一种基于目标追踪的货物出入库盘点方法及系统与流程

本发明涉及数据处理，尤其涉及一种基于目标追踪的货物出入库盘点方法及系统。

背景技术：

1、为了对货物的出入库过程进行控制，需对货物进行定位分析。目标跟踪方法能够实现对货物的实时跟踪，可以利用目标跟踪方法对货物进行定位分析。

2、现有专利申请文件cn107749068a中展示了粒子滤波与感知hash算法实现目标实时跟踪方法，该文件中是将hash算法与粒子滤波算法结合的方式来实现目标跟踪，但是该文件中方法是利用每帧图像中新定位的目标物体区域来更新匹配模版。由于匹配模版是作为匹配基准来匹配定位出每帧图像中目标区域，因而匹配模版中存在较多非目标物体的信息时，很容易因为匹配模版的问题导致定位错误。由于随着定位跟踪，新定位的目标区域中可能会存在少量定位偏差，如果直接将新定位的目标区域作为匹配模版，会将这些少量的定位偏差导致的非目标物体的信息引入到匹配模版中，而引入非目标物体信息的这些匹配模版会对下一帧图像的匹配定位分析产生影响，从而导致得到的下一帧图像中的新定位目标物体区域更不准确，而利用不准确的新定位目标物体区域再更新匹配模版。随着匹配模版的不断更新，匹配模版中误差会不断累积，从而匹配模版中会存在大量非目标物体的信息，从而导致利用该匹配模版进行的定位分析出现较大偏差。因而通过上述描述可知该文件中方法存在匹配模版更新过快的现象。同时由于随着物体的移动，物体所在环境中的光线会发生较大变化，如果不对匹配模版进行更新，会导致匹配模版与当前帧图像中光线环境差异较大，从而导致利用匹配模版无法将匹配定位出当前帧图像中的目标区域，因而还需要对匹配模版进行更新。因而如何通过解决匹配模版更新问题，来提高目标跟踪的准确性，成为亟待解决的问题。

技术实现思路

1、为了解决匹配模版更新问题，本发明提供一种基于目标追踪的货物出入库盘点方法及系统。

2、第一方面，本发明提供一种基于目标追踪的货物出入库盘点方法，采用如下的技术方案：

3、一种基于目标追踪的货物出入库盘点方法，包括步骤：

4、采集货物视频；

5、获取预先设置的匹配模版，基于匹配模版利用目标跟踪算法获取货物视频的预设数量帧货物图像中的目标货物区域；将预设数量帧货物图像的下一帧作为当前货物图像，获取当前货物图像中的所有粒子，计算所述粒子与匹配模版的匹配偏差；

6、若匹配偏差最小值小于预设偏差阈值，得到当前货物图像中的目标货物区域；若匹配偏差最小值大于预设偏差阈值，计算所述匹配模版和所述目标货物区域的光线描述子；计算模版更新必要性，所述模版更新必要性与当前货物图像之前的所有帧的目标货物区域的光线描述子在帧序上的单调性正相关，与相邻帧的目标货物区域的光线描述子的变化量负相关；若模版更新必要性大于预设必要性阈值，对匹配模版进行更新，并利用更新后匹配模版进行定位分析，若模版更新必要性小于预设更新必要性阈值，从当前货物图像起重新开始定位分析；完成每帧货物图像的目标货物区域的定位分析，以辅助货物出入库盘点预警。

7、本发明通过匹配偏差来准确掌握粒子与匹配模版的匹配差异，从而及早的发现定位中的问题，防止出现大量定位错误的问题。进一步地，在匹配差异较大时，才分析模版更新的情况，而不是采用实时更新，防止模版更新过快，将过多的引入太多非目标信息，从而影响定位的准确性；同时在出现匹配差异较大的情况时，就分析模版更新的情况，从而防止模版更新不及时导致定位偏差现象。进一步地，在匹配偏差较大时不直接对模版进行更新，而是进一步分析造成偏差的原因，从而防止只通过模版更新无法降低定位错误的现象。进一步地，在匹配偏差较大时，通过计算光线描述子来准确描述光线亮度以及光线分布情况，为后续分析产生匹配偏差的原因提供基础。进一步地，在匹配偏差较大时，通过计算模版更新必要性来准确判定造成匹配偏差较大的原因，为后续准确进行调整提供基础。

8、优选的，所述模版更新必要性满足关系式：

9、；

10、将所有目标货物区域的光线描述子中一个维度数据按帧序排列得到该维度的光线序列，表示第j个维度的光线序列中第i个数据的斜率，表示第j个维度的光线序列中数据数量，w表示光线描述子中维度数量，分别表示以第j个维度的光线序列中第r个数据为中心的滑动窗口中斜率小于0的数据数量和大于0的数据数量，表示滑动窗口的预设长度，表示第t帧货物图像中目标货物区域与第q个邻接区域的光线变动相关性，t表示当前货物图像之前的帧数，x表示模版更新必要性。

11、本发明通过在计算模版更新必要性时引入斜率和以及大于和小于0的斜率数量来准确描述所有帧的目标货物区域的光线在帧序上的变化情况，而所有帧的目标货物区域的光线在帧序上的变化情况能够反映匹配模版是否具有欠更新的情况，从而为适时进行模版更新提供基础。进一步地，通过引入光线变动相关性指标来进一步判定光线变化情况是否能够准确描述，从而来对描述光线变化情况的指标进一步优化，为准确判定模版更新情况提供基础。

12、优选的，所述光线变动相关性的获取方法，包括：

13、将第t帧货物图像中目标货物区域的光线变动量与第t帧货物图像中第q个邻接区域的光线变动量的皮尔逊相关系数的绝对值作为第t帧货物图像中目标货物区域与第q个邻接区域的光线变动相关性，所述第t帧货物图像中目标货物区域的光线变动量为第t帧货物图像与前一帧货物图像的目标货物区域的光线描述子的差值，所述第t帧货物图像中第q个邻接区域的光线变动量为第t帧货物图像与前一帧货物图像的目标货物区域的第q个邻接区域的光线描述子的差值。

14、本发明通过对目标货物区域的光线变化量与邻接区域的光线变化量进行相关性分析，来进一步验证描述光线变化情况的指标是否准确，从而来辅助修正描述光线变化情况的指标。

15、优选的，所述计算所述匹配模版和所述目标货物区域的光线描述子，包括：

16、将所述匹配模版的滤波后图像的高斯混合模型中所有单高斯模型的均值向量的加权计算得到综合均值向量，将对所有单高斯模型的协方差矩阵中所有元素的均值加权计算得到综合分布离散特征，将所述协方差矩阵的正对角线上数据的累加和与反对角线上数据的累加和的比值作为分布形状特征，将所有分布形状特征加权计算得到综合分布形状特征，将综合均值向量、综合分布形状特征和综合分布离散特征构成的向量作为所述匹配模版的光线描述子，获取所述目标货物区域的光线描述子。

17、本发明通过分析分布形状、分布离散情况等来准确对光线分布特征进行描述，为准确分析光线量提供基础。

18、优选的，每次进行加权计算的权重均为每个单高斯模型的权重。

19、优选的，所述计算所述粒子与匹配模版的匹配偏差，包括：

20、获取粒子的hog特征和匹配模版的hog特征，将匹配模版与所述粒子的hog特征的余弦相似度记为匹配模版与所述粒子的hog特征相似度；获取粒子的每个通道图像的颜色统计直方图，将所有通道的颜色统计直方图构成粒子的颜色统计直方图，获取匹配模版的颜色统计直方图，将粒子的颜色统计直方图与匹配模版的颜色统计直方图的余弦相似度作为粒子与匹配模版的颜色特征相似性，将所述颜色特征相似性和所述hog特征相似性的均值作为综合匹配相似度，将一与综合匹配相似度的差值作为粒子与匹配模版的匹配偏差。

21、本发明通过hog特征和颜色特征这两个特征来进行图像匹配，从而防止单一特征中信息量较少，导致匹配错误现象。

22、优选的，所述得到当前货物图像中的目标货物区域，包括：

23、将当前货物图像中与匹配模版的匹配偏差最小值对应的粒子作为当前货物图像中的目标货物区域。

24、优选的，所述对匹配模版进行更新，并利用更新后匹配模版进行定位分析，包括：

25、计算当前货物图像中各粒子与更新后匹配模版的匹配偏差，将当前货物图像中与更新后匹配模版的匹配偏差最小值对应的粒子作为当前货物图像中目标货物区域。

26、第二方面，本发明提供一种基于目标追踪的货物出入库盘点系统，采用如下的技术方案：

27、一种基于目标追踪的货物出入库盘点系统，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现上述一种基于目标追踪的货物出入库盘点方法。

28、通过采用上述技术方案，将上述的一种基于目标追踪的货物出入库盘点方法生成计算机程序，并存储于存储器中，以被处理器加载并执行，从而根据存储器及处理器制作终端设备，方便使用。

29、本发明具有以下技术效果：

30、通过匹配偏差来准确掌握粒子与匹配模版的匹配差异，从而及早的发现定位中的问题，防止出现大量定位错误的问题。进一步地，在匹配差异较大时，才分析模版更新的情况，而不是采用实时更新，防止模版更新过快，将过多的引入太多非目标信息，从而影响定位的准确性；同时在出现匹配差异较大的情况时，就分析模版更新的情况，从而防止模版更新不及时导致定位偏差现象。

31、进一步地，在匹配偏差较大时不直接对模版进行更新，而是进一步分析造成偏差的原因，从而防止只通过模版更新无法降低定位错误的现象。

32、进一步地，在匹配偏差较大时，通过计算光线描述子来准确描述光线亮度以及光线分布情况，为后续分析产生匹配偏差的原因提供基础。

33、进一步地，在匹配偏差较大时，通过计算模版更新必要性来准确判定造成匹配偏差较大的原因，为后续准确进行调整提供基础。