[发明专利]基于对象检测和跟踪的移动物体识别方法

说明书

本发明公开了一种基于对象检测和跟踪的移动物体识别方法，获取yolo‑tiny框架对具有液体箱的标签数据进行训练，得到液体箱检测模型，利用所述检测模型依次对视频帧图像进行检测，得到液体箱的检测框；其次基于对象跟踪算法，依次统计液体箱并生成对应的跟踪器；再次基于跟踪对象检测算法，依次统计跟踪器对应的液体箱是否被跟丢或已被跟踪到的次数。最后如果液体箱已被跟丢或者已被跟踪到的次数超过设置的阈值，那么基于移动对象检测算法进行评估液体箱是否存在正确的移动过程。解决了计算机量化液体箱移动过程的问题，能够准确监测液体箱是否移动以及移动过程。

技术领域

本发明涉及物体检测和跟踪技术领域，尤其涉及一种基于对象检测和跟踪的移动物体识别方法。

背景技术

移动物体识别技术是基于工厂场景所遇到的液体箱移动检测问题而提出的一种使移动物体检测更加准确规范的技术，在工厂中，工厂工人开车驶入工厂，然后将装载着液体物料的箱子准确对接到物料输入管口，经过一段时间后，开车工人再开着小车带着此箱子驶离工厂，目前在工厂进行移动液体箱识别时，事先需要在液体箱移动目的地的位置上部署固定式摄像头，然后基于这个摄像头的视频画面进行图像分析，进而识别液体箱是否准确移动到目的地，基于固定位置的摄像头和人工智能移动物体识别算法，实现对液体箱移动的实时监测，但不能准确监测液体箱是否移动以及移动过程。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于对象检测和跟踪的移动物体识别方法，准确监测液体箱是否移动以及移动过程。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于对象检测和跟踪的移动物体识别方法，包括：

利用对象检测算法，得到液体箱的检测框；

基于对象跟踪算法，依次统计所述液体箱并生成对应的跟踪器；

基于所述跟踪对象检测算法，依次统计所述跟踪器对应的液体箱的被跟踪情况；

根据所述液体箱的被跟踪情况，利用移动对象检测算法评估所述液体箱是否存在正确的移动过程。

其中，所述利用对象检测算法，得到液体箱的检测框，包括：

获取yolo-tiny框架对具有液体箱的标签数据进行训练，得到液体箱检测模型，并利用所述液体箱检测模型对视频帧图像进行检测，得到液体箱的检测框。

其中，所述基于对象跟踪算法，依次统计所述液体箱并生成对应的跟踪器，包括：

对获取的首帧图像新建跟踪器，则将所述检测框与所述跟踪器存储的跟踪框计算交叠率，并根据所述交叠率的大小，判断所述检测框的匹配情况。

其中，所述根据所述交叠率的大小，判断所述检测框的匹配情况，包括：

若所述交叠率大于第一设定值，则统计所述跟踪器和所述交叠率，并将所述交叠率按升序排列，得到所述跟踪器与所述检测框的匹配度并更新所述跟踪框；

若所述交叠率小于第一设定值，则所述检测框无对应的跟踪器，则新建跟踪器进行检测。

其中，基于所述跟踪对象检测算法，依次统计所述跟踪器对应的液体箱的被跟踪情况，包括：

获取所述跟踪器记录的相邻两帧图像，将后一帧图像与前一帧图像进行比较，若所述后一帧图像中没有液体箱，则液体箱跟丢，统计数为-1，若所述后一帧图像中有液体箱，则液体箱没有跟丢，统计数进行累加。

其中，根据所述液体箱的被跟踪情况，利用移动对象检测算法评估所述液体箱是否存在正确的移动过程，包括：

获取所述跟踪框中的抽象框，并将所述抽象框中的像素值赋值为1，所述跟踪框中除所述抽象框外的的像素值赋值为0，得到所述抽象框对应的二值图，并将所有的所述二值图进行累加，得到累加图，并对所述累加图进行归一化处理。