[發明專利]一種改進TLD的礦井下視頻目標跟蹤方法

在審

• 申請號: 201910067175.7
• 申請日: 2019-01-24
• 公開（公告）號: CN109903311A
• 公開（公告）日: 2019-06-18
• 發明（設計）人: 孫彥景;張麗穎;云霄;程玉虎;蘆楠楠;陳巖;董鍇文
• 申請（專利權）人: 中國礦業大學
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/90;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 劉傳玉

本發明公開了一種改進TLD的礦井下視頻目標跟蹤方法，跟蹤部分采用基于Mean?Shift的跟蹤算法，減小計算量同時做到煤礦井下環境的目標實時跟蹤；檢測部分首先用Kalman濾波來預估當前幀目標的中心位置，進行目標位置的區域預估，減少掃描窗口的數量，減小計算冗余；然后在預估區域使用動態自適應更新閾值的方差分類器進行檢測，提高檢測效率。本發明針對煤礦井下跟蹤需求的特殊性，增強了算法在低照度情況下的目標跟蹤準確率，有效應對目標外觀劇烈變化和目標遮擋等復雜因素，增強了原算法的魯棒性以適應實際需求。

技術領域

本發明涉及視頻目標跟蹤領域，尤其涉及一種改進TLD的礦井下視頻目標跟蹤方法。

背景技術

當今時代，人們對于多媒體信息的需求日益增長，發展出了很多視頻信息處理技術，其中目標跟蹤技術是計算機視覺領域中的一個熱點問題，它涉及目標的活動分析，分類和識別，在智能監控，視頻會議，人機交互，交通控制，導航和醫療等諸多領域得到了廣泛的應用。將目標跟蹤技術應用到煤礦井下的監控視頻中，是煤礦井下視頻監控的未來趨勢，對實現煤礦的實時監控、自動化生產、調度指揮及危險救援等方面都具有著重要意義。然而煤礦井下環境比較特殊，現有的跟蹤方法很難直接應用到礦井環境中。首先煤礦井下是一個低照度環境，光照分布不均導致視野模糊，很難分辨不同物體；其次當礦工移動時，安全帽上的礦燈將會造成跟蹤目標外觀的劇烈變化，嚴重影響目標跟蹤的性能；且不同礦工之間外觀特征非常相似，相互遮擋易造成目標丟失。因此，如何根據煤礦井下目標跟蹤的實際要求，設計一種能在低照度的環境下有效跟蹤目標，同時抵抗目標外觀的劇烈變化，并且當跟蹤目標與相似目標之間相互遮擋甚至消失在視野中后還能夠重新捕捉到目標的跟蹤算法，是礦井下視頻跟蹤的一個重要課題。

TLD目標跟蹤算法是一種高效的單目標長時間跟蹤方法，該算法的優點是可以用較少的先驗信息連續長時間地跟蹤單個運動目標，在目標被遮擋或消失以及目標外觀變化的情況下也具有良好的性能，保證長時間連續跟蹤過程中的準確性和魯棒性。此外，TLD算法具有穩定性強的特點，也可以用來處理目標遮擋或目標消失的問題。

TLD算法的框架如圖1所示。相應的處理過程如下：(1)利用第一幀信息來設置初始窗口位置和跟蹤目標的大小；(2)跟蹤部分用于根據前一幀中相同跟蹤目標的位置信息，預測當前幀中跟蹤目標的位置；(3)采用檢測部分全局掃描當前幀，確定跟蹤目標的位置；(4)學習部分用于判斷是否需要更新跟蹤部分和檢測部分；(5)綜合跟蹤器和檢測器的結果，得到最終的目標位置。

TLD目標跟蹤算法是一種可實現長期目標跟蹤的算法，特別是在處理目標形變、遮擋以及目標消失又重現等復雜場景時，其性能優于其他算法，但是該算法復雜度高，所以實時性較差。

1.在目標跟蹤過程中，TLD算法采用的是光流法跟蹤，該算法運算復雜，計算量大，且對光照敏感，很難用于煤礦井下視頻的實時跟蹤處理；

2.在目標檢測過程中，TLD算法通過全局掃描的方法來檢測運動目標，由于在視頻連續兩幀之間目標的運動范圍不會很大，因此只有目標附近一定區域需要掃描，全局掃描的方式造成計算資源浪費；

3.在檢測過程的第一階段，方差分類器設置了固定的濾波閾值，容易導致計算錯誤和巨大的計算量，直接影響后續濾波器的判斷，從而造成跟蹤精確度低。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是針對背景技術中所涉及到的缺陷，提供一種改進TLD的礦井下視頻目標跟蹤方法。

本發明為解決上述技術問題采用以下技術方案：

一種改進TLD的礦井下視頻目標跟蹤方法，包含以下步驟：

步驟1)，根據第一幀圖像中標定的目標框，得到目標框的位置信息；

步驟2)，將目標框的位置信息送入跟蹤器進行跟蹤：