[發(fā)明專利]一種目標(biāo)跟蹤方法及系統(tǒng)

有效

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• 申請日: 2017-04-27
• 公開（公告）號: CN107103616B
• 公開（公告）日: 2020-03-10
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 朱明;周同雪
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/73;G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 羅滿

本申請公開了一種目標(biāo)跟蹤方法及系統(tǒng)，該方法包括：利用預(yù)設(shè)的跟蹤算法，對目標(biāo)對象展開位置坐標(biāo)跟蹤，得到跟蹤位置坐標(biāo)；確定當(dāng)前所述目標(biāo)對象的尺度，并利用該尺度以及跟蹤位置坐標(biāo)對目標(biāo)對象進(jìn)行跟蹤。可見，本申請在利用跟蹤算法得到目標(biāo)對象的跟蹤位置坐標(biāo)之后，還將進(jìn)一步確定出當(dāng)前目標(biāo)對象的尺度，然后基于上述確定出來的當(dāng)前目標(biāo)對象的尺度以及上述跟蹤位置坐標(biāo)，對目標(biāo)對象展開跟蹤，這樣能夠使得最終的跟蹤效果可以實時反映出當(dāng)前目標(biāo)對象的尺度，由此極大地改善了目標(biāo)跟蹤效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及目標(biāo)跟蹤技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種目標(biāo)跟蹤方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

當(dāng)前，越來越多的應(yīng)用場景需要進(jìn)行視頻圖像采集，以獲取場景中的相關(guān)視頻圖像信息。而在某些特定的情況下，還需要對視頻圖像中的特定目標(biāo)進(jìn)行識別跟蹤，以獲取特定目標(biāo)所處的位置信息。現(xiàn)有的目標(biāo)跟蹤技術(shù)，能夠大體上滿足人們對目標(biāo)跟蹤的基本要求，應(yīng)用范圍越來越廣，在交通、犯罪偵查、拍照、打擊恐怖主義等方面取得了顯著成效。

然而，現(xiàn)有的目標(biāo)跟蹤技術(shù)依然存在跟蹤效果較差的問題，如何進(jìn)一步改善目標(biāo)跟蹤效果是目前還有待解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種目標(biāo)跟蹤方法及系統(tǒng)，能夠進(jìn)一步改善目標(biāo)跟蹤效果。其具體方案如下：

一種目標(biāo)跟蹤方法，包括：

利用預(yù)設(shè)的跟蹤算法，對目標(biāo)對象展開位置坐標(biāo)跟蹤，得到跟蹤位置坐標(biāo)；

確定當(dāng)前所述目標(biāo)對象的尺度，并利用該尺度以及所述跟蹤位置坐標(biāo)對所述目標(biāo)對象進(jìn)行跟蹤。

可選的，所述利用預(yù)設(shè)的跟蹤算法，對目標(biāo)對象展開位置坐標(biāo)跟蹤的過程，包括：

利用核相關(guān)濾波跟蹤算法，對所述目標(biāo)對象展開位置坐標(biāo)跟蹤，得到所述跟蹤位置坐標(biāo)。

可選的，所述利用核相關(guān)濾波跟蹤算法，對所述目標(biāo)對象展開位置坐標(biāo)跟蹤的過程，包括：

對所述目標(biāo)對象周圍進(jìn)行密集采樣，得到相應(yīng)的訓(xùn)練樣本集；

提取所述訓(xùn)練樣本集中每一訓(xùn)練樣本的樣本特征，并對提取出的樣本特征進(jìn)行融合，得到融合特征；

基于所述融合特征，通過核回歸訓(xùn)練出第一正則化最小二乘分類器，得到位置相關(guān)濾波器；

通過求取所述位置相關(guān)濾波器響應(yīng)的最大值以確定出當(dāng)前所述目標(biāo)對象的跟蹤位置坐標(biāo)。

可選的，所述提取所述訓(xùn)練樣本集中每一訓(xùn)練樣本的樣本特征的過程，包括：

提取所述訓(xùn)練樣本集中每一訓(xùn)練樣本的HOG特征、CN特征以及HSV特征。

可選的，在對所述目標(biāo)對象展開位置坐標(biāo)跟蹤的過程中，還包括：

判斷所述目標(biāo)對象是否受到遮擋；

若所述目標(biāo)對象沒有受到遮擋，則對所述第一正則化最小二乘分類器進(jìn)行更新；

若所述目標(biāo)對象受到遮擋，則禁止對所述第一正則化最小二乘分類器進(jìn)行更新。

可選的，所述確定當(dāng)前所述目標(biāo)對象的尺度的過程，包括：

在所述跟蹤位置坐標(biāo)附近提取不同尺度大小的樣本，然后確定出相應(yīng)的尺度樣本融合特征；

利用尺度樣本融合特征訓(xùn)練出第二正則化最小二乘分類器，得到尺度相關(guān)濾波器；

將使所述尺度相關(guān)濾波器輸出響應(yīng)取得最大值的尺度確定為當(dāng)前所述目標(biāo)對象的尺度。

本發(fā)明還相應(yīng)公開了一種目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，包括：