CN106980841A - 一种目标检测跟踪方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种目标检测跟踪方法及装置，通过获取待检测图像；调用预先建立的人脸检测模型，对待检测图像进行人脸检测；在待检测图像中检测到人脸后，调用预先建立的人头检测模型，在检测到人脸的位置处进行人头检测；对检测到的人头的区域进行跟踪。本发明所提供的目标检测跟踪方法及装置，在人脸检测的基础上进行人头检测，提升了检测结果的精度；另一方面，也便于人头检测器快速锁定目标，提升了***运行的效率。

Description

一种目标检测跟踪方法及装置
技术领域
本发明涉及计算机图像处理技术领域，特别是涉及一种目标检测跟踪方法及装置。
背景技术
人脸检测作为一种特定类型目标的检测任务，一方面具有其自己鲜明的特点，需要考虑人脸这一目标的特殊性，另一方面其也和其它类型目标的检测任务具有一定的共性，能够直接借鉴在通用目标检测方法上的研究经验。
目标检测任务作为一个分类问题，其不仅受益于计算机视觉领域相关技术的不断发展，在机器学习领域的研究进展同样也对目标检测任务具有推波助澜的作用。事实上，从2006年开始逐步蔓延开的深度学习大爆发给目标检测的研究带来了强劲的助推力，使得通用的目标检测以及各种特定类型目标的检测任务得到了跨越式地发展。
同时，随着技术的进步，人们也对目标检测的精度提出了更高的要求。传统的人脸检测方法由于受限于检测器的准确性，在检测过程中难免会出现误差。同时，也缺乏有效的手段去纠正这种误差，导致其性能难以满足目前人们对人脸检测的要求。
此外，无人机随着技术的发展和进步，在军用和民用领域的应用都越来越广泛。而计算机图像处理技术和无人机技术的融合更使得无人机在测绘、巡检和侦查等方面大展身手。与此同时，由于无人机的运动过程不同于以往的任何载体，这就使得搭载于无人机上的图像获取和处理装置的处理方法也将不同于常规的固定载体和低速运动载体。
在基于无人机的图像处理中，目标跟踪是一个尤为重要的课题。运动目标跟踪在军事制导，视觉导航，机器人，智能交通，公共安全等领域有着广泛的应用。例如，在车辆违章抓拍***中，车辆的跟踪就是必不可少的。在入侵检测中，人、动物、车辆等大型运动目标的检测与跟踪也是整个***运行的关键所在。因此，如何找到一种能够适应于无人机的目标检测方法，同时提升检测的准确性和效率，就显得尤为重要。
发明内容
本发明的目的是提供一种目标检测跟踪方法及装置，以解决现有目标检测跟踪技术检测结果精度不高、效率较低的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供一种目标检测跟踪方法，包括：
获取待检测图像；
调用预先建立的人脸检测模型，对所述待检测图像进行人脸检测；
在所述待检测图像中检测到人脸后，调用预先建立的人头检测模型，在检测到人脸的位置处进行人头检测；
对检测到的人头的区域进行跟踪。
可选地，在所述对检测到的人头的区域进行跟踪之后还包括：
采用人头检测器校验跟踪结果，判断所述跟踪结果是否正确。
可选地，在所述采用人头检测器校验跟踪结果，判断所述跟踪结果是否正确之后还包括：
在判定所述跟踪结果正确的情况下，对目标跟踪框的位置以及大小进行调整。
可选地，所述对目标跟踪框的位置以及大小进行调整包括：
响应检测到的人头的位置以及大小；
响应跟踪到人头的对应目标跟踪框的位置以及大小；
调整跟踪到人头的对应目标跟踪框的位置以及大小，以使其适应所述人头的位置以及大小。
可选地，所述人脸检测模型采用基于特征子脸、模板匹配、外观或肤色的方法对人脸进行检测，所述人体检测模型采用基于特征、模板匹配、外观的方法对人头进行检测。
本发明还提供了一种目标检测跟踪装置，包括：
图像获取模块，用于获取待检测图像；
人脸检测模块，用于调用预先建立的人脸检测模型，对所述待检测图像进行人脸检测；
人头检测模块，用于在所述待检测图像中检测到人脸后，调用预先建立的人头检测模型，在检测到人脸的位置处进行人头检测；
跟踪模块，用于对检测到的人头的区域进行跟踪。
可选地，还包括：
校验模块，用于在对检测到的人头的区域进行跟踪之后，采用人头检测器校验跟踪结果，判断所述跟踪结果是否正确。
可选地，还包括：
调整模块，用于在采用人头检测器校验跟踪结果，判断所述跟踪结果是否正确之后，在判定所述跟踪结果正确的情况下，对目标跟踪框的位置以及大小进行调整。
可选地，所述调整模块包括：
第一响应单元，用于响应检测到的人头的位置以及大小；
第二响应单元，用于响应跟踪到人头的对应目标跟踪框的位置以及大小；
调整单元，用于调整跟踪到人头的对应目标跟踪框的位置以及大小，以使其适应所述人头的位置以及大小。
可选地，所述人脸检测模型采用基于特征子脸、模板匹配、外观或肤色的方法对人脸进行检测，所述人体检测模型采用基于特征、模板匹配、外观的方法对人头进行检测。
本发明所提供的目标检测跟踪方法及装置，通过获取待检测图像；调用预先建立的人脸检测模型，对待检测图像进行人脸检测；在待检测图像中检测到人脸后，调用预先建立的人头检测模型，在检测到人脸的位置处进行人头检测；对检测到的人头的区域进行跟踪。本发明所提供的目标检测跟踪方法及装置，在人脸检测的基础上进行人头检测，提升了检测结果的精度；另一方面，也便于人头检测器快速锁定目标，提升了***运行的效率。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明所提供的目标检测跟踪方法的一种具体实施方式的流程图；
图2为本发明所提供的目标检测跟踪方法的另一种具体实施方式的流程图；
图3为本发明所提供的目标检测跟踪方法的又一种具体实施方式的流程图；
图4为本发明实施例提供的目标检测跟踪装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明所提供的目标检测跟踪方法的一种具体实施方式的流程图如图1所示，该方法包括：
步骤S101：获取待检测图像；
步骤S102：调用预先建立的人脸检测模型，对所述待检测图像进行人脸检测；
具体地，本发明实施例可以通过预先对大量样本图像进行训练，建立人脸训练集。在输入待检测图像之后，能够根据训练好的模型自动进行人脸检测，得到检测结果。
步骤S103：在所述待检测图像中检测到人脸后，调用预先建立的人头检测模型，在检测到人脸的位置处进行人头检测；
同样地，本发明实施例可以通过预先对大量样本图像进行训练，建立人头训练集。在输入待检测图像之后，能够根据训练好的模型自动进行人头检测，得到检测结果。
需要指出的是，本发明实施例中可以采用进行人脸检测的人脸检测器以及用于进行人头检测的人头检测器。人脸检测模型采用基于特征子脸、模板匹配、外观或肤色的方法对人脸进行检测，所述人体检测模型采用基于特征、模板匹配、外观的方法对人头进行检测。
作为一种具体实施方式，基于模板匹配的人脸检测器采用如下方法进行人脸检测：利用一屏蔽模板滤掉测试图像边缘的无用信息，然后根据人脸灰度分布将人脸划分成不同的区域；计算每个区域的灰度平均值表示该区域，用整个样本的灰度平均值进行归正，得到一维连续特征向量。
作为一种具体实施方式，基于特征子脸的人脸检测方法包括以下步骤：对训练集样本中每个元素用其样本灰度平均值进行归正，得到样本集；计算所有样本的平均样本，对样本进行归正；得到协方差矩阵；求解协方差矩阵的特征向量，选择其中最大的特征向量作为特征子脸；待特征子脸产生后，将人脸检测转变成模式识别；通过进行模式识别，最终得到人脸检测的结果。
步骤S104：对检测到的人头的区域进行跟踪。
本发明所提供的目标检测跟踪方法，通过获取待检测图像；调用预先建立的人脸检测模型，对待检测图像进行人脸检测；在待检测图像中检测到人脸后，调用预先建立的人头检测模型，在检测到人脸的位置处进行人头检测；对检测到的人头的区域进行跟踪。本发明所提供的目标检测跟踪方法，在人脸检测的基础上进行人头检测，提升了检测结果的精度；另一方面，也便于人头检测器快速锁定目标，提升了***运行的效率。
在上述实施例的基础上，本发明所提供的目标检测跟踪方法在对检测到的人头的区域进行跟踪之后还包括：采用人头检测器校验跟踪结果，判断所述跟踪结果是否正确。进一步地，在采用人头检测器校验跟踪结果，判断所述跟踪结果是否正确之后还可以包括：在判定所述跟踪结果正确的情况下，对目标跟踪框的位置以及大小进行调整。
如图2本发明所提供的目标检测跟踪方法的另一种具体实施方式的流程图所示，该方法包括：
步骤S201：获取待检测图像；
步骤S202：调用预先建立的人脸检测模型，对所述待检测图像进行人脸检测；
步骤S203：在所述待检测图像中检测到人脸后，调用预先建立的人头检测模型，在检测到人脸的位置处进行人头检测；
步骤S204：对检测到的人头的区域进行跟踪；
步骤S205：采用人头检测器校验跟踪结果，判断所述跟踪结果是否正确；
步骤S206：在判定所述跟踪结果正确的情况下，对目标跟踪框的位置以及大小进行调整。
具体地，进行调整的步骤可以包括：
响应检测到的人头的位置以及大小；
响应跟踪到人头的对应目标跟踪框的位置以及大小；
调整跟踪到人头的对应目标跟踪框的位置以及大小，以使其适应所述人头的位置以及大小。
下面结合具体场景对本发明所提供的目标检测跟踪方法进行进一步详细阐述，参照图3，该过程包括：
步骤S301：检测图片中的人脸；
步骤S302：判断是否检测到人脸；如果未检测到人脸，则重新返回步骤S301；若检测到人脸，则执行步骤S303；
步骤S303：在每张脸的位置进行人头检测；
步骤S304：判断是否检测到人头；如果未检测到人头，则重新返回步骤S301；若检测到人头，则执行步骤S305；
步骤S305：对人头区域使用***进行跟踪；
步骤S306：使用人头检测器校验跟踪结果，判断跟踪结果是否正确；若跟踪结果正确，则执行步骤S307；若跟踪结果不正确，则重新返回步骤S301；
步骤S307：对跟踪框的位置、大小进行调整；返回执行步骤S305。
其中，对跟踪框大小进行调整的方法包括以下步骤：
响应检测到的人头的大小；
响应跟踪到的人头的对应的跟踪框的大小；
调整跟踪到的人头的对应的跟踪框的大小，使其更加接近于检测到的人头的大小。
对跟踪框位置进行调整的方法包括以下步骤：
响应检测到的人头的位置；
响应跟踪到的人头的对应的跟踪框的位置；
调整跟踪到的人头的对应的跟踪框的位置，使其更加接近于检测到的人头的位置。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、精度更高：本发明实施例在人脸检测的基础上进行人头检测，提升了人头检测的精度；同时，由于采用了人脸检测和人头检测相结合再进行跟踪的方式，提升了跟踪的准确性；在发生跟踪错误后，通过对跟踪框的微调，再进行跟踪，整体上提升了跟踪的准确性。
2、效率更高：本发明实施例在人头检测的过程中，基于人脸检测的结果，无须再对整张图片进行人头检测，提升了人头检测的效率。
3、容易实现：本发明实施例在实现过程中的原理和人脸检测类似，复杂度较低，容易实现和应用。
4、实用性高：本发明实施例可以应用于目标跟踪，在目标跟踪发生错误后，通过对跟踪框的调整，保证了跟踪的准确性，增强了***的实用性。
下面对本发明实施例提供的目标检测跟踪装置进行介绍，下文描述的目标检测跟踪装置与上文描述的目标检测跟踪方法可相互对应参照。
图4为本发明实施例提供的目标检测跟踪装置的结构框图，参照图4目标检测跟踪装置可以包括：
图像获取模块100，用于获取待检测图像；
人脸检测模块200，用于调用预先建立的人脸检测模型，对所述待检测图像进行人脸检测；
人头检测模块300，用于在所述待检测图像中检测到人脸后，调用预先建立的人头检测模型，在检测到人脸的位置处进行人头检测；
跟踪模块400，用于对检测到的人头的区域进行跟踪。
作为一种具体实施方式，本发明所提供的目标检测跟踪装置还可以进一步包括：
校验模块，用于在对检测到的人头的区域进行跟踪之后，采用人头检测器校验跟踪结果，判断所述跟踪结果是否正确。
进一步地，本发明实施例还可以包括：
调整模块，用于在采用人头检测器校验跟踪结果，判断所述跟踪结果是否正确之后，在判定所述跟踪结果正确的情况下，对目标跟踪框的位置以及大小进行调整。
其中，所述调整模块包括：
第一响应单元，用于响应检测到的人头的位置以及大小；
第二响应单元，用于响应跟踪到人头的对应目标跟踪框的位置以及大小；
调整单元，用于调整跟踪到人头的对应目标跟踪框的位置以及大小，以使其适应所述人头的位置以及大小。
在上述任一实施例的基础上，本发明所提供的目标检测跟踪装置中，所述人脸检测模型采用基于特征子脸、模板匹配、外观或肤色的方法对人脸进行检测，所述人体检测模型采用基于特征、模板匹配、外观的方法对人头进行检测。
本实施例的目标检测跟踪装置用于实现前述的目标检测跟踪方法，因此目标检测跟踪装置中的具体实施方式可见前文中的目标检测跟踪方法的实施例部分，例如，图像获取模块100，人脸检测模块200，人头检测模块300，跟踪模块400，分别用于实现上述目标检测跟踪方法中步骤S101，S102，S103和S104，所以，其具体实施方式可以参照相应的各个部分实施例的描述，在此不再赘述。
本发明所提供的目标检测跟踪装置，通过获取待检测图像；调用预先建立的人脸检测模型，对待检测图像进行人脸检测；在待检测图像中检测到人脸后，调用预先建立的人头检测模型，在检测到人脸的位置处进行人头检测；对检测到的人头的区域进行跟踪。本发明所提供的目标检测跟踪装置，在人脸检测的基础上进行人头检测，提升了检测结果的精度；另一方面，也便于人头检测器快速锁定目标，提升了***运行的效率。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上对本发明所提供的目标检测跟踪方法以及装置进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种目标检测跟踪方法，其特征在于，包括：
获取待检测图像；
调用预先建立的人脸检测模型，对所述待检测图像进行人脸检测；
在所述待检测图像中检测到人脸后，调用预先建立的人头检测模型，在检测到人脸的位置处进行人头检测；
对检测到的人头的区域进行跟踪。
2.如权利要求1所述的目标检测跟踪方法，其特征在于，在所述对检测到的人头的区域进行跟踪之后还包括：
采用人头检测器校验跟踪结果，判断所述跟踪结果是否正确。
3.如权利要求2所述的目标检测跟踪方法，其特征在于，在所述采用人头检测器校验跟踪结果，判断所述跟踪结果是否正确之后还包括：
在判定所述跟踪结果正确的情况下，对目标跟踪框的位置以及大小进行调整。
4.如权利要求3所述的目标检测跟踪方法，其特征在于，所述对目标跟踪框的位置以及大小进行调整包括：
响应检测到的人头的位置以及大小；
响应跟踪到人头的对应目标跟踪框的位置以及大小；
调整跟踪到人头的对应目标跟踪框的位置以及大小，以使其适应所述人头的位置以及大小。
5.如权利要求1至4任一项所述的目标检测跟踪方法，其特征在于，所述人脸检测模型采用基于特征子脸、模板匹配、外观或肤色的方法对人脸进行检测，所述人体检测模型采用基于特征、模板匹配、外观的方法对人头进行检测。
6.一种目标检测跟踪装置，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取待检测图像；
人脸检测模块，用于调用预先建立的人脸检测模型，对所述待检测图像进行人脸检测；
人头检测模块，用于在所述待检测图像中检测到人脸后，调用预先建立的人头检测模型，在检测到人脸的位置处进行人头检测；
跟踪模块，用于对检测到的人头的区域进行跟踪。
7.如权利要求6所述的目标检测跟踪装置，其特征在于，还包括：
校验模块，用于在对检测到的人头的区域进行跟踪之后，采用人头检测器校验跟踪结果，判断所述跟踪结果是否正确。
8.如权利要求7所述的目标检测跟踪装置，其特征在于，还包括：
调整模块，用于在采用人头检测器校验跟踪结果，判断所述跟踪结果是否正确之后，在判定所述跟踪结果正确的情况下，对目标跟踪框的位置以及大小进行调整。
9.如权利要求8所述的目标检测跟踪装置，其特征在于，所述调整模块包括：
第一响应单元，用于响应检测到的人头的位置以及大小；
第二响应单元，用于响应跟踪到人头的对应目标跟踪框的位置以及大小；
调整单元，用于调整跟踪到人头的对应目标跟踪框的位置以及大小，以使其适应所述人头的位置以及大小。
10.如权利要求6至9任一项所述的目标检测跟踪装置，其特征在于，所述人脸检测模型采用基于特征子脸、模板匹配、外观或肤色的方法对人脸进行检测，所述人体检测模型采用基于特征、模板匹配、外观的方法对人头进行检测。
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