【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及圖像檢測
，特別涉及一種蜜蜂運動軌跡的無標識圖像檢測方法及系統。
技術介紹
社會性昆蟲在自然界有很重要的生物學意義。近年來，對于社會性昆蟲的組織及通信行為等方面的研究已獲得了高度的關注。蜜蜂的搖擺舞這一行為是作為社會性昆蟲行為研究不可或缺的一部分，對其分析與解密是十分必要的，這就需要對蜜蜂的舞蹈行為特點有一定的了解。通常，需要進行實驗觀察來對蜜蜂的行為進行研究，以得到蜜蜂行為的特點。在實驗過程中，為了得到用于分析蜜蜂行為特點的數據，研究人員需要對蜜蜂的運動進行手動標記，這一環節往往需要投入大量的人力物力，具有工作量大、效率低、可靠性差、精度低等缺點，由于蜜蜂是群居生活，行為高度靈活，無標記跟蹤檢測一直是未能解決的難題。
技術實現思路
(一)要解決的技術問題本專利技術要解決的技術問題是如何實現對蜜蜂運動軌跡的無標識跟蹤檢測，降低檢測的工作量，并提高效率值、可靠性及精度。(二)技術方案為解決上述技術問題，本專利技術提供了一種蜜蜂運動軌跡的無標識圖像檢測方法，所述方法包括以下步驟S1:獲取初始幀圖像，并在所述初始幀圖像上確定待檢測蜜蜂的頭部點和尾部占.S2:尋找距離所述頭部點最近、亮度值最大、且位于所述頭部點和尾部點之間的像素點，將尋找到的像素點設為所述待檢測蜜蜂在所述初始幀圖像中的目標點；S3:獲取當前幀圖像，設所述當前幀圖像的前一幀圖像為參考幀圖像，選擇以所述參考巾貞圖像上的目標點的位置為中心、且以N個像素點為邊長的正方形作為檢測窗口，在所述參考幀圖像上選擇所述檢測窗口內的部分為模板，在所述當前幀圖像上選擇所述檢測窗口內的部分為子圖，所述當...
【技術保護點】
一種蜜蜂運動軌跡的無標識圖像檢測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：S1：獲取初始幀圖像，并在所述初始幀圖像上確定待檢測蜜蜂的頭部點和尾部點；S2：尋找距離所述頭部點最近、亮度值最大、且位于所述頭部點和尾部點之間的像素點，將尋找到的像素點設為所述待檢測蜜蜂在所述初始幀圖像中的目標點；S3：獲取當前幀圖像，設所述當前幀圖像的前一幀圖像為參考幀圖像，選擇以所述參考幀圖像上的目標點的位置為中心、且以N個像素點為邊長的正方形作為檢測窗口，在所述參考幀圖像上選擇所述檢測窗口內的部分為模板，在所述當前幀圖像上選擇所述檢測窗口內的部分為子圖，所述當前幀圖像為非初始幀圖像，所述N為大于1的奇整數；S4：計算所述模板和子圖之間的匹配差異參數；S5：移動所述檢測窗口的中心，在所述當前幀圖像上選擇移動后的檢測窗口內的部分作為子圖，返回執行步驟S4，直至選擇出匹配差異參數最小的子圖；S6：以所述匹配差異參數最小的子圖的中心位置作為準目標點，將所述準目標點對應的匹配差異參數和預設的匹配差異參數閾值進行比較，若小于所述預設的匹配差異參數閾值，則將所述準目標點作為所述待檢測蜜蜂在所述當前幀圖像中的目標點，執行步...
【技術特征摘要】
1.一種蜜蜂運動軌跡的無標識圖像檢測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟 S1:獲取初始幀圖像，并在所述初始幀圖像上確定待檢測蜜蜂的頭部點和尾部點； S2 :尋找距離所述頭部點最近、亮度值最大、且位于所述頭部點和尾部點之間的像素點，將尋找到的像素點設為所述待檢測蜜蜂在所述初始幀圖像中的目標點； S3:獲取當前幀圖像，設所述當前幀圖像的前一幀圖像為參考幀圖像，選擇以所述參考幀圖像上的目標點的位置為中心、且以N個像素點為邊長的正方形作為檢測窗口，在所述參考幀圖像上選擇所述檢測窗口內的部分為模板，在所述當前幀圖像上選擇所述檢測窗口內的部分為子圖，所述當前幀圖像為非初始幀圖像，所述N為大于I的奇整數； S4 :計算所述模板和子圖之間的匹配差異參數； S5:移動所述檢測窗口的中心，在所述當前幀圖像上選擇移動后的檢測窗口內的部分作為子圖，返回執行步驟S4，直至選擇出匹配差異參數最小的子圖； 56:以所述匹配差異參數最小的子圖的中心位置作為準目標點，將所述準目標點對應的匹配差異參數和預設的匹配差異參數閾值進行比較，若小于所述預設的匹配差異參數閾值，則將所述準目標點作為所述待檢測蜜蜂在所述當前幀圖像中的目標點，執行步驟S8，否則執行步驟S7 ； 57:在所述準目標點周圍查找亮度值最大的像素點作為所述待檢測蜜蜂在所述當前幀圖像中的目標點； 58:判斷所述當前幀圖像是否為最后一幀圖像，若是，則將所述待檢測蜜蜂在所述當前幀圖像中的目標點和所述當前幀之前的圖像中的目標點作為所述待檢測蜜蜂的運動軌跡，并結束所述方法，否則返回步驟S3。2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述亮度值的計算公式為E = 2 X R-B 其中，R為像素的紅色分量，B為像素的藍色分量，E為像素的亮度值。3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S4具體包括以下步驟 541:繞所述中心的順時針或逆時針方向依次讀取所述模板內像素的紅色分量和藍色分量，并分別保存至數組R[i]和B[i]中，其中，i為索引號，所述索引號為存入數據內的序號、且初始值為O ; 542:查詢所述模板中最外層像素的紅色分量最大的像素點Wmax,將所述像素點Wmax對應的紅色分量Rmax及所述紅色分量Rmax的索引號之后的值按原順序依次保存至數組SR[i]中，再將所述紅色分量Rmax的索引號之前的值按原順序依次保存至數據SR[i]中，將所述像素點Wmax對應的藍色分量Bmax及所述藍色分量Bmax的索引號之后的值按原順序依次保存至數組SB[i]中，再將所述藍色分量Bmax的索引號之前的值按原順序依次保存至數組SR[i]中； 543:繞所述中心的順時針或逆時針方向依次讀取所述子圖內像素的紅色分量和藍色分量，并分別保存至數組R’ [i]和B’ [i]中，其中，i為索引號； S44:查詢所述子圖中最外層像素的紅色分量最大的像素點W' _，將所述像素點W, _對應的紅色分量R' _及所述紅色分量R' _的索引號之后的值按原順序依次保存至數組SR’ [i]中，再將所述紅色分量R' _的索引號之前的值按原順序依次保存至數據SR’ [i]中，將所述像素點W, _對應的藍色分量B, _及所述藍色分量B, _的索引號之后的值按原順序依次保存至數組SB’ [i]中，再將所述藍色分量B' _的索引號之前的值按原順序依次保存至數組SB’ [i]中； S45 :根據以下公式計算子圖和模板之間的匹配差異參數， D=另卿]-SRVi+另卿]-紐m| /=O -ο 其中，D為匹配差異參數。4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，步驟S5包括以下步驟 S51 :將所述檢測窗口的當前中心點四周的八個像素分別作為所述檢測窗口的中心，在所述當前幀圖像上分別選擇對應的檢測窗口內的部分作為子圖，返回執行步驟S43 ； S52:將所述當前中心點對應的匹配差異參數及所述當前中心點四周的八個像素各自對應的匹配差異參數進行比較，若所述當前中心點對應的匹配差異參數最小，則執行步驟S6，否則執行步驟S53 ； S53:將所述當前中心點四周的八個像素中匹配差異參數最小的像素作為當前中心點，返回步驟S51。5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S6中，通過以下公式將所述準目標點對應的匹配差異參數和預設的匹配差異參數閾值進行比較， Dmin < Μ*Ν2 其中，Μ*Ν2為預設的匹配差異參數閾值，Dmin為所述準目標點對應的匹配差異參數，M為大于O的實數。6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，設所述待檢測蜜蜂的頭部點和尾部點之間的像素數為所述待檢測蜜蜂的長度dis ； 步驟S7具體包括以下步驟 571:在所述當前幀圖像上以所述準目標點為中心向四周的像素點進行逐層掃描； 572:在掃描當前層的像素點時，對所述當前層的像素點進行比較，以獲得所述當前層的像素點中亮度值最大的像素點Cniax ； 573:若所述像素點Cmax的亮度值大于預設的亮度閾值，則將所述像素點Cmax作為所述待檢測蜜蜂在所述當前幀圖像中的目標點，執行步驟S8，否則繼續掃描下一層，并返回步驟S72，直至掃描完第dis/2層后，執行步驟S74，所述dis/2的取值通過向下取整； 574:比較獲得經過掃描的各層像素點中亮度值最大的像素點Fmax，若所述像素點Fmax位于預設層數內，則將所述像素點Fmax作為所述待檢測蜜蜂在所述當前幀圖像中的目標點，并執行步驟S8，否則將所述像素點Fmax作為當前核心點，執行步驟S75 ； 575:將所述當前核心點及四周的八個像素各自對應的亮度值進行比較，若所述當前核心點的亮度值最大，則將所述當前核心點作為所述待檢測蜜蜂在所述當前幀圖像中的目標點，執行步驟S8，否則將所述當前核心點四周的八個像素中亮度值最大的像素作為當前核心點，重復執行步驟S75。7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S8在結束所述方法之前還包括以下步驟 S81:將所述待檢測蜜蜂的運動軌跡上的運動軌跡點的X和y坐標分別存入數組X[]和YG中，將所述運動軌跡點與運動起始點X和y坐標差的絕對值依次存入數組Dx[]和DY[]中； 582:分別獲取所述數組Dx[]和DY[]中的波峰和波谷； 583:對所述波峰和波谷組成的區間...
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