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申请/专利权人：七台河市公安局

摘要：一种基于图像处理的目标人员定位及轨迹跟踪方法，它属于目标人员定位及轨迹跟踪技术领域。本发明解决了现有方法对目标人员进行定位和轨迹跟踪的精度低的问题。本发明利用空间上布置的多个摄像头同步采集目标人员所在区域的原始图像后，利用搭建的卷积神经网络来分别提取采集的图像与样本图像的特征，再根据特征相似度选取出匹配的人脸区域图像，利用选取出的人脸区域图像进行目标人员定位可以显著提高定位的精度。通过定位精度的提高，可以准确地启动下一时刻进行目标定位需要采集图像的摄像头，减小数据量的同时提高轨迹跟踪的精度。本发明方法可以应用于目标人员定位及轨迹跟踪技术领域。

主权项：1.一种基于图像处理的目标人员定位及轨迹跟踪方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：步骤一、在当前时刻l利用空间上布置的多个摄像头同步采集目标人员所在区域的原始图像，再对采集的各帧原始图像分别进行灰度处理后，得到各帧灰度图像；再对各帧灰度图像分别进行处理，得到各帧灰度图像中运动人员所在的位置以及各帧原始图像中运动人员所在的位置；并从各帧原始图像和灰度图像中分别截取出每个运动人员所在位置的子图像，获得各个子图像对；步骤一一、对于某个摄像头，将该摄像头在当前时刻l采集的原始图像对应的灰度图像记为Il，将该摄像头在上一时刻l-1采集的原始图像对应的灰度图像记为Il-1，则像素点x,y的灰度值在前后两帧灰度图像中的变化量dlx,y为：dlx,y＝|Ilx,y-Il-1x,y|其中，Ilx,y是灰度图像Il中像素点x,y的灰度值，Il-1x,y是灰度图像Il-1中像素点x,y的灰度值，|·|代表取绝对值；步骤一二、将灰度图像Il中变化量dlx,y大于等于阈值TH的像素点作为前景点，将得到的前景点组成的集合记为O1；步骤一三、将灰度图像Il中像素点的最大灰度值记为zmax，将灰度图像Il中像素点的最小灰度值记为zmin，则初始的分割阈值Q0为： 步骤一四、初始化迭代次数k＝0；步骤一五、将灰度图像Il中灰度值小于等于分割阈值Qk的像素点作为前景点，再计算出前景点的灰度平均值z0；将灰度图像Il中灰度值大于分割阈值Qk的像素点作为背景点，再计算出背景点的灰度平均值zB；步骤一六、根据z0和zB计算分割阈值Qk+1： 步骤一七、判断是否满足Qk+1＝Qk；若满足Qk+1＝Qk，则利用灰度图像Il中灰度值小于等于分割阈值Qk+1的像素点组成前景点集合O2，再执行步骤一八；若不满足Qk+1＝Qk，则令k＝k+1，返回执行步骤一五；步骤一八、求取集合O1和O2的并集，将并集中的像素点作为灰度图像Il中全部的前景点，将其它像素点作为背景点，再进行形态学滤波和连通性分析，得到各个运动人员在灰度图像Il中所在的位置，根据运动人员在灰度图像Il中所在的位置得到运动人员在原始图像中的位置；步骤一九、采用步骤一一至步骤一八的方法对当前时刻采集的每帧原始图像对应的灰度图像分别进行处理；步骤二、获取目标人员在系统中存储的人脸图像，并将获取的人脸图像作为样本图像；再对获取的样本图像进行灰度处理得到样本灰度图像，再将样本灰度图像转换为样本LBP特征图像；步骤三、将步骤一获得的各子图像对中的灰度图像转换为LBP特征图像，根据转换后的图像获得待匹配人脸区域图像对；步骤四、利用第一卷积神经网络对样本图像进行特征提取，利用第二卷积神经网络对样本LBP特征图像进行特征提取，得到样本图像中的人脸特征；对于任意一个待匹配人脸区域图像对，利用第一卷积神经网络对待匹配人脸区域图像对中的原始图像进行特征提取，利用第二卷积神经网络对待匹配人脸区域图像对中的LBP特征图像进行特征提取，得到该待匹配人脸区域图像对中的人脸特征；同理，分别得到每个待匹配人脸区域图像对的人脸特征；再分别计算样本图像中的人脸特征与每个待匹配人脸区域图像对的人脸特征的相似度，判断是否存在相似度大于阈值的待匹配人脸区域图像对；若存在，则选取出大于阈值的相似度所对应的待匹配人脸区域图像对，根据选取出的待匹配人脸区域图像对确定出目标人员位置，再执行步骤五；若不存在，令时刻l＝l+1，返回执行步骤一；步骤五、根据步骤四中得出的目标人员位置确定下一时刻需要启动的摄像头，令l＝l+1，返回执行步骤一。

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