[發明專利]基于三重粒子的粒子濾波視覺目標跟蹤方法

無效

• 申請號: 201210066298.7
• 申請日: 2012-03-15
• 公開（公告）號: CN102663770A
• 公開（公告）日: 2012-09-12
• 發明（設計）人: 孫啟湲;李劉生;馬磊;劉俊麟
• 申請（專利權）人: 天津理工大學
• 主分類號: G06T7/20
• 分類號: G06T7/20
• 代理公司: 天津佳盟知識產權代理有限公司 12002
• 代理人: 李益書

技術領域

本發明屬于移動目標視覺跟蹤的機器視覺的機器人自主導航與智能監控技術領域。

背景技術

移動目標視覺跟蹤是機器視覺的機器人自主導航與智能監控領域中的一個重要研究方向，具有廣泛的潛在應用前景。

移動目標跟蹤已成為機器視覺方面的重要研究課題。已廣泛的應用于機器人導航、智能監控、視頻壓縮、人機交互、虛擬現實等許多領域中。在視覺跟蹤領域已經提出了很多的算法，如粒子濾波跟蹤算法，基于神經網絡的目標跟蹤算法，基于均值漂移的目標跟蹤算法。本發明針對的是粒子濾波算法的移動目標跟蹤。

對于粒子濾波跟蹤算法，要提高跟蹤魯棒性，盡可能大范圍的覆蓋目標下一時刻可能到達的位置，就必須增加粒子數量，而大量的粒子就會導致計算的復雜，從而影響算法實時性。此外，被跟蹤的移動目標與鏡頭之間距離往往是變化的，移動目標的圖像可能或大或小變化，這給濾波器的粒子記錄目標信息帶來困難，導致濾波算法可靠性不高。

發明內容

本發明目的是解決粒子濾波目標跟蹤算法中目標圖像大小發生變化時導致跟蹤目標丟失的問題，提供一種基于三重粒子的粒子濾波視覺目標跟蹤方法。

本發明提供的基于三重粒子的粒子濾波視覺目標跟蹤方法，所述的三重粒子的粒子濾波方法，其特征在于，將普通粒子濾波算法中的粒子集中粒子分成三組，分別為和粒子集記為N₁，粒子數為n₁；粒子集記為N₂，粒子數為n₂；粒子集記為N₃，粒子數為n₃。粒子集N₁、N₂和N₃包含像素數目與包含像素形式不同，三組粒子集N₁、N₂、N₃分別按以下規則獲得：

N₁包含像素為{(x，y)|x＝x_i+a，y＝y_i+b其中a∈Z，b∈Z且0≤a≤w，0≤b≤h}；

N₂包含像素為{(x，y)|x＝x_i+2a，y＝y_i+2b其中a∈Z，b∈Z且0≤a≤w，0≤b≤h}；

N₃包含像素為{(x，y)|x＝x_i+a，y＝y_i+b其中a∈Z，b∈Z且0≤a≤w/2，0≤b≤h/2}；

其中，w和h分別為粒子集N₁中粒子寬度和粒子高度方向所占像素數量，且w和h均為偶數，(x_i，y_i)為第i個粒子左上點像素坐標，在N₁中i∈[1，n₁]，在N₂中i∈[1，n₂]，在N₃中i∈[1，n₃]。

基于三重粒子的粒子濾波視覺目標跟蹤方法包括：

(1)確定目標位置，根據運動目標檢測結果確定目標范圍與目標中心，生成目標顏色直方圖Ch_prior作為目標先驗值；

(2)根據先驗分布p(x₀)，生成三組初始粒子集和三組粒子集包含粒子數分別為n₁、n₂、n₃，各粒子初始權值均為1/(n₁+n₂+n₃)，并設此時的時刻k＝1；

(3)根據狀態轉移模型修改三組粒子狀態；

(4)提取各個粒子所包含區域圖像像素的顏色直方圖，獲得目標觀測值，通過后驗概率分析即可獲得目標位置，輸出目標位置；

(5)粒子權值更新，比較目標先驗值與目標觀測值，得出粒子權值；

(6)后驗概率計算，輸出三組粒子集，得到后驗概率，由后驗概率估計出目標位置，輸出目標位置；

(7)重采樣，更新部分粒子；

(8)在k+1時刻返回第(3)步，循環操作。

其中，第(1)步所述顏色直方圖，本發明采用目標顏色特征作為識別信息，在粒子濾波器的設計中粒子采用顏色直方圖作為描述信息，在RGB顏色模型中獲得R、G、B各分量對應顏色值的像素個數，以顏色值為橫坐標，像素個數為縱坐標，得到顏色直方圖。