[發明專利]一種復雜背景下目標穩定跟蹤方法

在審

• 申請號: 201810449655.5
• 申請日: 2018-05-11
• 公開（公告）號: CN108694723A
• 公開（公告）日: 2018-10-23
• 發明（設計）人: 李寧鳥;王文濤;韓雪云;李權;魏璐
• 申請（專利權）人: 西安天和防務技術股份有限公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06K9/62
• 代理公司: 西安億諾專利代理有限公司 61220
• 代理人: 康凱

一種復雜背景下目標穩定跟蹤方法，涉及目標跟蹤領域，該方法如下：獲取視頻圖像的當前幀圖像；在當前幀圖像上選取候選區域；用分類器模型獲取候選目標所對應的目標位置；對候選目標進行跟蹤失效判斷，當候選目標為跟蹤目標時，用當前幀圖像中跟蹤目標的坐標信息進行跟蹤，并更新分類器模型，完成視頻圖像中目標的穩定跟蹤。通過候選樣本與分類器模型之間的響應圖振蕩情況來設定跟蹤丟失判斷條件，從而能夠準確的判斷目標是否碰到遮擋、丟失或者模糊等狀況；同時，利用響應圖中響應值的歷史值來判斷模型更新，減少了模型漂移的情況和模型更新的次數，在復雜場景中能夠準確的從候選樣本中選取出跟蹤目標，實現目標的快速穩定跟蹤。

技術領域

本發明涉及目標跟蹤領域，尤其涉及一種復雜背景下目標穩定跟蹤方法。

背景技術

無論在軍用或者民用領域中，目標跟蹤技術都有著廣泛的應用。在戰場偵查、低空防御、交通監控以及國土安全等方面全自動或者半自動的實現目標跟蹤任務都可以大大減少工作人員和工作時間。然而，盡管人們已經提出了許多有效的視頻目標跟蹤算法，但在實際應用中仍然面臨很多困難，例如環境中的光照變化、目標的非線性形變、攝像機的抖動，以及背景中的噪聲干擾等因素，給目標跟蹤帶來了極大的挑戰。

同時，現有的目標跟蹤方法大多數只能夠實現在較短的時間內對目標進行跟蹤，相對于穩定跟蹤方法則鮮有研究。然而，在實際工程應用中，對目標的長久穩定跟蹤則更受關注。

發明內容

本發明旨在解決上述問題，提供一種復雜背景下目標穩定跟蹤方法。

本發明所述復雜背景下目標穩定跟蹤方法，該方法如下：

獲取視頻圖像的當前幀圖像；在當前幀圖像上選取候選區域；用分類器模型獲取候選目標所對應的目標位置；對候選目標進行跟蹤失效判斷，當候選目標為跟蹤目標時，用當前幀圖像中跟蹤目標的坐標信息進行跟蹤，并更新分類器模型，完成視頻圖像中目標的穩定跟蹤。

本發明所述復雜背景下目標穩定跟蹤方法，該方法如下：

根據視頻圖像，獲取當前幀圖像；

在當前幀圖像上，以跟蹤目標在上一幀圖像中所在位置為中心，選取候選區域；

用分類器模型求取候選區域的響應圖，獲得響應圖中的最大響應值，該最大響應值所在位置即為候選目標所對應的目標位置；

對候選目標進行跟蹤失效判斷；

判斷候選目標為跟蹤目標后，用當前幀圖像中跟蹤目標的坐標信息進行跟蹤，并更新分類器模型，完成視頻圖像中目標的穩定跟蹤。

本發明所述的復雜背景下目標穩定跟蹤方法，該方法重復上述方法，實現持續完成視頻圖像中目標的穩定跟蹤。

本發明所述的復雜背景下目標穩定跟蹤方法，獲取當前幀圖像的方式為通過檢測算法自動獲取或通過人工框定選取。

本發明所述的復雜背景下目標穩定跟蹤方法，選取候選區域的方法如下：在目標大小2-5倍的范圍中選取3-7個候選區域，方法如下：

以檢測目標所在位置的中心點為中心，在當前幀圖像中選取第一候選區域，第一候選區域的寬和高分別為跟蹤目標在上一幀圖像中寬和高的2-2.5倍；

以第一候選區域范圍大小為基準，以其中心點為中心，以k為尺度因子，選取1-3個候選區域，其中1＜k≤1.5；

以第一候選區域范圍大小為基準，以其中心點為中心，以1/k倍在當前幀圖像中選取1-3個候選區域。

本發明所述的復雜背景下目標穩定跟蹤方法，用分類器模型求取候選區域的響應圖的方法如下：

對跟蹤目標進行擴展，并獲取擴展后的目標區域對應的Hog特征向量；