[發明專利]一種基于meanshift的目標跟蹤方法

有效

• 申請號: 201710434697.7
• 申請日: 2017-06-09
• 公開（公告）號: CN107392936B
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發明（設計）人: 沈振權;舒偉平;曹后平;田野;劉曉華;黃盛鋒
• 申請（專利權）人: 廣東光陣光電科技有限公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06K9/00
• 代理公司: 東莞市興邦知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 44389
• 代理人: 蔡喜玉

本發明公開了一種基于meanshift的目標跟蹤方法，包括以下步驟：1，目標圖像初始化，選定包含被跟蹤目標矩形A₁的初始位置；2，對目標矩形A_n的所有像素進行背景判斷；3，計算目標矩形A_n的概率密度q_u；4，運動目標在第n+1幀的候選目標區域，計算候選目標區域的概率密度p_u；5，計算候選目標區域內的每個像素的權重ω_i；6，計算候選目標區域的新位置y_new；7，如果||y₀?y_new||＜ε或者迭代次數大于閾值，則停止迭代；否則繼續迭代計算直到滿足終止條件的候選目標位置。本發明基于meanshift的目標跟蹤方法，對目標框里的像素進行判斷，是否屬于背景，如果屬于背景，則不參與后續的計算，從而對真正的運動目標更好的建模，優化跟蹤效果。

技術領域

本發明涉及目標跟蹤技術領域，具體涉及一種基于meanshift的目標跟蹤方法。

背景技術

在meanshift目標跟蹤過程中，通常是對目標所在的矩形框中所有的像素進行建模。這樣就帶來一個問題，矩形框中的像素不完全是目標的，也存在一部分背景，背景的信息也包括在目標建模里了。特別是矩形框如果選擇的過大、或背景和目標的顏色差異過大時，目標建模存在相當大的誤差。如何對真正的運動目標更好的建模是一個影響跟蹤效果的關鍵步驟。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于meanshift的目標跟蹤方法，通過背景建模獲得矩陣框里面的像素是否屬于背景，如果屬于背景，則不參與后續的計算，以解決上述背景技術中提出的問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種基于meanshift的目標跟蹤方法，通過攝像工具，對目標進行視頻拍攝，得到目標的視頻序列圖像，其特征在于，所述目標跟蹤方法包括以下步驟：

步驟1，目標圖像初始化，選定包含被跟蹤目標矩形A₁的初始位置；

步驟2，記第n幀圖像的目標矩形A_n，對目標矩形的所有像素進行背景判斷，如果判為背景，則指示函數BI_n(x)記為1，否則為0；

步驟3，對第n幀圖像的目標矩形A_n，利用指示函數BI_n(x)信息，計算目標矩形的概率密度q_u；

步驟4，運動目標在第n+1幀的候選目標區域，用第n幀圖像的目標矩形位置y₀計算候選目標區域的概率密度p_u；

步驟5，計算候選目標區域內的每個像素的權重ω_i；

步驟6，計算候選目標區域的新位置y_new；

步驟7，如果||y₀-y_new||＜ε或者迭代次數大于閾值，則停止迭代；否則令y₀＝y_new并轉向步驟4，繼續迭代計算直到滿足終止條件的候選目標位置。

作為進一步改進，所述步驟2中，記第n幀圖像的目標矩形A_n，對目標矩形的所有像素進行背景判斷，如果判為背景，則指示函數BI_n(x)記為1，否則為0，具體包括以下步驟：

步驟21，判斷目標矩形A_n中邊緣部分的像素，記目標矩形A_n大小為w×d，目標矩形A_n的4個邊緣為需要判斷的像素區域，邊緣的寬度h，邊緣位置1、2、3、4為順時針排列，邊緣位置1位于目標矩形A_n正上方；