監(jiān)控視頻中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的自動(dòng)檢測(cè)、跟蹤和提取

盛家川　楊巍　海巖

摘 要：為了能夠從監(jiān)控視頻中快速準(zhǔn)確地分析運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，文章提出了一種新的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)、跟蹤和提取方法。首先通過(guò)混合高斯模型背景差分法獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)初始二值輪廓。然后結(jié)合Kalman濾波和Blob匹配法跟蹤物體的運(yùn)動(dòng)軌跡，并用矩形框架標(biāo)記圖像序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。最后傳遞矩形參數(shù)，采用迭代算法實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化分割，對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有較高的魯棒性和準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：目標(biāo)檢測(cè)；混合高斯模型；卡爾曼濾波；GrabCut

中圖分類(lèi)號(hào)：TP277；TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-8937（2015）12-0071-02

隨著人工智能和信息技術(shù)的發(fā)展，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)、跟蹤和提取在軍事、工業(yè)、智能交通和科學(xué)研究等諸多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，檢測(cè)、跟蹤和提取研究逐漸由單目標(biāo)轉(zhuǎn)為多目標(biāo)。

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)、跟蹤和提取的研究領(lǐng)域進(jìn)行了比較深入的研究，提出了很多有效的算法。[1-2]但在實(shí)際應(yīng)用中，由于自然環(huán)境復(fù)雜，目標(biāo)機(jī)動(dòng)性高，在研究運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤和提取技術(shù)時(shí)的干擾因素多，容易導(dǎo)致檢測(cè)不準(zhǔn)確，跟蹤效率不高且信息提取不完整。在對(duì)檢測(cè)、跟蹤和提取技術(shù)的研究現(xiàn)狀和存在的問(wèn)題進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上，本文以混合高斯建模和卡爾曼濾波器為切入點(diǎn)，提出了一種新的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)、跟蹤和提取算法改進(jìn)。

1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)、跟蹤和提取

基于，混合高斯模型，本文使用背景差分法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)前景，在得到目標(biāo)初始輪廓的基礎(chǔ)上，采用Kalman濾波器與Blob分析法相結(jié)合的方法，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤。目標(biāo)跟蹤獲得矩形框架以此為參數(shù)進(jìn)行傳遞，通過(guò)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)提取算法分離視頻幀的前景，獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的完整圖像。

1.1 初始輪廓檢測(cè)

首先通過(guò)混合高斯模型得到背景圖像B，用前景圖像I減去背景圖像B，得出差分圖像Id，將圖像Id轉(zhuǎn)為灰度圖像進(jìn)行中值濾波，然后利用歸一化的閾值對(duì)圖像進(jìn)行二值處理。得到二值圖像后，對(duì)其進(jìn)行形態(tài)學(xué)的處理，填補(bǔ)空洞，膨脹與腐蝕，開(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)算，最后得到目標(biāo)的初始輪廓。

為了驗(yàn)證算法的有效性，在實(shí)驗(yàn)中采用實(shí)際的監(jiān)控視頻序列進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，其中用來(lái)拍攝的攝像機(jī)是靜止的。運(yùn)動(dòng)檢測(cè)結(jié)果如圖1所示，圖1（a）是從監(jiān)控視頻中提取的一幀圖像，圖1（b）是該幀圖像二值化后的輪廓檢測(cè)結(jié)果圖。

1.2 基于Kalman濾波器和Blob匹配法的目標(biāo)跟蹤

本文將Kalman濾波器和Blob匹配法相結(jié)合，共同完成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤，具體算法如下。

①在混合高斯法得到的初始輪廓基礎(chǔ)上，尋找各連通的前景區(qū)域，每個(gè)區(qū)域標(biāo)記為一個(gè)Blob。計(jì)算每個(gè)Blob的形心位置、輪廓大小以及空間矩特征，將這些Blob編號(hào)與其特征一起存儲(chǔ)在一個(gè)序列中。同時(shí)，本文對(duì)每一個(gè)Blob塊標(biāo)記矩形框架，保證剛好覆蓋連通區(qū)域，并隨著運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的移動(dòng)不斷更新。

②根據(jù)當(dāng)前幀之前目標(biāo)形心位置的運(yùn)動(dòng)狀況，用Kalman濾波器算法預(yù)估各Blob在下一幀將出現(xiàn)的位置。根據(jù)從當(dāng)前幀中測(cè)量到的Blob的形心位置和長(zhǎng)寬，利用Kalman濾波器對(duì)當(dāng)前幀中Blob的位置進(jìn)行估計(jì)，然后利用該估計(jì)值對(duì)Blob在下一幀中的位置做出預(yù)測(cè)。因?yàn)橄噜弮蓭g的時(shí)間間隔很小，所以假設(shè)Blob以一個(gè)恒定的速度移動(dòng)，則該系統(tǒng)是線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。根據(jù)Kalman濾波器等式：

Xt=AXt-1+Wt（1）

Yt=BXt-1+Vt（2）

其中，A是傳遞矩陣，B是測(cè)量矩陣，Xt和Xt-1是t時(shí)刻和t-1時(shí)刻Blob的狀態(tài)向量。定義X=（x，y，w，h，dx，dy，dw，dh）T，這里（x，y）是Blob的形心坐標(biāo)，（w，h）是Blob的大小，而dx，dy，dw，dh分別對(duì)應(yīng)x，y，w，h的速度。同時(shí)，定義對(duì)Blob標(biāo)記的矩形框架rect=（x，y，w，h），（x，y）為矩形框架中心坐標(biāo)，（w，h）為矩形框架的寬度和高度。Wt，Vt是符合高斯分布的N（0，Rt）隨機(jī)變量，Yt是測(cè)量方程。

③在預(yù)估位置附近根據(jù)Blob的輪廓形狀、大小、空間矩特征，尋找匹配的Blob。若找到匹配的Blob則將它標(biāo)記為同一個(gè)編號(hào)，否則給一個(gè)新的編號(hào)，更新Blob存儲(chǔ)序列和矩形標(biāo)記框架。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤結(jié)果如圖2所示。

圖2（a）和圖2（b）實(shí)驗(yàn)視頻是一段交通監(jiān)控圖像，每一輛行駛通過(guò)的汽車(chē)被視為一個(gè)新的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，并標(biāo)注序號(hào)。當(dāng)多輛汽車(chē)同時(shí)駛過(guò)，就會(huì)同時(shí)被跟蹤，并且通過(guò)序號(hào)可以知道出現(xiàn)的先后順序，黃色標(biāo)記矩形為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取傳遞參數(shù)。

當(dāng)實(shí)驗(yàn)視頻中出現(xiàn)噪音點(diǎn)，如圖2（c）所示，視頻中前景人物在花壇前面行走，背景中有路人走過(guò)（紅色方框內(nèi)），樹(shù)葉也在隨風(fēng)輕輕擺動(dòng)，由于運(yùn)動(dòng)范圍不大，本文算法忽略不計(jì)，只對(duì)前景人物進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，可見(jiàn)算法具有魯棒性。

1.3 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)提取

在GrabCut算法[3]的基礎(chǔ)上，提出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)提取算法。通過(guò)基于Kalman濾波器和Blob匹配法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法，視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在每一幀視頻圖像上獲得標(biāo)記的矩形框架rect=（x，y，w，h），矩形框架中心位置（x，y），寬和高為（w，h），即為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)提取算法的參數(shù)傳遞。有了矩形框架輸入，本文算法就可以用混合高斯模型初始化每個(gè)像素的初始值，然后執(zhí)行最優(yōu)化分割，算法流程如下：

①給視頻圖像上標(biāo)記的矩形框架rect=（x，y，w，h）內(nèi)的每一個(gè)像素點(diǎn)賦GMM初值：

④重復(fù)步驟①至③，直至收斂。

算法收斂后就可以得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取結(jié)果。多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取結(jié)果如圖3所示，圖3（a）是對(duì)單個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取，圖3（b）是對(duì)多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取。

2 結(jié) 語(yǔ)

本文針對(duì)靜止攝像機(jī)戶(hù)外視頻監(jiān)控系統(tǒng)，提出一種新的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)、跟蹤和提取方法。首先采用混合高斯模型背景差分法完成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的粗檢測(cè)，然后將Blob匹配法和Kalman濾波器相結(jié)合共同完成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤，最后采用GrabCut迭代算法實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化分割，檢測(cè)得到準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓。在室外和正常光照條件下，該方法具有良好的魯棒性和準(zhǔn)確性。

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