[發明專利]基于光流法和卡爾曼濾波的多目標跟蹤方法

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• 申請號: 201710011320.0
• 申請日: 2017-01-06
• 公開（公告）號: CN106803265A
• 公開（公告）日: 2017-06-06
• 發明（設計）人: 鄧欣;石龍偉;陳喬松;王進;李丹妮;高峰星
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G06T7/292
• 分類號: G06T7/292;G06T5/00
• 代理公司: 重慶市恒信知識產權代理有限公司50102
• 代理人: 劉小紅,李金蓉

1.基于光流法和卡爾曼濾波的多目標跟蹤方法，包括以下步驟：

(1)讀取視頻幀，采用基于圖像金字塔的L-K光流法計算每幀圖像的光流；

(2)對光流進行聚類處理得到若干光流類，獲得標有光流信息的光流檢測效果圖；

(3)對光流檢測效果圖采用改進的中值濾波方法進行去噪；

(4)光流類的個數為運動目標的個數，將這些運動目標的信息傳遞給卡爾曼濾波進行目標跟蹤處理。

2.根據權利要求1所述基于光流法和卡爾曼濾波的多目標跟蹤方法，其特征在于：所述基于圖像金字塔的L-K光流法的具體過程包括：在最高一層的圖像上計算得出光流；將計算的結果作為下一層圖像的初始值，在這個初始值的基礎上計算本層的光流；重復這一過程，直到傳遞給最后一層，即原始圖像層。

3.根據權利要求2所述基于光流法和卡爾曼濾波的多目標跟蹤方法，其特征在于：所述光流的計算方法為：

在一個以a點為中心的局部鄰域上定義以下函數，并使該函數值最小：

$F(x,y)=\underset{(x,y)\∈\mathrm{\Ω}}{\Σ}{W}^2(x,y)\[\▿I\·V_a+I_t\]$

其中，Ω表示點a的局部鄰域，W(x,y)表示權函數，表示圖像在點a處的梯度，V_a表示點a的光流，I_t表示點a＝(x,y)的灰度值為I＝(x,y,t)圖像在t時刻的時域導數；

對上式進行最優化求解可得：

表示包含n個點的梯度的列向量；

W＝diag[W(x₁),W(x₂),...,W(x_n)]表示包含n個點的權值的對角矩陣；

b＝-[I_t(x₁),I_t(x₂),...,I_t(x_n)]^Τ表示包含t時刻n個點的時域導數的向量；

V＝[A^ΤW²A]^-1A^ΤW²b表示所求的光流信息；

表示圖像在第n個點處的梯度，W(x_n)表示圖像在第n個點處的窗口權重，I_t(x_n)圖像第n個點的灰度值在t時刻的時域導數，其中x_i∈Ω且i＝1,2,3...n。

4.根據權利要求1所述基于光流法和卡爾曼濾波的多目標跟蹤方法，其特征在于：所述聚類處理包括：設定一個閾值D_th，比較兩個光流矢量的度量函數D，若此度量值小于閾值則將這兩個光流合并，作為一個光流類，計算該光流類的平均光流；再將其余光流矢量與平均光流的度量函數與閾值比較，小于閾值則將該光流并入該光流類中。