本發(fā)明公開了一種基于智能視頻分析平臺的多目標跟蹤方法及其系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：任務(wù)接入單元，用于獲取多目標跟蹤任務(wù)，以及對所述至少一個多目標跟蹤算法單元進行負載均衡，并將所述多目標跟蹤任務(wù)進行分配并下發(fā)；算法管理單元，用于依據(jù)所述任務(wù)接入單元的輸入以及獲取的不同節(jié)點的原始視頻流對所述至少一個多目標跟蹤算法單元進行管理；多目標跟蹤算法單元，用于依據(jù)分配的多目標跟蹤任務(wù)對相應(yīng)的視頻流進行多目標跟蹤處理。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)對多路視頻流多目標的持續(xù)性跟蹤。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，尤其涉及一種基于智能視頻分析平臺的多目標跟蹤方法及其系統(tǒng)。

背景技術(shù)

當前，平安城市已然成為人們關(guān)注的熱點話題。如何讓老百姓過得更加安心，如何編織一張完善的安防網(wǎng)絡(luò)來保證城市的安全，智慧的、先進的城市監(jiān)控系統(tǒng)是最為行之有效的方法。然而傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控領(lǐng)域，主要還是利用人力，例如采取錄像回退的方式來搜索緊急事件中的關(guān)鍵信息，這樣效率極低，并且會錯過處理突發(fā)事件的黃金時期。因此，迫切地需要采取一種手段來改善此種狀況，為此基于多目標跟蹤的視頻智能分析也由此應(yīng)運而生。其帶來的好處也是革命性地，例如在特重大案件中，諸如銀行搶劫、商鋪打劫、綁架等，都可以通過多目標跟蹤事先記錄的告警信息、徘徊路徑信息、快照信息等來過濾踩點行為、犯罪路徑等，從而可以快速有效地鎖定不法分子，為案件的偵破爭取寶貴時間。

針對多目標跟蹤方法，目前現(xiàn)有技術(shù)中：

1、專利號為ZL201010221290的中國專利文獻公開了一種視頻監(jiān)控中基于運動目標檢測的多目標跟蹤方法，該方法首先使用背景去除法檢測前景運動目標；然后建立當前幀前景目標團塊與前一幀已檢測到的目標之間的關(guān)聯(lián)矩陣，并以此來判斷目標所處的各種狀態(tài)(如目標消失、目標保持初始狀態(tài)、目標重合、目標分離等)，對處于分離狀態(tài)的目標進行二次跟蹤；最后更新目標的位置、面積及核加權(quán)顏色直方圖等特征，實現(xiàn)對多個目標的跟蹤。簡而言之，該方法通過目標顏色、面積等特征信息來更新關(guān)聯(lián)矩陣，從而實現(xiàn)目標的跟蹤。

2、申請?zhí)枮镃N201210198932的中國專利文獻公開了一種基于視頻的多目標跟蹤方法及裝置，該方法包括提取目標模板并初始化目標的參數(shù)步驟、Adaboost檢測步驟、根據(jù)運動模型，對粒子集進行動態(tài)預(yù)測步驟、對各個混合分量的權(quán)值進行更新步驟、更新每個目標的運動狀態(tài)步驟及模板更新步驟。可以得知，該方法采用AdaBoost算法來檢測目標，再通過對粒子集進行動態(tài)預(yù)測，更新目標狀態(tài)來實現(xiàn)多目標跟蹤。

其中，AdaBoost算法是一種迭代算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然后把這些弱分類器集合起來，構(gòu)成一個更強的最終分類器(強分類器)。

3、專利號為ZL200910237773的中國專利文獻公開了一種智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中多目標跟蹤方法，該方法首先采集視頻數(shù)據(jù)，視頻圖像預(yù)處理，目標分割；然后提取具有穩(wěn)定的基于傳統(tǒng)顏色空間(Color Based)特征和基于對比度(Contrast Based)特征相結(jié)合的綜合特征信息，用于目標匹配，并為跟蹤目標建立多世代跟蹤隊列，采用生命質(zhì)量競爭機制實現(xiàn)多世代跟蹤隊列的更迭，最終實現(xiàn)目標可靠跟蹤。該方法通過目標顏色、對比度等特征信息來建立多世代跟蹤隊列，并采用生命質(zhì)量競爭機制實現(xiàn)多世代跟蹤隊列的更迭，最終實現(xiàn)目標可靠跟蹤。

但是，本發(fā)明的發(fā)明人針對上述現(xiàn)有技術(shù)進行研究分析之后發(fā)現(xiàn)，其均存在一些缺陷，具體如下：

對于第一種多目標跟蹤方法，雖然目標顏色、面積等特征信息較為直觀，但這些特征的可重復(fù)性高。在實際應(yīng)用當中，在目標監(jiān)控區(qū)域，倘若出現(xiàn)身材、著裝近似的目標，將大大增加出錯的概率。

對于第二種多目標跟蹤方法，AdaBoost算法需要事先對大量樣本進行學習才能保證檢測的準確度，因此對于實時性要求較高的城市安防系統(tǒng)以及后期系統(tǒng)的維護都是一個不小的挑戰(zhàn)。

對于第三種多目標跟蹤方法，其需要對非關(guān)鍵監(jiān)控場景進行算法分析，增加不必要的性能消耗，減少可能的并發(fā)數(shù)。