[發(fā)明專利]一種運(yùn)動(dòng)物體跟蹤的方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810603814.2
• 申請日: 2018-06-12
• 公開（公告）號(hào): CN108898624B
• 公開（公告）日: 2020-12-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馬子昂;盧維;殷俊;張輝;張興明
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江大華技術(shù)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/277
• 分類號(hào): G06T7/277;G06T7/246
• 代理公司: 北京同達(dá)信恒知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11291
• 代理人: 黃志華

本發(fā)明公開了一種運(yùn)動(dòng)物體跟蹤的方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，用以解決在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)被遮擋時(shí)，跟蹤不準(zhǔn)確的問題。方法包括：根據(jù)目標(biāo)物體在上一圖像幀中的第一目標(biāo)坐標(biāo)，采用跟蹤算法，確定目標(biāo)物體在當(dāng)前圖像幀中的觀測坐標(biāo)；根據(jù)運(yùn)動(dòng)模型和第一目標(biāo)坐標(biāo)，確定目標(biāo)物體在當(dāng)前圖像幀中的預(yù)測坐標(biāo)；根據(jù)保存的目標(biāo)物體在上一圖像幀中第一區(qū)域的大小，以及第一區(qū)域中被遮擋物遮擋的第二區(qū)域的大小，確定觀測坐標(biāo)和預(yù)測坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重值，第二區(qū)域占第一區(qū)域的比例越大，預(yù)測坐標(biāo)的權(quán)重值越大；根據(jù)觀測坐標(biāo)、預(yù)測坐標(biāo)，權(quán)重值，確定目標(biāo)物體在當(dāng)前圖像幀中的第二目標(biāo)坐標(biāo)。根據(jù)遮擋物的遮擋情況，靈活地確定第二目標(biāo)坐標(biāo)，使跟蹤結(jié)果更加準(zhǔn)確。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及視覺目標(biāo)跟蹤技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種運(yùn)動(dòng)物體跟蹤的方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

視覺目標(biāo)跟蹤是對(duì)人眼視覺系統(tǒng)中運(yùn)動(dòng)感知功能的一種模仿，通過對(duì)攝像頭捕捉到的圖像序列進(jìn)行分析，計(jì)算出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在每一幀圖像上的二維坐標(biāo)位置；然后將圖像序列中連續(xù)幀間的同一運(yùn)動(dòng)目標(biāo)關(guān)聯(lián)起來，得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在每一幀圖像上的運(yùn)動(dòng)參數(shù)以及相鄰幀圖像之間運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

近年來，基于相關(guān)濾波的視覺目標(biāo)跟蹤算法因其出色的算法效率成為視覺目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。如判別尺度空間跟蹤DSST(Discriminative Scale Space Tracking)算法，其進(jìn)行目標(biāo)跟蹤的流程如圖1所示，首先在圖像幀中確定的目標(biāo)區(qū)域中心點(diǎn)附近生成一個(gè)搜索框區(qū)域，通過循環(huán)移位生成多個(gè)訓(xùn)練樣本圖像區(qū)域，并對(duì)每一個(gè)訓(xùn)練樣本圖像區(qū)域進(jìn)行多種視覺特征提取。針對(duì)每一種視覺特征，分別學(xué)習(xí)一個(gè)相對(duì)應(yīng)的位置相關(guān)濾波器。同時(shí)，以目標(biāo)區(qū)域中心點(diǎn)為中心提取多個(gè)不同尺寸的圖像區(qū)域，并對(duì)圖像區(qū)域中提取出的多種視覺特征分別學(xué)習(xí)一個(gè)尺度相關(guān)濾波器。在需定位跟蹤的圖像序列中，以當(dāng)前保存的前一圖像幀中的目標(biāo)區(qū)域中心點(diǎn)為中心生成搜索框區(qū)域，將多種視覺特征相對(duì)應(yīng)的位置相關(guān)濾波器響應(yīng)最大值的坐標(biāo)確定為當(dāng)前圖像幀中的定位坐標(biāo)；在定位坐標(biāo)確定之后，以定位坐標(biāo)為中心提取多個(gè)不同尺寸的圖像區(qū)域，并將尺度相關(guān)濾波器響應(yīng)最大值對(duì)應(yīng)的尺度確定為當(dāng)前圖像幀中的目標(biāo)區(qū)域的尺寸。最后，該DSST算法基于最新獲得的定位坐標(biāo)、目標(biāo)區(qū)域分別對(duì)位置相關(guān)濾波器、尺度相關(guān)濾波器進(jìn)行參數(shù)更新。

DSST算法基于多種視覺特征對(duì)搜索框區(qū)域?qū)W習(xí)多個(gè)相關(guān)濾波器，并在獲得最新的定位坐標(biāo)、目標(biāo)區(qū)域之后，對(duì)相關(guān)濾波器進(jìn)行參數(shù)更新。考慮到在無人機(jī)場景中，跟蹤目標(biāo)常常會(huì)受到遮擋物的影響。當(dāng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)被遮擋較多時(shí)，相關(guān)濾波器根據(jù)遮擋物的視覺特征持續(xù)地進(jìn)行學(xué)習(xí)；當(dāng)目標(biāo)移出遮擋物區(qū)域時(shí)，相關(guān)濾波器已經(jīng)不再是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的視覺特征的準(zhǔn)確表示，導(dǎo)致在確定定位坐標(biāo)時(shí)，偏離目標(biāo)區(qū)域，即出現(xiàn)漂移，導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤結(jié)果不準(zhǔn)確。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例公開了一種運(yùn)動(dòng)物體跟蹤的方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)被遮擋時(shí)，跟蹤結(jié)果不準(zhǔn)確的問題。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明實(shí)施例公開了一種運(yùn)動(dòng)物體跟蹤的方法，所述方法包括：

根據(jù)當(dāng)前保存的目標(biāo)物體在上一圖像幀中的第一目標(biāo)坐標(biāo)，采用預(yù)設(shè)的跟蹤算法，確定所述目標(biāo)物體在當(dāng)前圖像幀中的觀測坐標(biāo)；

根據(jù)預(yù)先確定的運(yùn)動(dòng)模型和所述第一目標(biāo)坐標(biāo)，確定所述目標(biāo)物體在當(dāng)前圖像幀中的預(yù)測坐標(biāo)；

根據(jù)保存的目標(biāo)物體在上一圖像幀中第一區(qū)域的大小，以及所述第一區(qū)域中被遮擋物遮擋的第二區(qū)域的大小，分別確定觀測坐標(biāo)和預(yù)測坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重值，其中，所述第二區(qū)域占所述第一區(qū)域的比例越大，所述預(yù)測坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重值越大；

根據(jù)所述觀測坐標(biāo)、預(yù)測坐標(biāo)，以及分別對(duì)應(yīng)的權(quán)重值，確定目標(biāo)物體在當(dāng)前圖像幀中的第二目標(biāo)坐標(biāo)；根據(jù)所述尺寸及所述第二目標(biāo)坐標(biāo)，確定所述目標(biāo)物體在當(dāng)前圖像幀中的目標(biāo)區(qū)域。

進(jìn)一步地，所述根據(jù)預(yù)先確定的運(yùn)動(dòng)模型和所述第一目標(biāo)坐標(biāo)，確定所述目標(biāo)物體在當(dāng)前圖像幀中的預(yù)測坐標(biāo)包括：