[发明专利]一种视频对象检测跟踪方法、装置及计算设备

权利要求书

1.一种视频对象检测跟踪方法，包括：

从原始视频中提取符合指定运动对象类别的运动对象，具体包括：利用GMM算法构建背景模型，并使用所述背景模型从原始视频中提取运动对象区域，利用HOG运算符从所述运动对象区域中提取特征，利用SVM分类器对所述特征进行分类，并提取出符合指定运动对象类别的运动对象；

利用KCF跟踪器跟踪所述运动对象；

计算运动对象提取的置信度和运动对象跟踪的置信度，并以最高置信度输出跟踪结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的使用所述背景模型从原始视频中提取运动对象区域包括：

利用所述背景模型从原始视频中提取前景；

对所述前景进行处理；

根据处理后的前景从原始视频中提取运动对象区域。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述的对所述前景进行处理包括：在所述前景上依次执行中值滤波、关闭和填充处理。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述计算运动对象提取的置信度和运动对象跟踪的置信度，并以最高置信度输出跟踪结果包括：

计算运动对象提取的巴比特系数作为运动对象提取的置信度，计算运动对象跟踪的巴比特系数作为运动对象跟踪的置信度，计算当前帧与上一帧同一对象之间的重叠值；

当所述重叠值达到预设的阈值时，将两个巴比特系数进行比较，并取二者中的最高值所对应的动对象作为输出。

5.一种视频对象检测跟踪方装置，包括：

检测模块，其配置成从原始视频中提取符合指定运动对象类别的运动对象，具体包括：利用GMM算法构建背景模型，并使用所述背景模型从原始视频中提取运动对象区域，利用HOG运算符从所述运动对象区域中提取特征，利用SVM分类器对所述特征进行分类，并提取出符合指定运动对象类别的运动对象；

跟踪模块，其配置成利用KCF跟踪器跟踪所述运动对象；和

决策模块，其配置成计算运动对象提取的置信度和运动对象跟踪的置信度，并以最高置信度输出跟踪结果。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述的使用所述背景模型从原始视频中提取运动对象区域包括：

利用所述背景模型从原始视频中提取前景；

对所述前景进行处理；

根据处理后的前景从原始视频中提取运动对象区域。

7.根据权利要求1或2所述的装置，其特征在于，所述的对所述前景进行处理包括：在所述前景上依次执行中值滤波、关闭和填充处理。

8.根据权利要求1至3中任一项所述的装置，其特征在于，所述决策模块包括：

计算子模块，其配置成计算运动对象提取的巴比特系数作为运动对象提取的置信度，计算运动对象跟踪的巴比特系数作为运动对象跟踪的置信度，计算当前帧与上一帧同一对象之间的重叠值；和

决策子模块，其配置成当所述重叠值达到预设的阈值时，将两个巴比特系数进行比较，并取二者中的最高值所对应的动对象作为输出。

9.一种计算设备，包括存储器、处理器和存储在所述存储器内并能由所述处理器运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。