[發(fā)明專利]一種多飛機(jī)跟蹤方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410325846.2
• 申請(qǐng)日: 2014-07-09
• 公開（公告）號(hào): CN105243654B
• 公開（公告）日: 2019-10-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 魏振忠;謝澤華;白琛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京航空航天大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/246
• 分類號(hào): G06T7/246
• 代理公司: 北京派特恩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11270
• 代理人: 李睿;張穎玲

1.一種多飛機(jī)跟蹤方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取第i幀圖像中的所有飛機(jī)跟蹤目標(biāo)的初始目標(biāo)區(qū)域；

當(dāng)存在有Q個(gè)飛機(jī)跟蹤目標(biāo)的初始目標(biāo)區(qū)域的重疊度超出預(yù)設(shè)的第一閾值時(shí)，確定所述Q個(gè)飛機(jī)跟蹤目標(biāo)為臨近目標(biāo)；

獲取所述臨近目標(biāo)在第i幀圖像中的特征相似性矩陣；

依據(jù)所述特征相似性矩陣，獲取所述臨近目標(biāo)的Q個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)簇群；所述Q個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)簇群對(duì)應(yīng)于所述Q個(gè)飛機(jī)跟蹤目標(biāo)中的相應(yīng)飛機(jī)跟蹤目標(biāo)；

依據(jù)所述Q個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)簇群，確定所述Q個(gè)飛機(jī)跟蹤目標(biāo)中的每個(gè)飛機(jī)跟蹤目標(biāo)在所述第i幀圖像中的各自目標(biāo)區(qū)域；

其中，i為大于等于1的正整數(shù)，Q為大于等于2的正整數(shù)；

所述獲取所述臨近目標(biāo)在第i幀圖像中的特征相似性矩陣之前，所述方法還包括：

將所述臨近目標(biāo)外接矩形進(jìn)行預(yù)定尺度的拉伸，拉伸后的區(qū)域作為尺度不變特征轉(zhuǎn)換SIFT特征計(jì)算區(qū)域；

在所述區(qū)域中，計(jì)算第i幀圖像的SIFT特征矩陣

相應(yīng)的，獲取所述臨近目標(biāo)在第i幀圖像中的特征相似性矩陣，包括：

計(jì)算SIFT特征矩陣的任意兩個(gè)元素的歐式距離，得到第i幀圖像的特征相似性矩陣S_t：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取第i幀圖像中的所有飛機(jī)跟蹤目標(biāo)的初始目標(biāo)區(qū)域之前，所述方法還包括：

獲取第i幀圖像的數(shù)學(xué)模型；

獲取第i-1幀圖像中飛機(jī)跟蹤目標(biāo)的目標(biāo)區(qū)域；

在以所述目標(biāo)區(qū)域位置為圓心、r為搜索半徑的搜索范圍內(nèi)，獲取所述第i幀圖像的所有搜索框；

相應(yīng)的，所述獲取第i幀圖像中的所有飛機(jī)跟蹤目標(biāo)的初始目標(biāo)區(qū)域，包括：

對(duì)每一個(gè)搜索框計(jì)算所述數(shù)學(xué)模型中的目標(biāo)函數(shù)的大小；

在所有搜索框中，確定使目標(biāo)函數(shù)值最大的搜索框在第i幀圖像上所占的位置為飛機(jī)跟蹤目標(biāo)在第i幀圖像中的初始目標(biāo)區(qū)域；

其中，r為自然數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述依據(jù)所述特征相似性矩陣，獲取所述臨近目標(biāo)的Q個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)簇群，包括：

計(jì)算特征相似性矩陣S_t中的特征向量i'與其它特征向量的歐式距離；

挑選出與特征向量i'的歐式距離最小的Q個(gè)特征向量；

在Q個(gè)特征向量中，確定滿足于max{s_i'1,s_i'2,...s_i',Q-1}＜γ*s_i'Q的特征向量與特征向量i'相匹配；

配置特征相似性矩陣中所有相互匹配的特征向量為匹配點(diǎn)對(duì)；

按照每一個(gè)匹配點(diǎn)對(duì)的坐標(biāo)的大小，將匹配點(diǎn)對(duì)中的每一個(gè)匹配點(diǎn)劃分至Q個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)簇群中的相應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)簇群；

其中，0＜γ＜1；m為SIFT特征矩陣的維數(shù)；特征相似性矩陣S_t的各元素值