運動目標(biāo)識別與跟蹤系統(tǒng)的研究

1、 :360元 /年技 術(shù)創(chuàng) 新控 制 系 統(tǒng)PLC 技術(shù)應(yīng)用 200例 您 的 論 文 得 到 兩 院 院 士 關(guān) 注運動目標(biāo)識別與跟蹤系統(tǒng)的研究Research on the Recognition and Tracking System of Moving Object(北京航空航天大學(xué) 肖杰 裴忠才 徐立新XIAO JIE PEI ZHONGCAI XU LIXIN摘要 :提 出 了 一 種 運 動 目 標(biāo) 識 別 與 跟 蹤 系 統(tǒng) 的 方 案 , 給 出 了 系 統(tǒng) 的 原 理 圖 和 結(jié) 構(gòu) 框 圖 。 重 點 論 述 了 圖 像 處 理 的 過 程 和 算 法 , 包 括 顏 色

2、 模 型 的 選 擇 , 圖 像 的 預(yù) 處 理 , 圖 像 分 割 , 目 標(biāo) 的 識 別 及 預(yù) 測 , 以 及 目 標(biāo) 丟 失 時 的 處 理 。 可 實 現(xiàn) 簡 單 背 景 下 目 標(biāo) 的 實 時 跟 蹤 , 達 到 較 好 的 效 果 。關(guān)鍵詞 :跟蹤 ; 圖像處理 ; 目標(biāo)識別 ; 中圖分類號 :TN911.73文獻標(biāo)識碼 :AAbstract:A new method of the recognition and tracking system of moving object is introduced, and the system block diagram is pre-

3、sented. The process and algorithm of image processing is emphasized, including choose of color model, image pre-processing, image segmentation, object recognition and forecast, and the process of object loss. The system can realize the real-time tracking of the ob-ject on the simple scene and get go

4、od effects.Key words:tracking , image processing , object recognition文章編號 :1008-0570(200712-1-0001-021概述隨著計算機技術(shù)和數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展 , 計算機視覺 技術(shù)的應(yīng)用范圍越來越大 。 其中 , 運動目標(biāo)的檢測與跟蹤是計 算機視覺領(lǐng)域的一個熱點問題 。 目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)在軍事上 , 交通 流量檢測及小區(qū)安檢系統(tǒng)中都有著廣泛的應(yīng)用 。 它可以使人從 枯燥的跟蹤過程中解放出來 。 運動目標(biāo)的自動跟蹤系統(tǒng)主要是 采集運動圖像的視頻序列 , 通過圖像處理算法對視頻序列進行 處理 , 得到目標(biāo)的運動 參

5、數(shù) , 使運 動 目 標(biāo) 始 終 保 持 在 攝 像 頭 監(jiān) 測范圍之內(nèi) 。2系統(tǒng)原理及結(jié)構(gòu)組成目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)主要包括圖像采集子系統(tǒng) , 圖像處理算法子 系統(tǒng)以及伺服機構(gòu)子系統(tǒng) 。 圖像采集子系統(tǒng)的主要功能是完成 圖像的采集和目標(biāo)在屏幕上的顯示 。 這部分主要通過攝像頭和 圖像采集卡完成 。 圖像處理子系統(tǒng)完成圖像的處理 , 提取出目 標(biāo)信號 , 得到目標(biāo)的運動信息 , 包括位置信息和速度信息 , 提供 給伺服系統(tǒng) 。 伺服系統(tǒng)接收來自圖像處理子系統(tǒng)的信息 , 通過 驅(qū)動電路帶動云臺上的攝像頭發(fā)生轉(zhuǎn)動 , 使運動目標(biāo)一直鎖定 在攝像頭的視野中 。 系統(tǒng)流程圖如圖 1所示 。圖 1系統(tǒng)流程圖3圖像

6、的處理圖像處理是目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的核心 。 圖像處理效果的好壞直 接決定著系統(tǒng)能否有效地跟蹤目標(biāo) 。 該部分主要包括圖像的采集 , 顏色模型的選擇 , 圖像的預(yù)處理 , 圖像分割 , 目標(biāo)的預(yù)測等 。 圖像處理的框圖如圖 2所示 。圖 2圖像處理框圖3.1顏色空間模型的選擇 :視覺系統(tǒng)中 , 常用的顏色空間模型包括 RGB , HSI , YUV 顏 色空間 。 RGB(Red green and blue 是在三基色理論基礎(chǔ)上開發(fā)的 相加混色顏色空間 , 是一個面向硬件的空間 。 但由于在三個顏色 分量中都包含一定波長的光源亮度信息 , 光源亮度的變化同時 影響三基色分量 。 在室外環(huán)境中 ,

7、不同位置的光照強度變化很 大 , 使得同一種顏色的 RGB 值在場上不同位置有較大的變化 。 因此 , 它不是最適合圖像分割的一種顏色空間 。 HSI 是從人的視 覺系統(tǒng)出發(fā) , 用色調(diào) 、飽和度和亮度來描述色彩 。 它比 RGB 色彩 空間更符合人的視覺特性 。 但由于從 RGB 顏色空間轉(zhuǎn)向 HIS 顏 色空間時 , 需要大量的浮點運算 , 故不適合在實時圖像處理系統(tǒng) 中應(yīng)用 。YUV 顏色空間由于顏色穩(wěn)定 , 節(jié)省存儲空間 , 較適合 于 實 時圖像分割應(yīng)用 。 因此 , 在本系統(tǒng)中選用 YUV 顏色模型 。3.2波門大小的設(shè)定 :由于攝像頭采集的圖像較大 , 若在整幅圖像內(nèi)進行圖像處

8、理 , 則秏時較多 , 系統(tǒng)的實時性得不到保證 。 因此 , 在圖像處理系 統(tǒng)中通常設(shè)定波門 。 波門是攝像頭采集圖像中實際需要處理的 部分 。 它一般遠小于圖像大小 , 但大于所跟蹤的目標(biāo) 。 設(shè)定波門 可以有效的濾除背景干擾 , 減小圖像處理的時間 , 保證目標(biāo)跟蹤 系統(tǒng)的實時性 。 波門大小的設(shè)定主要是根據(jù)跟蹤目標(biāo)大小的變 化 。 本課題中 , 由于所跟蹤的目標(biāo)與攝像頭之間的距離基本保持 不變 , 目標(biāo)在視野中的尺寸變化幅度不大 , 故選用固定大小的波 門 。 本課題中 , 目標(biāo)尺寸大體為 30*20像素 , 選用的波門尺寸為肖 杰 :在讀碩士1-技術(shù) 創(chuàng) 新中 文 核 心 期 刊 微

9、計 算 機 信 息 (測 控 自 動 化 2007年 第 23卷 第 12-1期360元 /:現(xiàn)場總線技術(shù)應(yīng)用 200例 控 制 系 統(tǒng)100*75像素 , 該波門尺寸既保證了圖象處理的實時性 , 又保證了目標(biāo)一直保持在波門內(nèi) 。 經(jīng)實驗 , 滿足圖像處理系統(tǒng)的要求 。3.3圖像的預(yù)處理圖像采集卡采集到的圖像 , 由于光照不均勻以及攝像頭等 硬件的精度 、 缺陷等問題 , 圖 像不 可 避 免 地 含 有 各 種 噪 聲 和 失 真 。 圖像的預(yù)處理是在提取圖像特征之前的必要步驟 , 以降低 圖像噪聲和失真程度 , 增強圖像 中 的 有 用 信 號 , 改 善 圖 像 的 質(zhì) 量 , 以有利于

10、圖像的后續(xù)處理 。 圖像的預(yù)處理有均值濾波 , 中值 濾波等多種方法 。 本文中采用了中值濾波方法 。 中值濾波是一 種非線性的空間濾波器 。 它一般是采用一個含有奇數(shù)個點的滑 動窗口 , 將窗口中各點灰度值的中值來代替指定點 (一般是窗口 的中心點 的灰度值 (對于彩色圖像 , 是指顏色空間中的各個值 。 對于奇數(shù)個元素 , 中值是指按大小排序后 , 中間的數(shù)值 。 本文采 用了一個 3*3的中值濾波器 , 經(jīng)實驗 , 可明顯地降低噪聲 , 圖像 的邊緣部分得到了較好的處理 。3.4圖像分割 :為了使目標(biāo)從圖像背景中分離出來 , 尋找目標(biāo)與非目標(biāo)的 差異的過程稱為特征提取 , 而根據(jù)所提取的

11、不同目標(biāo)之間的某 些特征差異對圖像進行區(qū)域劃分則稱為圖像分割 。 在視覺系統(tǒng)中常用的圖像分割方法主要是區(qū)域增長法和閾值法兩大類 。 區(qū) 域增長法由于采用遞歸方式 , 所以速度較慢 , 因而在實時較高的系統(tǒng)中應(yīng)用逐漸減 少 。 基于此 , 本課題中使用閾值法分割圖像 。 利用像素值的直方 圖來確定分割閾值 。 由于整個系統(tǒng)中 , 目標(biāo)圖像的 Y 、 U 、 V 值保 持相對恒定 , 故閾值使用預(yù)先確定的值 。 如圖 3所示 , 在 YUV 顏色空間中 , 每個顏色類由 6個閾值描述 , 每一維兩個閾值 , 分 別表示該顏色類在該維中的最大值和最小值 。 如圖 3所示 , 3個 色彩向量 (Y ,

12、 U , V 就在色彩空間中確定了一個長方體 。 當(dāng)一個 待識別的像素在色彩空間中的位置落在這個長方體中時 , 就認 為該像素屬于要跟蹤的目標(biāo) 。 屬于目標(biāo)的像素標(biāo)記為 1, 其他標(biāo) 記為 0。圖 3圖像分割的算法3.5特征提取及目標(biāo)的預(yù)測圖像的特征提取是在以上幾個步驟完成后 , 提取運動目標(biāo) 的位置信息和速度信息 。 特征提取應(yīng)根據(jù)目標(biāo)識別和跟蹤的需 要 , 選取具有較好魯棒性的特征 , 并在保證識別精度和可靠性的 情況下 , 盡可能的減少特征數(shù)目 , 以達到有效地識別 。 通?？梢?選取的特征有形狀特征 , 紋理特征等 。 本系統(tǒng)采用的是提取目 標(biāo)的尺寸信息 。 通過圖像分割時標(biāo)記的值 ,

13、 計算目標(biāo)的中心點 坐標(biāo) 。 即目標(biāo)的尺寸可以通過下式計算 。其中 Bi,j表示該像素經(jīng)圖像分割后的標(biāo)記值跟蹤目標(biāo)的中心坐標(biāo)為由于圖像采集系統(tǒng)存在一定的采樣延遲 , 造成了圖像采樣點滯后于目標(biāo)實際的運動位置 ; 同時又由于伺服機構(gòu)也存在一 定的延遲性 , 因此 , 若僅以圖像處理的結(jié)果進行跟蹤必然會使跟 蹤系統(tǒng)的運動滯后于目標(biāo)的運動 。 所以必須進行目標(biāo)的預(yù)測 。 目 標(biāo)的預(yù)測采用以下方法 :設(shè) k-2,k-1,k 為當(dāng)前連續(xù)采集到的三幀 圖像 , 對應(yīng)的坐標(biāo)分別為 (x k-2, y k-2 , (x k-1,y k-1 , (x k ,y k , 則預(yù)測 下一 點的坐標(biāo)為由于目標(biāo)可能做變加

14、速運動 , 采用上式計算時 , 存在一定程度 的誤差 。 但由于在一個采集周期 (33ms 內(nèi) , 目標(biāo)運動范圍不會很大 , 且上式運算簡單 , 耗時較少 , 因此誤差不影響目標(biāo)跟蹤的效果 。3.6目標(biāo)丟失時的處理正常情況下 , 上述跟蹤算法能夠穩(wěn)定地跟蹤目標(biāo) 。 但當(dāng)目標(biāo) 做超機動運動或者目標(biāo)的背景急劇變化時 , 目標(biāo)有可能丟失 。 此 時 , 需要重新搜索目標(biāo) 。 本課題中采用以下方法 :當(dāng)目標(biāo)丟失時 , 在設(shè)定波門的基礎(chǔ)上擴大搜索范圍 , 進行相應(yīng)的圖像處理 。 即在 一個更大的范圍內(nèi)搜索 , 一旦搜索到目標(biāo) , 就跳出搜索 , 轉(zhuǎn)入正 常的跟蹤過程 , 否則一直搜索到整個視場 。 如圖

15、 4所示 。圖 4目標(biāo)丟失時的處理4結(jié)論采用文中所述算法 , 以 Visual C+6.0為開發(fā)工具 , 以簡單 背景下的運動目標(biāo)作為實驗對象 , 經(jīng)實驗得到了較好的效果 。 實驗表明 , 該系統(tǒng)圖像處理的時間為 22ms 左右 , 小于幀間隔的33ms 。 同時 , 當(dāng)目標(biāo)短暫丟失時 , 能較快的搜索到目標(biāo) 。 具有較好的實時性 , 抗干擾性 。 此系統(tǒng)投入應(yīng)用 , 預(yù)期可產(chǎn)生經(jīng)濟效益120萬元 。本文作者創(chuàng)新點 :提出了一種運動目標(biāo)識別與跟蹤系統(tǒng)的 新方案 , 給出了系統(tǒng)的原理圖和結(jié)構(gòu)框圖 。 采用新的圖像分割 算法 , 可在光照環(huán)境變化較大的情況下有效地分割目標(biāo)與背景 。波門的設(shè)定提高了

16、圖像處理的速度 , 目標(biāo)丟失時的處理算法又 能有效地找到目標(biāo) 。參考文獻 :1李慶忠,劉懷強, 侯永海, 褚東升 . 視頻序列中運動目標(biāo)自動提 取的研究 J微計算機信息 ,2006, 05:246-247.2楊宜禾 周維真 . 成像跟蹤技術(shù)導(dǎo)論 M西安 :西安電子科技 大學(xué)出版社 1991.3李尊民 . 電視自動圖像跟蹤的基本原理 M北京 :國防工業(yè)出 版社 1998.4魏永 . 微型足球機器人視覺系統(tǒng)的研究與設(shè)計 (碩士學(xué)位論 文 大連 :大連理工大學(xué) 2005.5馬頌德,張正友 . 計算機視覺 -計算理論與算法基礎(chǔ) 北京 :科 學(xué)出版社 1998.6張雷,劉冀偉, 王志良 . 固定場景下的

17、運動檢測與運動跟蹤 J微計算機信息, 2006, 09:287-288. (下轉(zhuǎn)第 5頁 - :360元 /年 技 術(shù) 創(chuàng) 新控 制 系 統(tǒng)PLC 技術(shù)應(yīng)用 200例 您 的 論 文 得 到 兩 院 院 士 關(guān) 注 3. 用戶輸入加油員代號后 , 系統(tǒng)查詢此加油員代號是否存在于數(shù)據(jù)庫 。 若不存在 , 提示重新輸入 。 若存在 , 語音提示輸入 加油員密碼 。4. 用戶輸入加油員密碼后 , 系統(tǒng)在數(shù)據(jù)庫中查詢此密碼是否與上述代號所對應(yīng)的密碼匹配 。 若不匹配 , 提示重新輸入 , 三 次無效后將此通道設(shè)為待機狀態(tài) 。 若匹配 , 語音提示輸入受油 裝備代號 。 5. 用戶輸入受油裝備代號后 ,

18、 系統(tǒng)查詢此受油裝備代號是否存在于數(shù)據(jù)庫 。 若不存在 , 提示重新輸入 。 若存在 , 系統(tǒng)在窗 體上顯示受油裝備代號 , 并語音提示輸入加油量 。6. 用戶輸入加油量后 , 系統(tǒng)查詢此加油量是否小于此裝備的最大加油量 。 若大于最大加油量 , 提示重新輸入以防止加油 時溢出 。 否則語音提示 “ 現(xiàn)在開始加油 , 加油結(jié)束后請掛機 ” , 同 時對相應(yīng)的電液閥輸出開啟信號 , 打開閥門開始加油 。7. 系統(tǒng)在窗體上顯示預(yù)置加油量 , 并根據(jù)流量計輸出的脈沖信號顯示轉(zhuǎn)換后的實時加油量 。 加油過程中 , 在實時加油量 小于預(yù)置加油量時如果用戶掛機 , 系統(tǒng)將此實時加油量存入數(shù) 據(jù)庫并輸出關(guān)閉

19、電液閥的信號 , 這種情況為不定量加油 。 如果 加油過程中用戶不干預(yù) , 則當(dāng)實時加油量等于預(yù)置加油量時系 統(tǒng)自動輸出關(guān)閉電液閥的信號 , 停止加油并將加油量存入數(shù)據(jù) 庫 。 這種情況為定量加油 。8. 系統(tǒng)掛機后 , 把此通道設(shè)為待機狀態(tài) 。壓力傳感器和溫度傳感器輸出的模擬信號轉(zhuǎn)換后在加油系 統(tǒng)監(jiān)控窗體上顯示加油系統(tǒng)的溫度和壓力 , 供管理員判斷加油 系統(tǒng)是否正常工作 。 每次存儲加油數(shù)據(jù)的同時 , 將系統(tǒng)測到的 油料溫度 、 加油位置 、 加油時間等信息存入數(shù)據(jù)庫 , 方便加油信 息管理 。本機場管道加油自動化系統(tǒng)安裝完成后 , 對硬件系統(tǒng)和軟 件系統(tǒng)進行了一系列的調(diào)試 , 并對操作和管

20、理人員進行了軟件 使用培訓(xùn) , 使其掌握了此系統(tǒng)的使 用 方 法 和 注 意 事 項 , 并 在 此 基礎(chǔ)上進行了實際加油演練 。 用戶根據(jù)設(shè)計方案對系統(tǒng)的硬 、 軟件進行了測試 , 并對數(shù)據(jù)的可靠性和準(zhǔn)確性進行了試驗 , 最 后順利完成了驗收 。系統(tǒng)運行一段時間后 , 用戶反饋回來的信息表明 :硬件運行 可靠 , 軟件功能完善 , 信息傳輸穩(wěn)定 , 數(shù)據(jù)準(zhǔn)確完整 。 語音技術(shù) 在機場管道加油自動化系 統(tǒng) 中 的 應(yīng) 用 提 高 了 操 作 人 員 工 作 效 率 , 減少了新職員培訓(xùn)時間 , 對于整個系統(tǒng)油料供應(yīng)能力的加強 有明顯促進作用 , 是其特色和亮點 。5結(jié)束語基于語音技術(shù)的機場管道

21、加油自動化系統(tǒng)研制完成后 , 在 多個機場進行了安裝使用 。 實踐應(yīng)用表明這是一種操作簡單 、 性能可靠 、 經(jīng)濟實用的技術(shù)方案 , 具有人性化設(shè)計 、 “ 傻瓜 ” 式操 作 、 數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定等優(yōu)點 , 大大地減輕了人員的勞動強度 , 提高 勞動生產(chǎn)率和單位的經(jīng)濟效益 , 受到了用戶的普遍好評 。本文作者創(chuàng)新點 :首次提出了語音技術(shù)在機場管道加油自 動化系統(tǒng)中的應(yīng)用并成功將之付諸實踐 ; 設(shè)計了適用于管道加 油系統(tǒng)的語音技術(shù)應(yīng)用步驟和提示信息 。參考文獻 :1李欽華、張曉鐘, 機場管道加油自動化系統(tǒng)仿真研究 J, 軍用 油料, 2001.6:3132.2艾紅、王捷、 李正熙, 集散控制系統(tǒng)中

22、閥位監(jiān)視以及局部開關(guān) 綜合應(yīng)用 J, 微計算機信息, 2006.3:1617.作者簡介 :李欽華 (1974- , 男 (漢族 , 河北省柏鄉(xiāng)縣人 , 徐州空軍 學(xué)院航空油料物資系講師 , 博士 , 主要從事儲運工程及安全技術(shù) 方向的科研和教學(xué)工作 。Biography:LI Qin -hua (1974-, male (the Han nationality, HeBei Province, Xuzhou Air Force College, Lecturer, PhD, Major in oil transportation engineering and safety technolog

23、y. (221008江蘇徐州 中國礦業(yè)大學(xué)能源與安全工程學(xué)院 李欽華 蔣曙光(221000江蘇徐州 徐州空軍學(xué)院航空油料物資系 李欽華石永春 王祥通訊 地 址 :(221000江 蘇 江 蘇 省 徐 州 市 徐 州 空 軍 學(xué) 院 航 空 油 料物資系 李欽華(收稿日期 :2007.9.03(修稿日期 :2007.10.25(上接第 2頁 7何斌,馬天予, 王運堅等 .Visual C+數(shù)字圖像處理 北京 :人民 郵電出版社 2003.作者 簡 介 :肖 杰 , 男 , 1980年 9月生 , 漢族 , 山東日照 人 , 在 讀 碩 士 , 研究方向 :圖像 處 理 與 目 標(biāo) 跟 蹤 ; 裴

24、 忠 才 , 男 , 1968年 11月生 , 漢族 , 山東滕州人 , 北京航空航天大學(xué)自動化科學(xué)與電氣工 程學(xué)院教授 , 研究方向 :機器人技術(shù)及計算機視覺 。Biography:Xiao Jie (1980 , Han , Shandong Province , BeihangUniversity (BUAA , master , research area:Image processing and object following.(100083北 京 北 京 航 空 航 天 大 學(xué) 自 動 化 科 學(xué) 與 電 氣 工 程 學(xué) 院 肖杰 裴忠才 徐立新通訊 地 址 :(100083北 京 北 京 航 空 航 天 大 學(xué) 自 動 化 科