[發明專利]基于全連接網絡和卡爾曼濾波器的飛機追蹤方法

有效

• 申請號: 201810079824.0
• 申請日: 2018-01-27
• 公開（公告）號: CN108492324B
• 公開（公告）日: 2021-05-11
• 發明（設計）人: 楊嘉琛;韓煜蓉
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06T7/277
• 分類號: G06T7/277;G06T7/246
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 程毓英

1.一種基于全連接網絡和卡爾曼濾波器的飛機追蹤方法，包括下列步驟：

第一步：利用全連接網絡R-FCN對視頻逐幀進行檢測，獲得前一幀圖像的boundingbox，以供軌跡校正使用；

第二步：構建狀態向量，描述飛機運動軌跡，狀態向量既要表示出目標飛機中心點的位置，又要展示出bounding box的大小和縱橫比；

第三步：為了避免目標檢測在某一幀上檢測失敗導致的目標漂移，將卡爾曼濾波器和擴展卡爾曼濾波器相結合，從構建的狀態向量中分離出子向量來描述運動目標；具體方法如下：

(1)卡爾曼濾波器處理線性部分：狀態向量中表示飛機中心點位置的子向量由線性模型近似，然后由預測結果和當前觀測結果的不確定性計算卡爾曼增益，對預測結果和觀測結果做加權平均，得到當前時刻的狀態估計和本次狀態估計的不確定性；

(2)擴展卡爾曼濾波器用于對不適于線性模型的非線性部分進行擬合：以和(1)中相同的方式創建可以表示bounding box大小和縱橫比的狀態子向量，但涉及到的狀態矩陣和映射矩陣不再是常數矩陣，得到非線性部分在當前時刻的狀態估計和本次狀態估計的不確定性；

(3)將非線性部分加入線性系統中，描述飛機的運動狀態；

第四步：當檢測結果偏差較大時，根據目標對象的大小限制出有效范圍來提高檢測速度，糾正相鄰幀中bounding box的位置，從而實現對運動軌跡的校正，若bounding box與飛機所在窗口的重疊度IOU值大于預先定義好的閾值T，則根據前一幀的bounding box修改當前檢測框的位置和大小；否則便將此目標作為中心，劃出bounding box輸入檢測網絡進行訓練，校正公式如下：

其中，δ_a,δ_b分別表示前后幀之間檢測結果的置信度，其值越高，說明模型越精確；w_a,w_b,w_c分別表示前后幀及校正后bounding box的寬度，h_a,h_b,h_c分別表示前后幀及校正后bounding box的高度；(x_a,y_a),(x_b,y_b),(x_c,y_c)分別表示前后幀及校正后bounding box中心點的水平和垂直坐標；

第五步：搜集包含飛機運動的視頻，統一處理成固定長度的視頻，共同組成訓練數據庫，其中的視頻隨機分為兩部分，80％作為訓練集輸入R-FCN，根據訓練得到的模型對剩下20％視頻做預測，得到飛機追蹤結果。