāo)進行預(yù)測,得到置信度較高的軌跡片段,進而提高跟蹤的魯棒性。1.2算法實現(xiàn)1.2.1算法過程根據(jù)上一幀圖像確定搜索區(qū)域,利用卡爾曼預(yù)測來匹配當(dāng)前幀中的關(guān)聯(lián)點,找到最佳匹配點。在確定目標(biāo)起點位置時,同時將坐標(biāo)軸分開來考慮,并單獨用兩個卡爾曼算法預(yù)測,分別對應(yīng)跟蹤的x、y坐標(biāo)。將二維目標(biāo)跟蹤轉(zhuǎn)化為兩個一維的目標(biāo)跟蹤,以提高預(yù)測跟蹤效率。1.2.2卡爾曼預(yù)測方程矩陣

    2視頻跟蹤〖BT2〗〖STHZ〗〖WTHZ〗2.1短軌跡片段關(guān)聯(lián)特征利用卡爾曼軌跡預(yù)測軌跡片段關(guān)聯(lián)算法,得到的短軌跡片段具有以下特征:①由于視頻中幀與幀之間時間相隔很短,因此關(guān)聯(lián)片段應(yīng)具有連續(xù)性、平滑性;②根據(jù)平滑特征,目標(biāo)運動時作曲線運動,可得到目標(biāo)運動的相關(guān)信息如速度、位置等。因此,本文可通過以上特征,再利用關(guān)聯(lián)算法得到一條長的軌跡片段?!糂T2〗〖STHZ〗〖WTHZ〗2.2長軌跡片段關(guān)聯(lián) 在短軌跡片段中提取頭部幀和尾部幀數(shù)據(jù),對其中所有的軌跡片段頭部和尾部進行卡爾曼預(yù)測,進行目標(biāo)匹配,進而把屬于同一個目標(biāo)的軌跡片段關(guān)聯(lián)在一起,形成長的軌跡片段,具體預(yù)測算法同上。這里需要指出的是,短軌跡片段的高層關(guān)聯(lián)只需要對相鄰的一個短軌跡片段首尾幀進行預(yù)測,把相鄰的短軌跡片段的首尾幀作為卡爾曼預(yù)測的前幀和后幀,對部分參數(shù)進行修改,包括τ。在短軌跡生成階段中的τ為幀間間隔時間,在長軌跡高層關(guān)聯(lián)中的τ為軌跡片段間隔時間,其它關(guān)聯(lián)步驟相同。綜合上述算法過程,就可得到一條完整的視頻跟蹤目標(biāo)軌跡?!糂T1〗〖STHZ〗〖WTHZ〗3實驗仿真結(jié)果及分析 用MATLAB分別編寫傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)算法程序和本文提出的算法程序,對240×220的視頻數(shù)據(jù)共800幀進行仿真與分析。本文采用卡爾曼預(yù)測算法來關(guān)聯(lián)軌跡片段并達到跟蹤目的。在跟蹤前期,先根據(jù)卡爾曼預(yù)測算法來預(yù)測目標(biāo)區(qū)域,然后對前后幀進行匹配,并找到確定的目標(biāo)區(qū)域,最后對結(jié)果進行匹配關(guān)聯(lián),生成短的軌跡片段;將短片段進行關(guān)聯(lián),再通過卡爾曼預(yù)測迭代關(guān)聯(lián),形成單個目標(biāo)的跟蹤軌跡集合。 圖1是第396幀、第408幀、第414幀的跟蹤算法和基本的軌跡片段跟蹤算法的效果對比。

    黑色跟蹤為改進算法效果(運行時間:12 800ms,平均:16ms/幀),白色為基本軌跡片段跟蹤算法效果(運行時間:56000ms,平均:61 ms/幀)。

    黑色跟蹤為改進算法效果(總共 531幀 ,運行時間:9292ms,平均:17.5ms/幀),白色為基本軌跡片段跟蹤算法效果(運行時間:35 046ms,平均:67 ms/幀)。 當(dāng)多目標(biāo)跟蹤和目標(biāo)間相互遮擋時,一般的軌跡片段跟蹤算法有跟丟跟錯情況,當(dāng)目標(biāo)再次出現(xiàn)時,要花費較多時間來修正目標(biāo)跟蹤(整個過程跟蹤誤差很大),跟蹤不穩(wěn)定;而基于卡爾曼預(yù)測的跟蹤軌跡片段關(guān)聯(lián)跟蹤算法在多目標(biāo)和目標(biāo)間相互遮擋時跟蹤穩(wěn)定。 從上面的仿真結(jié)果可以看出,改進后的算法在目標(biāo)之間相互遮擋下具有較強的跟蹤效果,解決了部分目標(biāo)跟丟跟錯的問題。同時,在跟蹤效率問題上,改進的跟蹤算法明顯優(yōu)于一般的軌跡片段關(guān)聯(lián)跟蹤算法,改進算法在實時性上得到了很好的改善。

    4結(jié)語 基于卡爾曼預(yù)測的軌跡片段目標(biāo)跟蹤算法首先利用卡爾曼預(yù)測縮小搜索區(qū)間,對檢測結(jié)果進行匹配關(guān)聯(lián),生成可信的短軌跡片段;然后對每個軌跡片段再次通過卡爾曼預(yù)測迭代關(guān)聯(lián),形成單個目標(biāo)的跟蹤軌跡集合。實驗結(jié)果表明,本文算法在目標(biāo)之間相互遮擋情況下具有較強的跟蹤效果,解決了部分目標(biāo)跟丟跟錯問題。同時,在跟蹤效率問題上,改進的跟蹤算法明顯優(yōu)于一般的軌跡片段關(guān)聯(lián)跟蹤算法,實時性好。

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    (責(zé)任編輯:杜能鋼)

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