[發(fā)明專利]一種基于人工干預的艦船目標跟蹤方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201810273119.4
• 申請日: 2018-05-28
• 公開（公告）號: CN108537826A
• 公開（公告）日: 2018-09-14
• 發(fā)明（設計）人: 莊祐存
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳市芯漢感知技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/73
• 代理公司: 深圳市科吉華烽知識產(chǎn)權(quán)事務所(普通合伙) 44248
• 代理人: 胡玉

1.一種基于人工干預的艦船目標跟蹤方法，其特征在于，包括以下步驟:

S1.手動勾勒出某視頻載體上第一幀中的艦船區(qū)域信息；

S2.將歸一化大小后的視頻載體輸入到Fast-RCNN網(wǎng)絡中,通過Fast-RCNN網(wǎng)絡對第一幀之后的幀進行艦船區(qū)域的追蹤監(jiān)測，獲得每一幀中的艦船的位置信息；

S3.通過人眼觀測當前幀中艦船的位置信息，并判斷標注結(jié)果是否合格；

S4.若不合格，則通過人工用鼠標繪制一個方框，然后將艦船區(qū)域包括起來，完成人工干預操作后，繼續(xù)步驟S2；

S5.對視頻載體中的每一幀皆執(zhí)行以上步驟,直到跟蹤操作結(jié)束。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S2還包括以下步驟:

S21.對Fast-RCNN網(wǎng)絡進行目標訓練；

S22.采用Fast-RCNN網(wǎng)絡進行目標跟蹤。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述步驟S21還包括以下步驟：

A.對于訓練集中的每一張圖片，通過selective search方法，從中獲取若干個候選區(qū)域，并記錄下，每一個候選區(qū)域的位置坐標信息；

B.對于步驟A中的每一個候選區(qū)域，將其進行標注標簽，即0或1，1代表該候選區(qū)域包含艦船部分，0表示該候選區(qū)域不包含艦船區(qū)域部分；

C.對于步驟A中的每一個區(qū)域，都存在其修正位置坐標，即：

若當前候選區(qū)域的標注信息為1，則說明當前候選區(qū)域R_i中包含著艦船區(qū)域，我們記錄下其修正坐標位置信息，該修正坐標信息，包含著一個方框?qū)淖笊辖琼旤c坐標以及方框的寬度和長度信息，而該方框則恰好將艦船部分包圍起來；

D.該若干個候選區(qū)域構(gòu)成了網(wǎng)絡的輸入，每個候選區(qū)域所對應的標注以及其對應修正位置信息構(gòu)成了網(wǎng)絡的輸出；

E.根據(jù)步驟D中得出的網(wǎng)絡輸入和輸出對Fast-RCNN網(wǎng)絡進行訓練，通過使用BP算法來更新神經(jīng)元的權(quán)重和偏置，最終使得Fast-RCNN網(wǎng)絡達到收斂狀態(tài)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟A包括以下步驟：

S211.設置候選區(qū)域的面積大小以及長寬比范圍；

S212.隨機在視頻幀中選取一點，記為M，然后計算視頻幀中任意一點N和點M之間的顏色差異度，若顏色差異度小于與之K，則將點N滑入點M的集合范圍內(nèi)，顏色差異度X的計算公式為：

其中，其中M_R、M_G、M_B分別表示點M在R、G以及B三個分量上的像素值，同理N_R、N_G和N_G分別表示點N在R、G以及B三個分量上的像素值，點N不與點M重合，K＝150；

S213.重復選擇點N，并執(zhí)行差異度計算，擴大點M的集合范圍，點M的集合范圍最終將構(gòu)成一個圖像區(qū)域，則該圖像區(qū)域便構(gòu)成了上述若干個候選區(qū)域的一個部分；

S214.若上述候選區(qū)域滿足步驟S211中設置的候選區(qū)域的面積大小以及長寬比范圍，則終止步驟S213；

S215.隨機選取不同的點M，并執(zhí)行步驟，并執(zhí)行步驟S213-S214，且滿足每次獲取的候選區(qū)域尺寸均在步驟S211中的尺寸條件范圍內(nèi)，但是候選區(qū)域尺寸不重復。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述步驟S22包括以下步驟：

S221.Fast-RCNN網(wǎng)絡將輸入的視頻載體的每一幀都輸出多個圖像區(qū)域，對于每個圖像區(qū)域，以一對坐標點以及兩個參數(shù)w和h表示；以該對坐標點為矩形的左上角頂點，w和h分別表示矩形的寬度和長度，則該矩形所包圍的區(qū)域便是網(wǎng)絡所認為的艦船區(qū)域；

S222.通過上一幀中所確定的跟蹤區(qū)域來確定當前幀中最終的艦船的位置信息。