[發明專利]基于分片及多特征自適應融合的目標跟蹤方法

在審

• 申請號: 201610015123.1
• 申請日: 2016-01-11
• 公開（公告）號: CN105654515A
• 公開（公告）日: 2016-06-08
• 發明（設計）人: 李文舉;姚建國
• 申請（專利權）人: 上海應用技術學院
• 主分類號: G06T7/20
• 分類號: G06T7/20
• 代理公司: 上海申匯專利代理有限公司 31001
• 代理人: 吳寶根

技術領域

本發明涉及圖像識別技術，特別是涉及一種基于分片及多特征自適應融合的目 標跟蹤方法的技術。

背景技術

隨著信息處理理論和計算機技術的發展，計算機視覺正日益得到廣泛而深入的 研究。目標跟蹤在計算機視覺領域中的重要研究之一，其中在精確制導、移動機器 人、自主駕駛、智能交通和無人機作戰中具有廣闊的應用前景。

目前，常用的目標跟蹤算法有：差分法、光流法、模板匹配法、模型跟蹤法等。 這些常用的目標跟蹤算法容易受到遮擋以及外界環境變化干擾的影響，跟蹤精確度 較差。比如：差分法只能給出圖像序列中最為廣泛的運動狀態，而無法識別某一個 特定目標；光流法當光照強度發生變化時，會導致錯誤的結果；模板匹配法具有不 完全依賴于圖像分割的特點，可在降低信噪比的基礎下對目標進行跟蹤，但是計算 量較大；模型跟蹤方法則需要借助大量的先驗知識，其使用范圍受到較大的限制。

發明內容

針對上述現有技術中存在的缺陷，本發明所要解決的技術問題是提供一種跟蹤 精確度高的基于分片及多特征自適應融合的目標跟蹤方法。

為了解決上述技術問題，本發明所提供的一種基于分片及多特征自適應融合的 目標跟蹤方法，其特征在于，具體步驟如下：

步驟S1：從視頻圖像的當前幀中選定一個區域作為跟蹤目標，并將跟蹤目標分 成多個目標模板片；

步驟S2：取視頻圖像的下一幀，并將該幀定義為當前幀；

步驟S3：從當前幀中選取多個候選區域，并按照跟蹤目標的分片方式，將每個 候選區域分成多個候選片，并且在每個候選區域中，各個候選片與各個目標模板片 一一對應；

步驟S4：對于每個候選區域，計算該候選區域中的每個候選片與對應目標模板片之間的巴氏距離，并計算并將滿足b_i≤ω的候選片定義為遮擋片；

其中，n為候選區域中的候選片的數量，b_i為候選區域中的第i個候選片與第i 個目標模板片之間的巴氏距離，ω為預先設定的遮擋判斷閾值；

步驟S5：選取最大的候選區域作為選定區域，并對選定區域進行遮擋判斷；

如果有則判定選定區域未發生遮擋，則轉至步驟S6；

如果有則判定選定區域發生部分遮擋，則轉至步驟S7；

如果有則判定選定區域被完全遮擋，則轉至步驟S8；

其中，A₀為選定區域中的遮擋片的數量，A₁為選定區域中的候選片的總數；

步驟S6：對選定區域采用融合色度及邊緣信息的融合方法進行跟蹤，然后再轉 至步驟S2；

步驟S7：通過反向投影法得到當前幀的差分圖像，再對該差分圖像進行腐蝕、 膨脹處理，再判斷選定區域的遮擋類型；

如果有則判定選定區域的遮擋類型為自遮擋，則轉至步驟S71；

如果有則判定選定區域的遮擋類型為關聯性遮擋或非關聯性遮擋，則轉至步驟S72；

其中，A_t為當前幀與前一幀疊加后的像素總數，B_t為當前幀的選定區域與前一 幀的選定區域疊加后的像素總數，T為預先設定的遮擋類型判斷閾值；

步驟S71：對選定區域采用融合顏色和角點特征的融合方法進行跟蹤，然后再 轉至步驟S2；

步驟S72：判斷遮擋物與跟蹤目標的速度、加速度是否一致，如果遮擋物與跟 蹤目標的速度、加速度一致，則判定選定區域的遮擋類型為關聯性遮擋，則轉至步 驟S721，反之則判定選定區域的遮擋類型為非關聯性遮擋，則轉至步驟S722；

步驟S721：對跟蹤目標的目標模板片進行更新，然后再轉至步驟S2；

跟蹤目標的目標模板片更新方法為：對于選定區域中的每一個候選片，如果有 b_i>X，則將第i個目標模板片替換為選定區域中的第i個候選片，b_i為選定區域中 的第i個候選片與第i個目標模板片之間的巴氏距離，X為預先設定的模板更新閾 值；

步驟S722：從選定區域的各個候選片中，選取與對應目標模板片之間的巴氏距 離最大的3個候選片作為有效片，并將該3個候選片的組合作為新的跟蹤目標，將 該3個候選片作為新的跟蹤目標的3個目標模板片，然后再轉至步驟S2；