余樂，鄭力新
　?。ㄈA僑大學 工業(yè)智能化技術與系統(tǒng)福建省高校工程研究中心,，福建 泉州 362021）

       摘要：為了實現(xiàn)工業(yè)相機對動態(tài)目標的準確、實時跟蹤,，提出了基于卡爾曼濾波的算法,。通過創(chuàng)建背景模型來估計出當前背景，進而得到前景區(qū)域,，并對前景區(qū)域進行相關處理,，最后通過計算補集得到更新后的背景。此方法能根據(jù)不同場景信息調整前景與背景閾值,減弱背景區(qū)域造成的噪聲影響,，實時地根據(jù)場景變化快速,、自動更新背景，并對每一位置的像素進行背景估計,。通過在VS2010平臺上結合JAI軟件開工具包（Software Development Kit,，SDK）調用Halcon函數(shù)庫實現(xiàn)了卡爾曼濾波動態(tài)跟蹤，其中JAI SDK用于開發(fā)千兆網(wǎng)相機,幾乎支持所有千兆網(wǎng)相機,。實驗結果表明,，該算法能夠實現(xiàn)對目標的實時動態(tài)跟蹤,，實時性強，準確度高,。
　　關鍵詞：動態(tài)跟蹤,；卡爾曼濾波；Halcon,；JAI SDK　　

0引言
　　動態(tài)目標跟蹤是在視頻流的每一幅圖像中確定出感興趣的運動目標的位置,，并把不同幀中的同一目標對應起來，是機器視覺領域的熱點研究之一,，廣泛應用在交通監(jiān)控,、車輛跟蹤中。在機器視覺研究領域,，隨著技術不斷發(fā)展,，目標跟蹤越來越受到研究者的重視，具有廣闊的應用前景,。
　　本文設計一種在C#編程環(huán)境下通過工業(yè)相機獲取實時畫面并同步根據(jù)背景估計的前一個狀態(tài),、當前圖像值以及該像素在前一個狀態(tài)中的分類，決定卡爾曼濾波器的參數(shù),，進行卡爾曼濾波和相關圖像形態(tài)學處理的方法,，實現(xiàn)實時運動目標跟蹤。
1研究現(xiàn)狀
　　可變部分模型（Deformable Parts Model,DPM）［1］是一個非常成功的目標檢測與跟蹤算法,，它的核心思想是模板匹配,。而國內(nèi)動態(tài)目標跟蹤研究和使用較多的是相鄰幀差法、背景差分法等［2］,。相鄰幀差法根據(jù)目標與背景灰度的不同,，將下一幀圖像與上一幀圖像變量做比較，將每兩幀連續(xù)圖像對應像素相減,，以去除不動的物體及背景,，再求出與上一幀圖像差異之處，也就是移動的物體區(qū)域,，此方法具有很強的自適應性,，但在運動目標快速運動過程中不能準確實時跟蹤。背景差分法是構建一個背景圖像模型,，將當前幀圖像與該背景圖像進行差分來得到運動目標區(qū)域,，背景差分法較幀差法能更準確、快速地提取運動目標,，但該方法易受光照影響且背景更新效果差,。另外，當場景中有目標由運動狀態(tài)轉入比較長時間的靜止狀態(tài)之后，由于背景的實時更新,，很可能將該目標納入背景圖像當中,，當這個目標再從靜止狀態(tài)突然運動時，采用當前幀與背景相減的方法就會出現(xiàn)錯誤的跟蹤檢測結果［36］,。因此,，在綜合上述方法及其問題的基礎上提出卡爾曼濾波算法?？柭鼮V波背景估計根據(jù)像素是背景還是前景選取不同的系數(shù)，從而不會出現(xiàn)上述錯誤［7］,；采用工業(yè)相機實時拍攝,，因其具有快門速度非常高、拍照速度快等特點,，可以抓拍快速運動的物體,。
2卡爾曼濾波理論
　　卡爾曼濾波是一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程，通過系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù),，對系統(tǒng)狀態(tài)進行最優(yōu)估計的算法,。估計背景的過程中，認為背景是穩(wěn)定狀態(tài)的,，觀測值是存在噪聲影響的,。通過前一時刻ti－1狀態(tài)值估計后一時刻ti狀態(tài)值估計值，系統(tǒng)方程［8］為：
　 

       ti時刻狀態(tài)最優(yōu)估計值：
　　

　　其中,，A(ti)表示系統(tǒng)矩陣,，H(ti)為測量矩陣，z(ti)表示系統(tǒng)當前測量值,，K(ti)為卡爾曼增益,，其值分別為：
　　A=1a1,2
　　0a2,2H=10
3基于卡爾曼跟蹤算法的實現(xiàn)
　　卡爾曼濾波利用反饋控制系統(tǒng)估計運動狀態(tài)：利用前一狀態(tài)值和當前狀態(tài)測量值，估計出當前最優(yōu)狀態(tài)值和背景,，進而獲得運動物體的區(qū)域,。也就是說，卡爾曼濾波可以分為預測和更新兩個步驟［9］,。其實現(xiàn)流程如圖1所示,。

　　Halcon是德國MVtec公司開發(fā)的一套完善的標準的機器視覺算法包，擁有應用廣泛的機器視覺集成開發(fā)環(huán)境,。應用范圍幾乎沒有限制,，涵蓋醫(yī)學、遙感探測,、監(jiān)控及工業(yè)領域的各類自動化檢測,。Halcon支持Windows、Linux和Mac OS X操作系統(tǒng)環(huán)境，整個函數(shù)庫可以用C,、C++,、C#、Visual Basic和Delphi等多種普通編程語言訪問,。Halcon為大量的圖像獲取設備提供接口,，保證了硬件的獨立性。它為百余種工業(yè)相機和圖像采集卡提供接口,，包括GenlCam,、GigE和IIDC 1394。
　　在Halcon平臺下,，從已獲取的前一狀態(tài)（如同前一幀圖像獲得的背景值）通過creat_bg_esti()函數(shù)創(chuàng)建背景模型,，估計出當前背景，即當前狀態(tài)估計值,，然后結合當前測量值（如同視頻中當前幀圖像）運用run_bg_esti()函數(shù)對當前圖像估計其背景（即此處的當前狀態(tài)最優(yōu)估計值）并返回前景區(qū)域,，估計出來的最優(yōu)背景值作為下一次循環(huán)的前一狀態(tài)［10］，循環(huán)往復,。返回前景后前景區(qū)域處理流程如圖2所示,。

在創(chuàng)建初始化背景及進行背景估計時，為了提高對每個像素的運算處理速度,，對相機鏡頭獲取的圖片進行了縮放處理,，在縮小的1/2圖像基礎上估計背景和提取前景。通過對前面循環(huán)返回的背景區(qū)域不斷地進行更新,，根據(jù)跟蹤目標具有一定大小的特點,，可以選取一定面積的區(qū)域作為濾波特征，消除微小運動對提取目標的影響,，濾波后將目標區(qū)域用最小外接矩形框住用以跟蹤運動物體,。
　　本文算法的具體實現(xiàn)過程是：通過調用Halcon提供的函數(shù)庫，在Visual Studio 2010平臺下結合JAI SDK進行二次開發(fā),，通過工業(yè)相機鏡頭獲取實時圖像畫面,，通過開發(fā)完成的算法實現(xiàn)實時動態(tài)目標跟蹤。
4實驗結果與分析
　　本文使用的工業(yè)相機為加拿大生產(chǎn)的千兆網(wǎng)相機PointGrey BFLYPGE13E4MCS,，16 MB大幀緩存,，數(shù)據(jù)更安全更可靠；相機鏡頭為日本產(chǎn)Computar M1614MP2,。焦距16 mm,，系統(tǒng)矩陣參數(shù)a1,2=a2,2=0.7?？柭鲆鍷之前景適應時間Gain1=0.001,，卡爾曼增益K之背景適應時間Gain2=0.01，且Gain2≥10Gain1?？柭鲆鍷根據(jù)z(ti)是否屬于前景區(qū)域在Gain1與Gain2之間切換,。
　　本次實驗通過相機的第一幀圖像獲取初始背景圖像，通過卡爾曼濾波算法自動更新背景,。根據(jù)不同場景設置不同前景與背景閾值,，在不同場景環(huán)境下的實驗效果圖如圖3所示。

5結論
　　本次實驗利用卡爾曼濾波算法準確估計出背景,，解決了背景估計中可能會出現(xiàn)的把目標當背景的現(xiàn)象,。對于場景的變化、陰影等帶來的影響有很好的處理效果,，對于快速變化的運動目標也能準確跟蹤,。針對不同場景可以實時調節(jié)前景與背景閾值、相機曝光時間等參數(shù),。實驗表明，本算法可以實現(xiàn)對動態(tài)目標的實時跟蹤,。本算法實驗還存在一些問題：只有當前景與背景灰度相差較大時準確率較高,，而當前景目標的灰度與背景灰度相近時，前景目標有時候難以被提取,。由于條件限制,，實驗在室內(nèi)進行，這也是后期將繼續(xù)探究的工作,。
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