[發明專利]目標跟蹤方法及系統、存儲介質及電子終端

有效

• 申請號: 201710952448.7
• 申請日: 2017-10-13
• 公開（公告）號: CN107886048B
• 公開（公告）日: 2021-10-08
• 發明（設計）人: 韓雪云;胡錦龍
• 申請（專利權）人: 西安天和防務技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京律智知識產權代理有限公司 11438
• 代理人: 闞梓瑄

1.一種目標跟蹤方法，應用于在低信噪比下的弱小目標跟蹤，其特征在于，包括：

獲取當前幀圖像；

在所述當前幀圖像上以跟蹤目標在上一幀圖像的所在坐標為中心，在預設范圍內選取候選樣本；

計算各所述候選樣本的最近鄰相似度，并選取最近鄰相似度值最大的所述候選樣本為候選目標；

根據所述當前幀圖像的候選目標，與以所述當前幀圖像為末幀的連續的多幀圖像中的候選目標之間的最近鄰相似度的變化，判斷所述當前幀圖像的候選目標是否為跟蹤目標；其中，所述最近鄰相似度的變化包括：連續的多幀圖像中，任意相鄰的兩幀圖像中候選目標之間的最近鄰相似度的差值的變化；或者，連續多幀圖像中，最近鄰相似度的下降幅度的變化；或者，連續多幀圖像中，各幀圖像中候選目標的最近鄰相似度的均值和浮動變化值的變化；

在判斷所述候選目標為所述跟蹤目標時，根據所述跟蹤目標的坐標信息進行跟蹤；或者

在判斷所述當前幀圖像中候選目標不是所述跟蹤目標時，在當前幀或所述當前幀的后一幀圖像上以所述跟蹤目標在前一幀圖像所在位置為中心建立搜索區域重新檢測所述跟蹤目標。

2.根據權利要求1所述的目標跟蹤方法，其特征在于，所述獲取當前幀圖像包括：

接收一包含所述跟蹤目標信息的初始圖像以及包含所述初始圖像的跟蹤視頻；

截取所述跟蹤視頻的當前幀圖像。

3.根據權利要求2所述的目標跟蹤方法，其特征在于，所述計算各所述候選樣本的最近鄰相似度值包括：

根據一最近鄰分類器依次計算各候選樣本的最近鄰相似度值；其中，所述最近鄰分類器的建立包括：

以所述初始圖像中所述跟蹤目標為中心，在預設范圍內選取正樣本和負樣本；

根據所述正樣本和負樣本建立所述最近鄰分類器。

4.根據權利要求3所述的目標跟蹤方法，其特征在于，所述在預設范圍內選取正樣本包括：

在所述初始圖像上以所述跟蹤目標中心點為中心，在預設鄰域范圍內按照步長為1、窗口大小與所述跟蹤目標大小相等的方式滑窗選取第一窗口；

計算各所述第一窗口與所述跟蹤目標的重疊率；

將重疊率大于第一閾值的所述第一窗口作為所述正樣本。

5.根據權利要求3所述的目標跟蹤方法，其特征在于，所述在預設范圍內選取負樣本包括：

在所述初始圖像上以所述跟蹤目標中心點為中心，在預設區域內隨機選取預設數量的與所述跟蹤目標大小相同的第二窗口；

計算各所述第二窗口與所述跟蹤目標的重疊率；

將重疊率小于第二閾值的所述第二窗口作為所述負樣本。

6.根據權利要求4或5所述的目標跟蹤方法，其特征在于，所述重疊率的計算方式為：

其中，IoU為重疊率；R_t為跟蹤目標區域，R_c為第一或第二窗口區域。

7.根據權利要求3所述的目標跟蹤方法，其特征在于，所述根據所述正樣本和負樣本建立所述最近鄰分類器包括：

對所述正樣本及負樣本歸一化處理；

分別計算歸一化處理后所述正樣本及負樣本的均值向量以用于建立所述最近鄰分類器；

其中：所述NNS表示最近鄰相似度值；和分別表示第i個候選樣本x_i屬于正樣本和負樣本的概率。

8.根據權利要求3所述的目標跟蹤方法，其特征在于，所述獲取當前幀圖像還包括：

判斷所述當前幀圖像是否為第m*n幀圖像；

在判斷所述當前幀圖像為第m*n幀圖像時，以所述第m*n幀圖像重新獲取所述負樣本以便于更新所述最近鄰分類器；

其中，所述m、n均為正整數。