[发明专利]一种目标遮挡检测的方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种目标遮挡检测的方法及装置，用以解决现有的目标跟踪技术由于缺少可靠的目标遮挡检测方法，存在目标跟踪技术准确率较低的技术问题。方法包括确定待检测目标在预设时间段的前向时间长度L内的L个响应图矩阵，基于经验公式及L个响应图矩阵，确定L个响应图矩阵在预设时间段内的稳定程度值，经验公式用于确定L个响应图矩阵对应的L个响应图的稳定程度；若稳定程度值小于预设阈值，则确定待检测目标被遮挡，预设阈值与待检测目标相关。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种目标遮挡检测的方法及装置。

背景技术

目标遮挡一直是视频序列图像处理面临的难题之一。智能交通类产品，如电警、卡口等，需要对行人、车辆等目标进行检测跟踪和属性分析，跟踪与检测算法结合能够排除那些存在监控画面中非首次触发识别功能的目标，减小属性分析模块的负荷，由于人与人，车与车，人与车辆等的相互遮挡，对视频序列的连续分析造成很大的困难。为了使跟踪系统在目标被遮挡的情况下仍能可靠的跟踪目标，必须要有可靠的遮挡判断标准，以根据遮挡的严重程度动态选择确定跟踪机制。

现有基于相关滤波目标跟踪技术中通常是根据0-t时间段学习获得的模型计算第t+1时刻的响应图，然后根据响应图中的最大值所在的位置确定所跟踪目标位置。而由于模板每帧都会进行更新，仅仅通过0-t时间段的数据训练模型，然后采取间隔Ns帧更新一次模型的方式难以保证样本的可靠性，容易使得目标在发生遮挡时漂移。近两年出现了通过在0-t时间段中选取具有代表性的样本联合训练模型以及多特征相互融合的方法来提高模型的准确性，但是由于缺少可靠的目标遮挡判断模块仍然会有包含背景的样本插入模型，并且特征融合的方式也是以牺牲跟踪速度为代价的，如工程领域实时处理要求需要达到处理时间小于等于2ms，使得目标跟踪技术的准确率较低。

综上可知，现有的目标跟踪技术由于缺少可靠的目标遮挡检测方法，存在目标跟踪技术准确率较低的技术问题。

发明内容

本发明实施例提供一种目标遮挡检测的方法及装置，用以解决现有的目标跟踪技术由于缺少可靠的目标遮挡检测方法，存在目标跟踪技术准确率较低的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供一种目标遮挡检测的方法，包括：

确定待检测目标在预设时间段的前向时间长度L内的L个响应图矩阵，其中，所述预设时间段为第一时刻至第T时刻对应的时间段，所述第一时刻为起始时刻，所述前向时间长度L内的一个时刻对应一个响应图矩阵，每个时刻的响应图矩阵包括N个像素点及每个像素点对应的响应值，T、N为大于等于1的整数，L为小于等于T的正整数；

基于经验公式及所述L个响应图矩阵，确定所述L个响应图矩阵在所述预设时间段内的稳定程度值，所述经验公式用于确定所述L个响应图矩阵对应的L个响应图的稳定程度；

若所述稳定程度值小于预设阈值，则确定所述待检测目标被遮挡，所述预设阈值与所述待检测目标相关。

在一种可能的实现方式中，所述经验公式具体为：

其中，RES表示所述稳定程度值，F_max|t表示第t个响应图矩阵中最大响应值，F_min|t表示第t个响应图矩阵中最小响应值，F_w,h|t表示第t个响应图矩阵中的任一响应值，t依次取T-L到T-1的整数。

在一种可能的实现方式中，在确定待检测目标在预设时间段的前向时间长度L内的L个响应图矩阵之前，还包括：

基于所述第一时刻的原始图像，确定所述待检测目标在所述原始图像内的目标区域，及初始化所述待检测目标的待检测目标参数，其中，所述待检测目标参数包括感兴趣区域尺寸、用于指示所述待检测目标的更新速度的学习速率和拓展目标区域比例中的至少一项；