多运动目标高速实时跟踪算法的实现
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ｉ ｇｔｒｅｓｔａ ｋｎ ｌｏｉｈ ｉ ｐｏ ｏ ｅ ．Ｔｈ ｌｏｉ ｍ ｓ ｓｔｅ ｒａ— ｉ ａｙ ｅ ｔｒｏ ｈ ｖｎ ａｇ ｔ ｓｔｅｔａ ｋｎ ｏｉｔ ｎ ａ ｇ ｔ ｒｃ ｉｇ ａｇ ｒｔｍ ｓ ｒｐ ｓ ｄ ｅａｇ ｒｔ ｈ ｕ ｅ ｈ ｅ ｌｔｍｅｂ ｒｃ ｎｅ ｆｔｅｍｏ ｉｇ ｔ ｅｓａ ｈ ｒ ｃ ｉ ｇｐ ｎｓ，ｕ ｅ ｈ ｉｈ－ ｐ ｅ ｒ ｓｓｔｅ ｈｇ ｓ ｅ ｄ
【 摘
要】针对静态暗背景的视频场景， 了达到对多运动 目 的实时准确监控， 出了一种多运动目标高速实时跟踪算法。 为 标 提
以运动 目标 的实 时重心作 为跟踪点 ， 用高速 Ｆ Ｇ 采 Ｐ Ａ并行运算技 术 ， 实现 图像 采集 、 图像 噪声滤 波、 边缘检测 、 连通域 标记 和重心 计算。算 法通 过实验验证 ， ６ ｓ的帧率下 ， 以准确实 时地 跟踪 ３ ０个运 动 目标 ， 证 了算 法的高速实 时性。 在 ０ｆ ／ 可 ０ 保
对所有 目标 的实时动态跟踪 。
原本属于一个运动 目标体 ， 经过二值化 之后 ， 会在 边缘 区
域分裂成多个 目标体 ， 多出来的这些 目标 体如果 不去掉 ，
１ 运 动 目标边 缘提 取 方法
对于运动 目标 的跟踪 ， 先要 获取 图像 中运动 目标 首 的特征特性 ， 比较简单 的环境 中 ， 以采用模板 比对法 ， 在 可
Ｖ 脚 。
尝 篇
囊秘 熬 簟
ｉ ｆ０ ｉ ห้องสมุดไป่ตู้ｉ ４
【 本文献信息】孟华， 谢小飞， 丛培超 ．多运动 目 标高速实时跟踪算法的实现［］ 电视技术， １， （ ） Ｊ． ２ ２３ ３ ０ ６
多运动 目标高速实时跟踪算法的实现
孟 华 ， ，飞 ， 谢 Ｊ 丛培超 、
（ 大连理工大学 控制科 学与工程 学院， 宁 大连 １６２ ） 辽 １０３
【 关键词】 多 运动 目 高速实时跟踪；Ｐ Ａ 连通域标记 标； ＦＧ ； 【 中图分类号】Ｔ ９ １ ５ Ｎ １． ７ 【 文献标识码】Ａ
Ａｃ ｅ ｅ ｅ ｆＨｉ ｈ－ｓ ｅ ｎｄ Ｒｅ ｌ ｔｍｅ Ｍ ｕ ｔ－ ｖ ｎｇ Ｔａ ｇ ｔ ａ ｋ ｎｇ Ａｌ ｏ ｉｈｍ ｈｉｖ ｍ ｎｔｏ ｇ ｐｅ ｄ ａ ａ － ｉ ｌｉ ｍｏ ｉ ｒ ｅｓ Ｔｒ ｃ ｉ ｇ ｒｔ
１ ４ 《 视 术 第３卷 期（ 第 ７ 期） 稿 址ｈ ： ｗ ． ｅ ． ３ 电 技 》 ６ 第３ 总 ３８ Ｉ 网 ｔ ／ ｗ ｉｏ ｏ 投 ｔ ／ Ｖ Ｅｎ ｐｗ ｄ
区域标记探测法 、ａ ｓｉ 跟踪算法 、ＩＴ特征粒 子滤波 动 目标轮廓进行提取 。 Ｃ ｍ—ｈｆ ｔ ＳＦ
算法 、 模板 比较法 等算法 。这些 算法都是在 静态背景
模板 的情况下 ， 图像 中的运动 目标进行 分割和标 记 ， 对 然
后计算 出运动 目标 的轨迹 ， 法相对 比较 复杂 ， 算 在针对 高 分辨力高帧 多 目标 的情况下 ， 这些算 法无 法达 到实 时的
【 ｅ ｏｄ 】 ｕｉｍ ｖ ｇｔｇｔ； ｉ —ｐｅ ｎ ａ ｔ ｅｔｃｉ ； Ｐ Ａ ｃｎｅｔ ｏ ａ ａ Ｋ ｙｗ ｒｓ ｍ ｌ— ｏｉ ｒ ｓ ｈ ｈ ｓｅｄａｄｒ ｌ ｉ ａｋ ｇ ＦＧ ； ｏｎｃ ｄｄｍ ｉ ｍ ｒ ｔ ｎ ａｅ ｇ ｅ —ｍ ｒ ｎ ｅ ｎ ｋ
多运动 目标 的跟踪一直是智能视频监控 的研究热点 ， 法 ， 这些可 以实现对通用 目标的跟踪。本文针对静态暗背 在很 多领域都需要 这种技术 ， 比如道路运 动 目标 的跟踪 、 景 的场景进行多运动 目标的跟踪 ， 运动 目标采用亮背景材 人体躯干的运动轨迹 、 军事 目标 的跟踪 和定位 、 中运动 料构成 ， 图 １ 空 如 所示 ， 左边的图片背景 比较复杂 ， 图像 中 在 物体 的轨迹跟踪 、 运动物体 的 ３ Ｄ模拟成像技术 等。在运 查找运动 目标 的轮廓较为麻 烦 ， 右边 的图片背景单 一 ， 运 动 目标 的跟踪算法上 ， 有基 于二值化 图像 的连通标记 法 、 动 目标较 于背景模板的灰度值有较大的区别 ， 有利于对运
Ｔｈｏ ｇ ｈ ｘ ｅ ｉｎ ｅａ ｈ ０ ｆ ，ｔｅａｇ ｒｔｍ ａ ｃ ｕａｅｙｔａ ｋ ３ ０ ｍｏ ｉｇ ｔ ｇ ｔ ｎ ｒａ－ ｉ ．Ｔ ｅ ｅｏ ｅ，ｔｅ ａｇ ｒｔｍ ｅ ｃ ｅ ｈ ｒ ｃ ｉｇ ｒｕ ｈ ｔｅ ｅ ｐ ｒｅ ｃ ｔｔｅ６ ／ｓ ｈ ｏｉ ｌ ｈ ｃ ｎ ａ ｃ ｒ ｔｌ ｒｃ ０ ｖｎ ａ ｅｓｉ ｅ ｌｔｍｅ ｈ ｒｆｒ ｒ ｈ ｏｉｈ ｒａ ｈ ｓｔ ｅｔａ ｋｎ ｌ ０ ｉｈ ｐ ｅ ｎ ｅ —ｌ ｌｉ ｆｈｇ —ｓｅ ｄ ａ ｄ ｒａ ｉ ｌ ｍｅ ｍｕｔ—ｍｏ ｉ ｇｔｒｅｓ ｖｎ ａｇ ｔ．
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【 ｂｔ ｃ】 ｎ ｒｅｔ ｔｃ ｕｉｍ ｖ ｇ ａ ｅ ｃｒｔｙ ｎ ｅｅｌｉｅ ｏ ｔ ａｃ ａ ａｋｒｕｄ ａ ｉ —ｐｅ ｄ ｅｌｔ ｅ ｕｉｍ ｖ Ａ ｓ ａｔ Ｉ ｄｒｏｒ ｋ ｌ－ ｏｉ ｒ ｔａ ｕａ ｌａｄｉ ｔ ａｔ ｒｈ ｓｔ ｒ ｂｃｇ ｎ ， ｇ ｓｅｄ ｎ ａ ｉ ｌ— ｏ— ｒ ｏ ａ ｍ ｔ ｎ ｔ ｇ ｓ ｃ ｅ ｎ ｈ ｒ ｍ ｆ ｅ ｔｉｄ ｋ ｏ ｈｈ ａ ｒ —ｍ ｍ ｔ
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Ｓｈｏ ｏ ｏｔ ｌ ｃｎｅ ｎ ｎｉ ｅｎ ， ａ ａ ｎ ｅ ｉ Ｔｃｎｌ ｙ Ｌ ｏ ｉ ａ ａ １０３ Ｃ ｉ ） ｃｏ ｎ ｏ Ｓ ｅ ｄＥ ｇ ｅ ｉ Ｄ ｌ ｎＵ ｉｒ ｔ ｏ ｅ ｏ ｇ ， ｉ ｎ ｇＤ ｌ ｎ ６２ ， ｈ ａ ｌｆＣ ｒ ｉ ｃ ａ ｎ ｒｇ ｉ ｖｓ ｆ ｈ ｏ ｙ ａ ｎ ｉ １ ｎ
效果 。
本文针对这种情况 ， 出一种基于 Ｆ Ｇ 提 Ｐ Ａ技术的多运
动 目标高速实时跟踪算法 ， 系统利用 Ｆ Ｇ Ｐ Ａ的高速 并行特
图 １ 不 同背 景模 板 的运 动 目 跟 踪 标
在跟踪运动 目标 的轨迹 时 ， 首先 要对 图像 中 的像 素
，） 然后根据二 值化的图像进行 边缘提 点， 通过 Ｃ Ｏ Ｍ Ｓ图像传感器获得 １２０ Ｈ）× ２ （ 的高 点 （ Ｙ 进行二值化 ， ８ （ ７０ Ｖ） 正常情况下摄像机输 出的图像都带有 一定 的噪声 ， 如 清（ Ｄ） Ｈ 图像 ， 传感器帧率为 ６ ｓ运动场景采用静态 暗 取 ， ０ｆ ， ／ 获得 放 背景 ， 场景 中有多达 ３０个 的运动 目标 ， 用动态实 时边 果不加 以处理 ， 的图像 边缘情况 如图 ２所示 ， 大 图 ０ 采 会发现图像边缘并不理想 ， 带有很多毛刺 ， 缘检测方法 ， 加上并行 凸起 区域连通域标 记算法 ， 现了 像 的边缘像 素 ， 实
会影 响后期 目标跟踪算法 的效率。 如果直接按 照 图 ２的二值化 效果 ， 计算 目标 轮廓 在
上， 就要按照面积判 断 目标点的大小 ， 而滤波去 掉这些 从
影响了实时性 。为了解 决这种 问题 ， 根据分析 ， 杂 对于 比较复杂 的环 境 ， 还可 以按 照视频 帧序列 进行 差值 杂散 点 ，
【 摘
要】针对静态暗背景的视频场景， 了达到对多运动 目 的实时准确监控， 出了一种多运动目标高速实时跟踪算法。 为 标 提
以运动 目标 的实 时重心作 为跟踪点 ， 用高速 Ｆ Ｇ 采 Ｐ Ａ并行运算技 术 ， 实现 图像 采集 、 图像 噪声滤 波、 边缘检测 、 连通域 标记 和重心 计算。算 法通 过实验验证 ， ６ ｓ的帧率下 ， 以准确实 时地 跟踪 ３ ０个运 动 目标 ， 证 了算 法的高速实 时性。 在 ０ｆ ／ 可 ０ 保
对所有 目标 的实时动态跟踪 。
原本属于一个运动 目标体 ， 经过二值化 之后 ， 会在 边缘 区
域分裂成多个 目标体 ， 多出来的这些 目标 体如果 不去掉 ，
１ 运 动 目标边 缘提 取 方法
对于运动 目标 的跟踪 ， 先要 获取 图像 中运动 目标 首 的特征特性 ， 比较简单 的环境 中 ， 以采用模板 比对法 ， 在 可
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囊秘 熬 簟
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【 本文献信息】孟华， 谢小飞， 丛培超 ．多运动 目 标高速实时跟踪算法的实现［］ 电视技术， １， （ ） Ｊ． ２ ２３ ３ ０ ６
多运动 目标高速实时跟踪算法的实现
孟 华 ， ，飞 ， 谢 Ｊ 丛培超 、
（ 大连理工大学 控制科 学与工程 学院， 宁 大连 １６２ ） 辽 １０３
【 关键词】 多 运动 目 高速实时跟踪；Ｐ Ａ 连通域标记 标； ＦＧ ； 【 中图分类号】Ｔ ９ １ ５ Ｎ １． ７ 【 文献标识码】Ａ
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１ ４ 《 视 术 第３卷 期（ 第 ７ 期） 稿 址ｈ ： ｗ ． ｅ ． ３ 电 技 》 ６ 第３ 总 ３８ Ｉ 网 ｔ ／ ｗ ｉｏ ｏ 投 ｔ ／ Ｖ Ｅｎ ｐｗ ｄ
区域标记探测法 、ａ ｓｉ 跟踪算法 、ＩＴ特征粒 子滤波 动 目标轮廓进行提取 。 Ｃ ｍ—ｈｆ ｔ ＳＦ
算法 、 模板 比较法 等算法 。这些 算法都是在 静态背景
模板 的情况下 ， 图像 中的运动 目标进行 分割和标 记 ， 对 然
后计算 出运动 目标 的轨迹 ， 法相对 比较 复杂 ， 算 在针对 高 分辨力高帧 多 目标 的情况下 ， 这些算 法无 法达 到实 时的
【 ｅ ｏｄ 】 ｕｉｍ ｖ ｇｔｇｔ； ｉ —ｐｅ ｎ ａ ｔ ｅｔｃｉ ； Ｐ Ａ ｃｎｅｔ ｏ ａ ａ Ｋ ｙｗ ｒｓ ｍ ｌ— ｏｉ ｒ ｓ ｈ ｈ ｓｅｄａｄｒ ｌ ｉ ａｋ ｇ ＦＧ ； ｏｎｃ ｄｄｍ ｉ ｍ ｒ ｔ ｎ ａｅ ｇ ｅ —ｍ ｒ ｎ ｅ ｎ ｋ
多运动 目标 的跟踪一直是智能视频监控 的研究热点 ， 法 ， 这些可 以实现对通用 目标的跟踪。本文针对静态暗背 在很 多领域都需要 这种技术 ， 比如道路运 动 目标 的跟踪 、 景 的场景进行多运动 目标的跟踪 ， 运动 目标采用亮背景材 人体躯干的运动轨迹 、 军事 目标 的跟踪 和定位 、 中运动 料构成 ， 图 １ 空 如 所示 ， 左边的图片背景 比较复杂 ， 图像 中 在 物体 的轨迹跟踪 、 运动物体 的 ３ Ｄ模拟成像技术 等。在运 查找运动 目标 的轮廓较为麻 烦 ， 右边 的图片背景单 一 ， 运 动 目标 的跟踪算法上 ， 有基 于二值化 图像 的连通标记 法 、 动 目标较 于背景模板的灰度值有较大的区别 ， 有利于对运
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效果 。
本文针对这种情况 ， 出一种基于 Ｆ Ｇ 提 Ｐ Ａ技术的多运
动 目标高速实时跟踪算法 ， 系统利用 Ｆ Ｇ Ｐ Ａ的高速 并行特
图 １ 不 同背 景模 板 的运 动 目 跟 踪 标
在跟踪运动 目标 的轨迹 时 ， 首先 要对 图像 中 的像 素
，） 然后根据二 值化的图像进行 边缘提 点， 通过 Ｃ Ｏ Ｍ Ｓ图像传感器获得 １２０ Ｈ）× ２ （ 的高 点 （ Ｙ 进行二值化 ， ８ （ ７０ Ｖ） 正常情况下摄像机输 出的图像都带有 一定 的噪声 ， 如 清（ Ｄ） Ｈ 图像 ， 传感器帧率为 ６ ｓ运动场景采用静态 暗 取 ， ０ｆ ， ／ 获得 放 背景 ， 场景 中有多达 ３０个 的运动 目标 ， 用动态实 时边 果不加 以处理 ， 的图像 边缘情况 如图 ２所示 ， 大 图 ０ 采 会发现图像边缘并不理想 ， 带有很多毛刺 ， 缘检测方法 ， 加上并行 凸起 区域连通域标 记算法 ， 现了 像 的边缘像 素 ， 实
会影 响后期 目标跟踪算法 的效率。 如果直接按 照 图 ２的二值化 效果 ， 计算 目标 轮廓 在
上， 就要按照面积判 断 目标点的大小 ， 而滤波去 掉这些 从
影响了实时性 。为了解 决这种 问题 ， 根据分析 ， 杂 对于 比较复杂 的环 境 ， 还可 以按 照视频 帧序列 进行 差值 杂散 点 ，