動態視訊目標檢測和跟蹤技術

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傳統電視監控技術只能達到“千里眼”的作用，把遠端的目標影象（原始資料）傳送到監控中心，由監控人員根據目視到的視訊影象對現場情況做出判斷。智慧化視訊監控的目的是將視訊原始資料轉化為足夠量的可供監控人員決策的“有用資訊”，讓監控人員及時全面地瞭解所發生的事件：“什麼地方”，“什麼時間”，“什麼人”，“在做什麼”。將“原始資料”轉化為“有用資訊”的技術中，目標檢測與跟蹤技術的目的是要解決“什麼地方”和“什麼時間”的問題。目標識別主要解決“什麼人”或“什麼東西”的問題。行為模式分析主要解決“在做什麼”的問題。動態視訊目標檢測技術是智慧化視訊分析的基礎。

本文將目前幾種常用的動態視訊目標檢測方法簡介如下：

背景減除背景減除（Background Subtraction）方法是目前運動檢測中最常用的一種方法，它是利用當前影象與背景影象的差分來檢測出運動目標的一種技術。它一般能夠提供相對來說比較全面的運動目標的特徵資料，但對於動態場景的變化，如光線照射情況和外來無關事件的干擾等也特別敏感。實際上，背景的建模是背景減除方法的技術關鍵。最簡單的背景模型是時間平均影象，即利用同一場景在一個時段的平均影象作為該場景的背景模型。由於該模型是固定的，一旦建立之後，對於該場景影象所發生的任何變化都比較敏感，比如陽光照射方向，影子，樹葉隨風搖動等。大部分的研究人員目前都致力於開發更加實用的背景模型，以期減少動態場景變化對於運動目標檢測效果的影響。

時間差分 時間差分（Temporal Difference 又稱相鄰幀差）方法充分利用了視訊影象的特徵，從連續得到的視訊流中提取所需要的動態目標資訊。在一般情況下采集的視訊影象，若仔細對比相鄰兩幀，可以發現其中大部分的背景畫素均保持不變。只有在有前景移動目標的部分相鄰幀的畫素差異比較大。時間差分方法就是利用相鄰幀影象的相減來提取出前景移動目標的資訊的。讓我們來考慮安裝固定攝像頭所獲取的視訊。我們介紹利用連續的影象序列中兩個或三個相鄰幀之間的時間差分，並且用閾值來提取出視訊影象中的運動目標的方法。我們採用三幀差分的方法，即當某一個畫素在連續三幀視訊影象上均有相

當程度的變化(及大於設定的閾值時)，我們便確定該畫素屬於運動目標。時間差分運動檢測方法對於動態環境具有較強的自適應性，但一般不能完全提取出所有相關的特徵畫素點，在運動實體內部容易產生空洞現象，只能夠檢測到目標的邊緣。而且，當運動目標停止運動時，一般時間差分方法便失效。

光流 基於光流方法（Optical Flow）的運動檢測採用了運動目標隨時間變化的光流特性，如Meyer 等作者通過計算位移向量光流場來初始化基於輪廓的跟蹤演算法，從而有效地提取和跟蹤運動目標。該方法的優點是在所攝場所運動存在的前提下也能檢測出獨立的運動目標。然而，大多數的光流計算方法相當複雜，且抗噪效能差，如果沒有特別的硬體裝置則不能被應用於全幀視訊流的實時處理。

當然，在運動檢測中還有一些其它的方法，如運動向量檢測法，它適合於多維變化的環境，能消除背景中的振動畫素，使某一方向的運動物件更加突出的顯示出來。但是，運動向量檢測法也不能精確地分割出物件。動態視訊目標跟蹤技術在傳統監控系統中，目標跟蹤是由監控人員手工操作來完成。由於所有的目標的運動特性是非線性的，其速度和方向都在隨時發生改變。即使目標的速度、方向不變，但它與攝像機的距離也在變化，從而引入很強的非線性因素，因而用人工操作的方法來實現控制非常困難。智慧化視訊監控技術提供有效的目標自動跟蹤的工具，在用計算機自動處理視訊流的過程中，如發現和跟蹤感興趣的目標，就提示監控人員加以關注，並可以控制靈巧快球攝像機，對移動目標實現自動跟蹤。

下面我們簡述典型的目標跟蹤演算法的幾個步驟。目標運動軌跡假設：軌跡的交合與分離 在目標軌跡跟蹤問題中，一般有五種基本情況：

1、有一個運動檢測區域存在，但與任何已知目標都不匹配。在這種情況下，我們需為其創立一個新的目標模型，但它的可信度值比較低。

2、有一個已知目標與任何一個運動檢測區域都不匹配。在這種情況發生的可能性包括：在該目標已移出影象視場，該目標被其他目標遮擋，或該目標未被檢測出來。在這種情況下，該目標的可信度值也比較低。

3、有一個已知目標與一個運動檢測區域完全匹配，這是目標軌跡跟蹤問題中的一種最好情況。將該目標的運動軌跡模型更新，並增加其可信度。

4、有一個已知目標與多個運動檢測區域都匹配。發生這種情況的可能性包括：一個目標分裂成為多個獨立目標（例如一輛車裡出來多個人，或一個多人組合各奔東西），或者目標檢測中的聚類演算法未能將同一個目標的畫素正確地聚為一個目標。在這種情況下，我們可以根據相關函式的值來選擇一個最好的區域作為目標的新位置。

5、多個目標與一個運動檢測區域匹配。發生這種情況的可能性包括：兩個目標互相遮擋，兩個目標交合（例如多個人上了一輛車，或多個人組合成為一個組），或者是由於聚類演算法的失誤而分類的同一目標的兩部分重新歸為一個。在這種情況下，需要對該目標的以前的軌跡做一分析。比如這兩個目標以前一段時間內的軌跡重合或很相似，則可以將他們合為一個目標。否則，需要將他們按兩個獨立目標分別對待。更新目標軌跡模型根據目標匹配的情況對目標模型的引數進行更新。更新後的目標位置由相關函式計算到亞畫素精度。更新後的速度經一個IIR濾波器得出。 消除誤報任何一個高效能和高可*性的目標跟蹤系統都需要處理誤報問題。視訊影象中存在的噪聲，隨風飄動的樹葉等等，都會引起目標檢測與跟蹤系統的誤操作。一個較為可行的消除誤報的方法是檢查其持續性，因為一個持續出現的檢測訊號要比偶爾出現一次的訊號更有可能成為有效的目標；另外一個可以用來消除誤報的方法是檢查目標的目的性，來回晃動的樹葉並不具備目的性，而運動的人或車輛會向一些特定的目標移動。

以上介紹的主要是單路視訊影象的目標跟蹤問題。在實際監控系統中，往往同一個人或目標出現在多個攝像機的視場裡。如何將與此目標相關的各個攝像頭採集的視訊影象關聯起來，根據物體的運動情況，形成其運動軌跡，並自動傳送PTZ 控制指令，使攝像機能夠自動跟蹤物體，尤其在物體超出該攝像機監控範圍之後，自動通知物體所在區域的攝像機繼續進行追蹤。這才能使目標真正獲得了跟蹤。