(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210907997.3 (22)申请日 2022.07.29 (71)申请人 深圳天海宸光科技有限公司 地址 518054 广东省深圳市南 山区粤海街 道科技园社区科苑路8号讯美科技广 场2号楼713 (72)发明人 林志坤　段立新　张神力　 (74)专利代理 机构 深圳市深可信专利代理有限 公司 44599 专利代理师 彭光荣 (51)Int.Cl. G06T 7/277(2017.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 10/30(2022.01) G06V 10/34(2022.01)G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 一种基于级联匹配的高精度实时抛物轨迹 生成方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于级联匹配的高精度 实时抛物轨迹生成方法， 其改进之 处在于包括以 下步骤： S10.获取一张视频监控区域图片， 划分 出识别区域； S2 0.对视频流解码获取每张单帧图 片， 对每张单帧图片的识别区域使用前景建模算 法， 识别出移动物体； S30.对移动物体使用联通 区域合并算法， 最大联通区域取最大外接矩形得 到运动目标的识别框； S40.为每个识别框构建跟 踪器并对跟踪器构建速度模型， 获取X方向和Y方 向上的速度和加速度； S50.对每个跟踪器基于速 度和加速度进行卡尔曼预测得到预测的识别框 轨迹， 使用预测的识别框和所有跟踪器的识别框 进行基于IOU交集的匹配； S60.获取所有匹配上 的跟踪器的跟踪结果。 基于级联匹配的轨迹生成 方法， 提高了 轨迹生成的完整性。 权利要求书1页 说明书3页 CN 115511921 A 2022.12.23 CN 115511921 A 1.一种基于级联匹配的高精度实时抛物轨 迹生成方法， 其特 征在于包括以下步骤： S10.获取一张视频监控区域图片， 划分出识别区域； S20.获取监控区域视频流， 对视频流解码获取每张单帧图片， 对每张单帧图片的识别 区域使用前 景建模算法， 识别出移动物体； S30.对移动物体使用联通区域合并算法， 将靠近的区域合并为一个联通区域， 最大联 通区域取最大外 接矩形得到运动目标的识别框； S40.为每个识别框构 建跟踪器并对跟踪器构建速度模型， 获取X方向和Y方向上的速度 和加速度； S50.对每个跟踪器基于速度和加速度进行卡尔曼预测得到预测的识别框轨迹， 使用预 测的识别框和所有跟踪器的识别框进行基于IOU交集的匹配； S60.将轨迹方向突变的识别框 视为非匹配识别框； S70.对非匹配识别框进行X方向和Y方向上速度和加速度的匹配， 匹配成功则 归类于匹 配的识别框， 未匹配成功则重新构建跟踪器； S80.对匹配上的跟踪器进行更新并输出跟踪器跟踪的结果， 获取所有匹配上的跟踪器 的跟踪结果， 将轨 迹绘制到 视频和图片上， 输出缓存的视频和图片。 2.根据权利要求1所述的一种基于级联匹配的高精度实时抛物轨迹生成方法， 其特征 在于： 所述 步骤S10中通过以下步骤划分识别区域： S101.接入视频流 解码获取一张监控区域图片； S102.使用高斯模糊和形态学变化对图片进行去噪； S103.将图片转 为GRAY单通道图； S104.使用霍夫 曼变换分析图片得到多条楼宇 边缘的直线； S105.对检测到的直线 按照最近邻算法进行融合 生成多个区域； S106.对生成的区域进行最近邻区域融合得到楼栋区域和 非楼栋区域的划分， 楼栋区 域即识别区域。 3.根据权利要求1所述的一种基于级联匹配的高精度实时抛物轨迹生成方法， 其特征 在于： 所述 步骤S20中前 景建模算法为GM M算法。 4.根据权利要求1所述的一种基于级联匹配的高精度实时抛物轨迹生成方法， 其特征 在于： 所述步骤S80中轨迹绘制之前轨迹进行抛物方向、 X方向、 Y方向和方差评估是否合法 满足抛物轨 迹进行过滤， 将符合的轨 迹进行绘制。 5.根据权利要求1所述的一种基于级联匹配的高精度实时抛物轨迹生成方法， 其特征 在于： 所述 步骤S50中为每个跟踪器缓存25 ‑50帧识别框结果。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115511921 A 2一种基于级 联匹配的高精度实时抛物轨 迹生成方 法 技术领域 [0001]本发明涉及图像识别技术领域， 具体地说， 本发明涉及一种基于级联匹配的高精 度实时抛物轨 迹生成方法。 背景技术 [0002]传统的高空抛物轨迹生成算法受限于环境、 各类干扰因素和时效性等等， 会导致 轨迹生成难、 轨 迹不连续和轨 迹匹配难等问题， 轨 迹难以生成对高空抛物监测起到影响。 发明内容 [0003]为了克服现有技术的不足， 本发明提供一种可以提高轨迹生成的完整性和准确度 的基于级联匹配的高精度实时抛物轨 迹生成方法。 [0004]本发明解决其技术问题所采用的技术方案是： 一种基于级联匹配的高精度实时抛 物轨迹生成方法， 其改进之处在于包括以下步骤： [0005]S10.获取一张视频监控区域图片， 划分出识别区域； [0006]S20.获取监控区域视频流， 对视频流解码获取每张单帧图片， 对每张单帧图片的 识别区域使用前 景建模算法， 识别出移动物体； [0007]S30.对移动物体使用联通区域合并算法， 将靠近的区域合并为一个联通区域， 最 大联通区域取最大外 接矩形得到运动目标的识别框； [0008]S40.为每个识别框构建跟踪器并对跟踪器构建速度 模型， 获取X方向和Y方向上的 速度和加速度； [0009]S50.对每个跟踪器基于速度和加速度进行卡尔曼预测得到预测的识别框轨迹， 使 用预测的识别框和所有跟踪器的识别框进行基于IOU交集的匹配； [0010]S60.将轨迹方向突变的识别框 视为非匹配识别框； [0011]S70.对非匹配识别框进行X方向和Y方向上速度和加速度的匹配， 匹配成功则归类 于匹配的识别框， 未匹配成功则重新构建跟踪器； [0012]S80.对匹配上的跟踪器进行更新并输出跟踪器跟踪的结果， 获取所有匹配上的跟 踪器的跟踪结果， 将轨 迹绘制到 视频和图片上， 输出缓存的视频和图片。 [0013]上述技术方案中所述 步骤S10中通过以下步骤划分识别区域： [0014]S101.接入视频流 解码获取一张监控区域图片； [0015]S102.使用高斯模糊和形态学变化对图片进行去噪； [0016]S103.将图片转 为GRAY单通道图； [0017]S104.使用霍夫 曼变换分析图片得到多条楼宇 边缘的直线； [0018]S105.对检测到的直线 按照最近邻算法进行融合 生成多个区域； [0019]S106.对生成的区域进行最近邻区域融合得到楼栋区域和非楼栋区域的划分， 楼 栋区域即识别区域。 [0020]上述技术方案中所述 步骤S20中前 景建模算法为GM M算法。说　明　书 1/3 页 3 CN 115511921 A 3