[發(fā)明專利]一種基于記憶和多特征融合的目標(biāo)跟蹤方法和裝置在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201711012196.6 | 申請(qǐng)日： | 2017-10-26 |
| 公開（公告）號(hào)： | CN107705325A | 公開（公告）日： | 2018-02-16 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 齊玉娟;王延江;牛瀟然 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人： | 中國(guó)石油大學(xué)（華東） |
| 主分類號(hào)： | G06T7/246 | 分類號(hào)： | G06T7/246;G06T7/73 |
| 代理公司： | 暫無(wú)信息 | 代理人： | 暫無(wú)信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 國(guó)省代碼： | 山東;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 記憶 特征 融合 目標(biāo) 跟蹤 方法 裝置 | ||
1.一種基于記憶和多特征融合的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述方法包括：
對(duì)粒子濾波器和三階段記憶模板空間進(jìn)行初始化，其中，所述三階段記憶模板空間包括瞬時(shí)記憶模板空間、短時(shí)記憶模板空間和長(zhǎng)時(shí)記憶模板空間，所述瞬時(shí)記憶模板空間采用局部特征激活模板，所述局部特征激活模板由目標(biāo)區(qū)域的局部特征綜合而成，所述短時(shí)記憶模板空間采用全局特征激活模板，所述全局特征激活模板由目標(biāo)區(qū)域的全部特征綜合而成，所述長(zhǎng)時(shí)記憶模板空間采用全局特征記憶模板，所述全局特征記憶模板由目標(biāo)曾經(jīng)出現(xiàn)過(guò)的外觀組成；
對(duì)粒子狀態(tài)進(jìn)行轉(zhuǎn)移并計(jì)算多特征融合條件下粒子的權(quán)重；
對(duì)粒子位置進(jìn)行加權(quán)求和，獲得目標(biāo)的估計(jì)位置；
根據(jù)目標(biāo)的估計(jì)位置，提取目標(biāo)的全局特征和局部特征，并對(duì)所述三階段記憶模板空間進(jìn)行更新。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于記憶和多特征融合的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述對(duì)粒子濾波器和三階段記憶模板空間進(jìn)行初始化，具體為：
獲取初始目標(biāo)區(qū)域，并采用所述初始目標(biāo)區(qū)域?qū)αＷ訛V波器的粒子進(jìn)行初始化；
獲取所述初始目標(biāo)區(qū)域的局部特征并將所述初始目標(biāo)區(qū)域的局部特征存儲(chǔ)在所述瞬時(shí)記憶模板空間；
提取所述初始目標(biāo)區(qū)域的全局特征并將所述初始目標(biāo)區(qū)域的全局特征存儲(chǔ)到所述短時(shí)記憶模板空間；
對(duì)所述長(zhǎng)時(shí)記憶模板空間的全局特征記憶模板置空。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于記憶和多特征融合的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述對(duì)粒子狀態(tài)進(jìn)行轉(zhuǎn)移并計(jì)算多特征融合條件下粒子的權(quán)重，具體為：
基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程，對(duì)粒子狀態(tài)進(jìn)行轉(zhuǎn)移；
以當(dāng)前時(shí)刻的粒子位置為中心，獲取每一個(gè)粒子的觀測(cè)區(qū)域；
獲取所述觀測(cè)區(qū)域的全局特征，并計(jì)算所述觀測(cè)區(qū)域的全局特征與所述短時(shí)記憶模板空間中的全局特征激活模板之間的全局特征相似性系數(shù)；
獲取所述觀測(cè)區(qū)域的局部特征，并計(jì)算所述觀測(cè)區(qū)域的局部特征與所述瞬時(shí)記憶模板空間的局部特征激活模板之間的局部特征相似性系數(shù)；
根據(jù)所述全局特征相似性系數(shù)和所述局部特征相似性系數(shù)，計(jì)算多特征融合條件下粒子的權(quán)重。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于記憶和多特征融合的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述根據(jù)目標(biāo)的估計(jì)位置，提取目標(biāo)的全局特征和局部特征，并對(duì)所述三階段記憶模板空間進(jìn)行更新，具體為：
根據(jù)目標(biāo)的估計(jì)位置，確定目標(biāo)區(qū)域；
獲取所述目標(biāo)區(qū)域的全局特征，并計(jì)算所述目標(biāo)區(qū)域的全局特征與所述短時(shí)記憶模板空間中的全局特征激活模板之間的相似度；
若所述相似度大于預(yù)設(shè)的相似度閾值，則確定所述長(zhǎng)時(shí)記憶模板空間是否存在與所述目標(biāo)區(qū)域匹配的全局特征記憶模板；
若所述長(zhǎng)時(shí)記憶模板空間存在與所述目標(biāo)區(qū)域匹配的全局特征記憶模板，則利用所述目標(biāo)區(qū)域的全局特征替換與所述目標(biāo)區(qū)域匹配的全局特征記憶模板；
若所述長(zhǎng)時(shí)記憶模板空間不存在與所述目標(biāo)區(qū)域匹配的全局特征記憶模板，則將所述目標(biāo)區(qū)域的全局特征存儲(chǔ)在所述短時(shí)記憶模板空間，且將相似度大于預(yù)設(shè)的相似度閾值的所述短時(shí)記憶模板空間中的全局特征激活模板存儲(chǔ)到所述長(zhǎng)時(shí)記憶模板空間；
獲取所述目標(biāo)區(qū)域的局部特征，并采用所述目標(biāo)區(qū)域的局部特征替換所述瞬時(shí)記憶模板空間的局部特征激活模板。
5.一種基于記憶和多特征融合的目標(biāo)跟蹤裝置，其特征在于，所述裝置包括：
初始化模塊，用于對(duì)粒子濾波器和三階段記憶模板空間進(jìn)行初始化，其中，所述三階段記憶模板空間包括瞬時(shí)記憶模板空間、短時(shí)記憶模板空間和長(zhǎng)時(shí)記憶模板空間，所述瞬時(shí)記憶模板空間采用局部特征激活模板，所述局部特征激活模板由目標(biāo)區(qū)域的局部特征綜合而成，所述短時(shí)記憶模板空間采用全局特征激活模板，所述全局特征激活模板由目標(biāo)區(qū)域的全部特征綜合而成，所述長(zhǎng)時(shí)記憶模板空間采用全局特征記憶模板，所述全局特征記憶模板由目標(biāo)曾經(jīng)出現(xiàn)過(guò)的外觀組成；
權(quán)重計(jì)算模塊，用于對(duì)粒子狀態(tài)進(jìn)行轉(zhuǎn)移并計(jì)算多特征融合條件下粒子的權(quán)重；
位置估計(jì)模塊，用于對(duì)粒子位置進(jìn)行加權(quán)求和，獲得目標(biāo)的估計(jì)位置；
模板更新模塊，用于根據(jù)目標(biāo)的估計(jì)位置，提取目標(biāo)的全局特征和局部特征，并對(duì)所述三階段記憶模板空間進(jìn)行更新。
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