[發明專利]一種基于記憶和多特征融合的目標跟蹤方法和裝置

在審

• 申請號: 201711012196.6
• 申請日: 2017-10-26
• 公開（公告）號: CN107705325A
• 公開（公告）日: 2018-02-16
• 發明（設計）人: 齊玉娟;王延江;牛瀟然
• 申請（專利權）人: 中國石油大學（華東）
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/73
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本申請實施例涉及圖像處理和目標跟蹤技術領域，特別一種基于記憶和多特征融合的目標跟蹤方法和裝置。

背景技術

目標跟蹤是一項融合圖像處理、模式識別、人工智能及自動控制等多種不同技術的綜合性應用技術，廣泛應用于各種領域中。目標跟蹤是指對圖像序列中的運動目標或是特征單一的物體進行檢測、識別和跟蹤，通過獲取跟蹤目標的位置、速度等參數或是目標的形狀和顏色等特征，對其進一步處理，得到跟蹤目標的具體信息，從而實現對跟蹤目標的準確跟蹤。在進行目標跟蹤過程中，由于跟蹤目標的變化、外界光線的變化以及障礙物的遮擋等因素，目標跟蹤效果較差，當跟蹤目標丟失后，很難實現跟蹤目標的再匹配。

在眾多的目標跟蹤算法中，粒子濾波以其對非線性/非高斯系統狀態估計的良好適應性而越來越受到關注。由粒子權值的遞推公式可知，觀測模板與目標模板之間的相似程度直接影響粒子權值的變化。

通常，以顏色直方圖為代表的全局特征被用來構建觀測模板和目標模板。全局特征對目標區域內所有點的特征進行統計，所以能夠一定程度上抑制隨機噪聲。然而，當目標的外觀與背景相似時，或者由尺度變化、光照突變、旋轉等引起目標外觀發生變化時，單一的全局特征將無法可靠地作為區分目標與背景的依據，從而使粒子跟蹤器失效。與全局特征相對應的局部特征則可以一定程度上適應上述情況；但是由于局部特征僅統計目標區域內的一部分特性，也造成局部特征對噪聲比較敏感，特別是在復雜場景下，特征點發生誤匹配的概率較高。

發明內容

本申請實施例提供了一種基于記憶和多特征融合的目標跟蹤方法和裝置，旨在應對跟蹤過程中出現的目標外觀變化和目標外觀與背景近似等情況，實現提高目標跟蹤過程中的魯棒性，提高目標跟蹤的精度和有效性。

第一方面，本發明提供了一種基于記憶和多特征融合的目標跟蹤方法，所述方法包括：

對粒子濾波器和三階段記憶模板空間進行初始化，其中，所述三階段記憶模板空間包括瞬時記憶模板空間、短時記憶模板空間和長時記憶模板空間，所述瞬時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區域的局部特征綜合而成，所述短時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區域的全部特征綜合而成，所述長時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曾經出現過的外觀組成；

對粒子狀態進行轉移并計算多特征融合條件下粒子的權重；

對粒子位置進行加權求和，獲得目標的估計位置；

根據目標的估計位置，提取目標的全局特征和局部特征，并對所述三階段記憶模板空間進行更新。

可選的，所述對粒子濾波器和三階段記憶模板空間進行初始化，具體為：

獲取初始目標區域，并采用所述初始目標區域對粒子濾波器的粒子進行初始化；

獲取所述初始目標區域的局部特征并將所述初始目標區域的局部特征存儲在所述瞬時記憶模板空間；

提取所述初始目標區域的全局特征并將所述初始目標區域的全局特征存儲到所述短時記憶模板空間；

對所述長時記憶模板空間的全局特征記憶模板置空。

可選的，所述對粒子狀態進行轉移并計算多特征融合條件下粒子的權重，具體為：

基于狀態轉移方程，對粒子狀態進行轉移；

以當前時刻的粒子位置為中心，獲取每一個粒子的觀測區域；

獲取所述觀測區域的全局特征，并計算所述觀測區域的全局特征與所述短時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；

獲取所述觀測區域的局部特征，并計算所述觀測區域的局部特征與所述瞬時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；

根據所述全局特征相似性系數和所述局部特征相似性系數，計算多特征融合條件下粒子的權重。

可選的，所述根據目標的估計位置，提取目標的全局特征和局部特征，并對所述三階段記憶模板空間進行更新，具體為：

根據目標的估計位置，確定目標區域；

獲取所述目標區域的全局特征，并計算所述目標區域的全局特征與所述短時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設的相似度閾值，則確定所述長時記憶模板空間是否存在與所述目標區域匹配的全局特征記憶模板；

若所述長時記憶模板空間存在與所述目標區域匹配的全局特征記憶模板，則利用所述目標區域的全局特征替換與所述目標區域匹配的全局特征記憶模板；