智能視頻監控下的多目標跟蹤技術研究

【摘要】本文主要論述了運動目標的陰影檢測、多目標跟蹤、克服遮擋目標的方法以及多視角下監控目標的相互傳遞。首先，對運動目標的陰影光照和顏色特征進行分析探討，改進原有的檢測辦法；其次，探討研究先利用目標的特點，辨別運動狀態，再處理不同跟蹤里的不同狀態達到跟蹤多目標；再次，構建符合目標顏色的模型，運用顏色的特點克服對目標的遮擋。最后，分析多視角的監控系統應用需求，設計智能監控框架，研究一種新型的多視角的監控跟蹤辦法，實現不同視角的信息傳遞。

【關鍵詞】智能視頻監控；多目標跟蹤；多視角監控

1.引言

當今時代，隨著網絡的快速發展與人們生活水平迅速提高，視頻監控越來越受到人們青睞。視頻監控具有直觀和方便的兩大優點，智能監控系統可以使企業大幅度減少管理人員和提高人們工作的效率。智能視頻監控可以實時的檢測現實場景，得到相應的視頻數據，使人們可以通過監控跟蹤運動目標，了解目標的運動情況，為監控管理人員提供準確有效的視頻信息。它能自動提取出檢測的目標，對目標進行有效跟蹤。

2.智能視頻監控下的多目標檢測應用的現狀及存在的問題

從應用領域角度看，它被廣泛應用于各行各業，諸如檔案室、資料室、銀行等重要地點的監視；從功能角度上看，它常被人們應用在對安全的防范、對信息的獲取及對調度的指揮工作等；尤其交通領域用處非常多，它可以遠程監控高速收費管理處躲避收費、交通違章等現象。視頻監控完全符合未來信息產業的發展需求，蘊含巨大的經濟效益，因此，一直是信息產業所重視的熱門產品。尤其是近幾年，伴隨經濟和技術的發展，對監視的有效性、精準性有了更高的要求。這些要求可以大概分為兩方面：一方面是人們要求監控系統可監測的范圍更廣，已經由原來的只是用于安全監控向生產監控和管理檢查的方向發展。

同時，要求視頻系統可以監測更大的面積與更遠的距離。另一方面因為監控系統被逐漸用于管理，所以它需要符合管理的實際需要，要能與網絡相結合，要壓縮和存儲大量的視頻內容，為管理人員帶來方便。智能監控系統的中心工作就是分析處理運動目標的各種圖像，通過檢測目標、跟蹤目標、識別目標，有效分析運動目標。之所以要對目標進行檢測，是要在圖像中把不同變化區域內的背景圖像分離出來，有效分離運動區域才能對后續的目標分類，但是背景圖像時常變化，它會受到天氣、其他物體影子和光照等影響，使檢測工作有一定難度。常用的檢測辦法主要是背景減除法、運動能量法、差分時間法和光流方法。背景減除法對場景變化特別敏感，容易受外來事件的干擾；差分時間法常常不能將目標的所有特質都提取出來，容易產生漏洞現象；光流方法對光流的計算過程很復雜，同時抗噪聲能力差，不能很好地處理視頻流；運動能量法對現象的分離準確性不高，很難實現。圖1是一個典型的智能監控系統示意圖。

3.分析運動目標的陰影光照和顏色特征，有效檢測目標

對目標的檢測是對目標進行識別和對事件檢測的基礎，是整個監控系統重要組成的一部分，通過觀察序列圖像是否變化來確定是否有目標出現。常見的物體檢測方法大概有四種，背景差法、運動的能量法、計算光流法和幀差法。對其他三種方法相比，背景差法提供的數據更完整，如果光照的變化有規律，檢測的效果一般都比較理想。實際監控中，因為運動對象常相互遮擋和光照偶爾不均，致使時常產生陰影。運動對象和陰影都有可感知性和運動特性，因此，陰影難免被劃為前景點，嚴重影響到分離與提取運動對象。特別是當多個目標都在同一場景時，會大大降低多個目標跟蹤的可靠性，所以，為提高多目標的跟蹤可靠性需要對目標提取更精準，要想辦法排出陰影的影響。根據目標所處場景不同，本文采取背景估計方法，在場景的背景變化時，取得目前運動像素點，像素里點含有運動目標、背景的噪聲和運動的陰影，先排除陰影，再運用濾波法去除里面的噪聲，連同余下的像素點，使他們并到一個運動區域內，再提取分析區域內的特點，得到目標信息。排除陰影需要先檢測陰影，陰影一旦被覆蓋，顏色就會加深，可以充分利用顏色的變化來辨別運動陰影與運動目標。許多的實驗證明，在陰影覆蓋像素點后，像素點的飽和度與色度的變化都很小，目標對背景色度和亮度的影響并沒有規律性，比較隨機，而與目標的顏色相關聯，所以，根據陰影的亮度變化特性與色度變化特性，可以十分容易地將它和目標區分開來。

4.多目標跟蹤的實現

要分析多目標的運動狀態，對不同狀態實行不同的跟蹤方法，有效提高跟蹤的性能。卡爾曼濾波與矩形跟蹤法是常見的跟蹤方法。卡爾曼濾波通過建立目標的運動模型和運動軌跡，判斷目標的下一位置，根據位置特征進行跟蹤，這種方法的準確度隨著模型的準確度而變化。矩形跟蹤運用運動時獲得的矩形特征完成對目標的跟蹤。它適用于簡單的情況下判斷目標的產生和消失，但無法進行深入的分析，也就不能進行穩定跟蹤。因為多目標圖像在空間領域和時間領域都變化的特性不同，以往用于單視角的卡爾曼濾波法和矩形跟蹤法都不能滿足多目標同時處于運動場景時的跟蹤，如果充分利用兩種方法的優點，將它們有效結合，分離目標位置、面積等特征，通過構建特征識別矩陣分析目標運動狀態，再對不同狀態實施相應的跟蹤辦法。多目標跟蹤一直是智能監控的難點，首先，因為在多個目標都存在運動時，目標之間相互產生干擾，嚴重影響區域檢測的精度；其次，在時間上它們相互關聯，多目標間有可能有對應的因果關系，大大增加復雜度；再次，多個目標在同一時刻運動時，必須采用和運動狀態相對應的提取處理辦法。所以，多目標跟蹤不僅和運動分離精度有關系，也和目標特征選擇、狀態分析緊密相連。要實現對目標各種運動狀態的實時監測，包括新目標出現時、目標保留在場景內但沒有與其他目標相互干擾、目標出現分裂現象、目標出現融合現象以及目標突然消失，幫助我們了解場景內多樣運動的信息。構建特征辨識矩陣，充分利用目標的特征與目前目標所處的區域特點構建新矩陣，利用矩形跟蹤法判別目標是否產生、是否消失，注意分析目標特征，預判目標狀態空間，判斷目標的運動狀態。判斷目標所處狀態，將目標分為新目標、目標奮力、目標的融合與目標的消失，當新目標出現時，立刻構建新目標的信息，預測它的形心位置；當目標出現分裂時，分析產生分裂的原因，跟蹤分裂；當不同目標出現相互融合時，對融合后的目標進行融合處理；當跟蹤的目標消失時，首先判斷是否真消失，如果真消失，再刪除原有的數據信息。

圖2是目標由于遮擋而暫時分裂的情況。圖中目標分裂時，其外接矩形沒有明顯的擴張，目標面積的增長減慢，且分裂塊合并后的形心與原目標匹配，因此系統判斷其處于遮擋狀態，并給出了正確的跟蹤結果。

5.運用顏色的特點克服對目標的遮擋

在系統監控過程中，目標一旦被遮擋，如果不能及時做好被遮擋目標的標記和提供多的數據信息，會造成系統不能正常辨別目標的行為，大大降低監控的可靠性。特征辨識矩陣能判斷目標是否被遮擋，如果是被靜止物所檔，會出現臨時消失，這時可運用目標之前的運動數據來預測現在的運動情況，在目標再次出現結束被遮擋時，系統將自動更新回到正常跟蹤的狀態。多個目標相互遮擋時，系統依次記錄每個目標被遮擋前的最后圖像，結束遮擋后，但利用模板匹配之前的圖像標記，并不能很好地展現遮擋過程中的運動。所以，有效獲得遮擋信息和相對位置非常關鍵。用顏色的特點來克服目標遮擋，顏色作為目標圖像重要特征之一，對分析目標特性具有重要作用。亮度、飽和度和色調是顏色的最基本屬性。場景內目標的顏色在正常光照下可以被準確感知，即使目標運動，顏色根據時間產生的變化也很緩慢，可以說目標顏色基本不變。區域塊彼此的顏色約束和位置約束都達到顏色特征需要的標準，取得目標顏色組成后還遠遠不夠，實際的跟蹤過程還需要每個目標區別于其他目標的特點。當新目標出現時，系統自動對它進行連通性分析，找出顏色特征模型，分割顏色塊；當目標被遮擋時，把跟蹤遮擋目標轉為是跟蹤顏色塊。通過建立顏色塊的時間關聯，機械顏色塊的持續跟蹤，目標位置完全可以根據部分顏色塊所體現，顏色塊的大小及位置有效反映目標相對位置，根據跟蹤顏色塊判斷目標和運動區的聯系，進而得到目標位置和遮擋情況，保持被遮擋時的特征。

6.分析多視角的監控系統

智能監控系統里，單視角系統有著片面性的特點，因此需要多個單視角共同實現。近幾年，多攝像機共同工作產生監控越來越多出現在各種場景，這種多個攝像機構成的網絡結構中的每個機器都能獨立跟蹤，系統處理中心對每個機器里的有用信息融合，實現智能監控。多臺攝像機進行多視角的監控絕非簡單的獨立監控，而是各臺間相互協調工作。運用多個攝像機進行多視角跟蹤，將空間場景構建成三維坐標，多臺攝像機協同跟蹤，通過相互交換信息，使系統對場景的未知度降低，提升容錯率，即便在某個視角或多個視角產生錯誤跟蹤時，系統仍然可以正常運行。

7.結束語

智能視頻監控能夠現實復雜場景中對運動目標的識別和跟蹤，檢測場景事件和判斷危險事件的發生，因此，應加大對多目標跟蹤技術的研究工作，提高視頻監控系統的智能化水平，改善監控系統的精準度，為社會的經濟發展和社會治安貢獻一份力量。

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作者簡介：郭勇（1980—），男，壯族，廣西南寧人，通信工程師，廣西壯族自治區公安廳科技信息化處副科長（正科級），研究方向：通信工程。