[發明專利]一種基于GPU加速連續粒子群優化的三維物體跟蹤方法

無效

• 申請號: 201310041423.3
• 申請日: 2013-02-01
• 公開（公告）號: CN103093476A
• 公開（公告）日: 2013-05-08
• 發明（設計）人: 蔣永實;秦樹鑫
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所;常州科學與藝術融合技術研究所
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 宋焰琴

1.一種基于GPU加速連續粒子群優化的三維物體跟蹤方法，包括以下步驟：

步驟1：采集三維物體的觀察圖像，提取相應的圖像特征信息；

步驟2：初始化當前圖像幀的粒子群狀態；

步驟3：根據當前粒子群中每個粒子所對應的假設模型，得到三維物體的假設圖像，并提取該假設圖像的特征信息；

步驟4：運用基于GPU的并行算法，將觀察圖像的特征信息與每個粒子對應的假設圖像的特征信息進行比較，得到每個粒子的適應度；

步驟5：根據適應度的大小更新得到本次迭代過程中粒子群的個體最優狀態和局部最優狀態；

步驟6：如果當前圖像幀的迭代過程還未結束，則根據粒子群的個體最優狀態和局部最優狀態更新得到下一次迭代時粒子群狀態，并進入步驟3進行下一次迭代；否則根據粒子群的個體最優狀態得到三維物體的最終跟蹤狀態。

2.如權利要求1所述的三維物體跟蹤方法，其特征在于，步驟1中提取圖像特征信息的過程如下：

步驟11：運用深度信息將物體與背景相分離；

步驟12：運用CUDA對觀察圖像進行并行計算處理，每個線程處理一個像素點，將屬于背景區域的像素點的值設為0，其它為1，得到觀察圖像的二值化特征。

3.如權利要求1所述的三維物體跟蹤方法，其特征在于，步驟2中所述初始化當前圖像幀的粒子群狀態為利用前兩幀圖像的粒子群最優狀態對當前幀圖像的粒子群狀態進行更新，具體包括粒子群的位置更新和速度更新；其中粒子群的位置根據下式更新：

x0,it+1~N(pit+gt-gt-1,Σ)]]>

其中，是第i個粒子在第t+1幀初始迭代時的位置，即要更新得到的粒子的位置，N表示正太分布，表示第t幀第i個粒子的局部最優位置狀態，g^t為第t幀粒子群的最優位置狀態，∑是協方差矩陣；

粒子群的速度根據下式更新：

v0,it+1~u(0,vtg)]]>

其中，表示第i個粒子在第t+1幀初始迭代時的速度，即每個粒子的初始速度，u表示均勻分布，表示第t幀的粒子速度變化，如下計算：

vtg=gt-gt-1]]>

其中，g^t表示第t幀粒子群的最優位置狀態。