[發(fā)明專利]基于視頻的目標(biāo)探測追蹤方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811191956.9
• 申請日: 2018-10-12
• 公開（公告）號: CN109302562B
• 公開（公告）日: 2020-09-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉為謙;何東林;隋運(yùn)峰;程志;趙士瑄
• 申請（專利權(quán)）人: 中國民用航空總局第二研究所
• 主分類號: H04N5/232
• 分類號: H04N5/232;H04N7/18;H04W4/02;H04W4/029;G06K9/00;G06T7/246
• 代理公司: 北京酷愛智慧知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11514
• 代理人: 安娜

本發(fā)明提供了一種基于視頻的目標(biāo)探測追蹤方法，包括：調(diào)整監(jiān)視設(shè)備轉(zhuǎn)向監(jiān)視區(qū)域；對所述監(jiān)視區(qū)域進(jìn)行初始化追蹤；在初始化追蹤過程中，判斷目標(biāo)是否進(jìn)入所述監(jiān)視區(qū)域；若否，則繼續(xù)對所述監(jiān)視區(qū)域進(jìn)行初始化追蹤；若是，則對所述目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)追蹤；在持續(xù)追蹤過程中，判斷所述目標(biāo)是否丟失；若否，則繼續(xù)對所述目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)追蹤；若是，則預(yù)測并尋找所述目標(biāo)；若在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)，找回所述目標(biāo)，則對所述目標(biāo)繼續(xù)進(jìn)行持續(xù)追蹤；若在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)，沒有找回所述目標(biāo)，則結(jié)束追蹤。通過該方法，對紅外圖像難以準(zhǔn)確探測、運(yùn)動機(jī)動能力強(qiáng)的目標(biāo)有更好的鎖定追蹤能力，能夠穩(wěn)定可靠地追蹤目標(biāo)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及目標(biāo)追蹤技術(shù)，具體涉及一種基于視頻的目標(biāo)探測追蹤方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備。

背景技術(shù)

視頻目標(biāo)鎖定追蹤常見于國防系統(tǒng)對飛機(jī)、導(dǎo)彈等目標(biāo)的追蹤中，或者安防系統(tǒng)對人、車等目標(biāo)的追蹤中。本發(fā)明針對問題與這些應(yīng)用針對問題存在的差異主要體現(xiàn)在兩方面。一是目標(biāo)具有高機(jī)動性。比如無人機(jī)和鳥類，可以進(jìn)行緊急加速、減速、變向等動作，其加速度變化大。相比飛機(jī)、導(dǎo)彈等速度大但是速度變化并不大的運(yùn)動目標(biāo)而言，運(yùn)動軌跡更難預(yù)測，對追蹤的要求也更高。二是使用基于可見光圖像的特征。相比紅外圖像信息更為豐富，對低溫物體有很好的探測能力。

追蹤方法上面臨目標(biāo)變化大、背景復(fù)雜、成像環(huán)境多變等問題，經(jīng)典方法和深度學(xué)習(xí)方法均存在局限性。因此，本發(fā)明將二者結(jié)合，各取所長，以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定可靠追蹤目標(biāo)。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明提供一種基于視頻的目標(biāo)探測追蹤方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備，對紅外圖像難以準(zhǔn)確探測、運(yùn)動機(jī)動能力強(qiáng)的目標(biāo)有更好的鎖定追蹤能力，能夠穩(wěn)定可靠地追蹤目標(biāo)。

第一方面，本發(fā)明提供了一種基于視頻的目標(biāo)探測追蹤方法，包括：

調(diào)整監(jiān)視設(shè)備轉(zhuǎn)向監(jiān)視區(qū)域；

對所述監(jiān)視區(qū)域進(jìn)行初始化追蹤；在初始化追蹤過程中，判斷目標(biāo)是否進(jìn)入所述監(jiān)視區(qū)域；若否，則繼續(xù)對所述監(jiān)視區(qū)域進(jìn)行初始化追蹤；若是，則對所述目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)追蹤；

在持續(xù)追蹤過程中，判斷所述目標(biāo)是否丟失；若否，則繼續(xù)對所述目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)追蹤；若是，則預(yù)測并尋找所述目標(biāo)；

若在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)，找回所述目標(biāo)，則對所述目標(biāo)繼續(xù)進(jìn)行持續(xù)追蹤；若在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)，沒有找回所述目標(biāo)，則結(jié)束追蹤；

所述對所述監(jiān)視區(qū)域進(jìn)行初始化追蹤，包括：

采用兩幀初始化追蹤方法，對所述監(jiān)視區(qū)域進(jìn)行初始化追蹤，具體步驟如下：

步驟11)：對當(dāng)前幀圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測，獲得一類第一探測結(jié)果；

其中，每個目標(biāo)的檢測結(jié)果包含：目標(biāo)中心位置(X,Y)，所占區(qū)域?qū)捀?W,H)，和識別分?jǐn)?shù)S；

步驟12)：讀取前一次對圖像幀進(jìn)行目標(biāo)檢測的一類第二探測結(jié)果；

步驟13)：結(jié)合區(qū)域匹配算法，對所述一類第一探測結(jié)果和所述一類第二探測結(jié)果進(jìn)行配對，獲得第一配對分?jǐn)?shù)；

在對一類第一探測結(jié)果和一類第二探測結(jié)果進(jìn)行配對時，將一類第一探測結(jié)果的每個結(jié)果與一類第二探測結(jié)果的每個結(jié)果進(jìn)行逐個配對，其中，每個結(jié)果是指每個目標(biāo)對應(yīng)的結(jié)果，按照如下公式計(jì)算第一配對分?jǐn)?shù)，公式如下：

其中，一類第一探測結(jié)果的腳標(biāo)記為i，一類第二探測結(jié)果的腳標(biāo)記為j，ω₁、ω₂、ω₃是權(quán)重系數(shù)，M_i-j是“區(qū)域匹配算法”的得分；若本次或前次檢測結(jié)果數(shù)量為0則跳過配對；

步驟14)：判斷所述第一配對分?jǐn)?shù)中的最高配對分?jǐn)?shù)是否超過目標(biāo)門限；