[发明专利]一种基于团块的运动目标轨迹提取方法

说明书

本发明公开了一种基于团块的运动目标轨迹提取方法，具体包括如下步骤：S1：根据待处理的视频生成网格；S2：将团块放入所述生成的网格中，并按照网格法确定出当前帧在下一帧中对应的团块，形成轨迹；S3：根据轨迹相似准则，将所述轨迹进行合并。本发明的运动目标轨迹提取方法可以根据不同的团块类型生成多条轨迹，不仅可以减少算法的复杂度，同时还可以用来判断运动目标的运动类型。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于团块的运动目标轨迹提取方法。

背景技术

视频分类/行为识别是计算机视觉中重要的领域，而运动目标轨迹的提取是其关键一步。

当前轨迹提取的方法主要是使用光流法，而光流法实际上只能针对梯度边缘特征，它不能获得大色块的运动特征，也不能区分不同特征的轨迹。另外神经网络中的特征不包含位置信息和时间信息，而这恰是生成轨迹需要的信息。

发明内容

发明目的：针对现有光流法不能区分不同特征的轨迹，不能获得大色块的运动特征的问题，本发明提出一种基于团块的运动目标轨迹提取方法。

技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：

一种基于团块的运动目标轨迹提取方法，所述运动目标轨迹提取方法具体包括如下步骤：

S1：根据待处理的视频生成网格；

S2：将团块放入所述生成的网格中，并按照网格法确定出当前帧在下一帧中对应的团块，形成轨迹；

S3：根据轨迹相似准则，将所述轨迹进行合并。

进一步地讲，在所述步骤S1中，根据所述待处理的视频生成网格，具体如下：

S1.1：通过所述待处理的视频的相应帧，获取每个所述相应帧对应的视频图像；

S1.2：根据每个所述视频图像的高和宽，对每个所述视频图像的高和宽进行均等划分；

S1.3：将所述均等划分后的视频图像按照帧的时间顺序进行划分。

进一步地讲，在所述步骤S2中，形成所述轨迹，具体如下：

S2.1：根据团块的数据结构，将所述团块放入生成的网格中；

S2.2：根据当前帧中各团块在网格中的位置和当前帧在待处理的视频中对应的时间，通过所述网格在当前帧对应的时间之后的其他时间对应的帧中各团块内，确定出与所述当前帧中各团块相对应的团块；

S2.3：将所有所述相应帧中各个相对应的团块按照相应帧在待处理的视频中对应的时间进行连接，形成轨迹。

进一步地讲，所述团块的数据结构包括有位置信息和时间信息，所述位置信息为团块在相应视频图像中的位置信息，所述时间信息为团块在待处理的视频中对应的相应帧的时间信息。

进一步地讲，在将所述团块放入生成的网格的过程中，在所述网格的小方框中可以放入不同类型的团块。

进一步地讲，在将所述团块放入生成的网格的过程中，同一类型的团块均对应所述网格中的同一个待处理的视频图像时，比较所述同一类型的团块所对应的矩形框面积大小，确定出所述矩形框面积的最大值，所述最大值的矩形框面积所对应的团块放入网格中待处理的视频图像处。

进一步地讲，在确定出与所述当前帧中各团块相对应的团块的过程中，当所述当前帧中团块的位置信息和其他时间对应的帧中相对应的团块的位置信息不一致时，在其他时间对应的帧中以和当前帧中团块的位置信息一致的团块为中心，在预设平面区域内的所有团块中，确定出当前帧中团块在其他时间对应的帧中相对应的团块的位置信息。

有益效果：与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下有益技术效果：