[發明專利]一種基于FDSST算法的目標追蹤方法及裝置

有效

• 申請號: 201910094223.1
• 申請日: 2019-01-30
• 公開（公告）號: CN111507999B
• 公開（公告）日: 2023-07-18
• 發明（設計）人: 李樂;雷大力;朱小龍;陶永俊
• 申請（專利權）人: 北京四維圖新科技股份有限公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/277;G06V10/50
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產權代理有限公司 11250
• 代理人: 李博洋

1.一種基于FDSST算法的目標追蹤方法，其特征在于，包括：

根據當前幀圖像的上一幀圖像中待追蹤目標的追蹤結果，提取所述待追蹤目標在當前幀圖像中的第一HOG特征；

將所述第一HOG特征與預設濾波器模板進行位置濾波得到所述待追蹤目標在當前幀圖像的位置；

判斷所述待追蹤目標在當前幀圖像的位置是否滿足預設相關度閾值；

當所述待追蹤目標在當前幀圖像的位置滿足所述預設相關度閾值時，根據所述位置提取所述待追蹤目標在當前幀圖像中的第二HOG特征，將所述第二HOG特征與所述預設濾波器模板進行尺度濾波得到所述待追蹤目標在當前幀圖像的尺度；

根據所述待追蹤目標在當前幀圖像的位置及尺度，生成在當前幀圖像中所述待追蹤目標的追蹤結果；

所述判斷所述待追蹤目標在當前幀圖像的位置是否滿足預設相關度閾值，包括：

根據所述待追蹤目標的歷史追蹤數據，從所述當前幀圖像開始，分別計算第二預設數量的幀圖像中每一幀圖像的所述追蹤結果與所述待追蹤目標的相似度值；

判斷在所述第二預設數量的幀圖像中是否有連續第三預設數量的幀圖像所對應的所述相似度值小于所述預設相關度閾值，根據判斷結果確定當前幀圖像的位置是否滿足預設相關度閾值。

2.根據權利要求1所述的基于FDSST算法的目標追蹤方法，其特征在于，還包括：

根據所述在當前幀圖像中所述待追蹤目標的追蹤結果，提取所述待追蹤目標在所述當前幀圖像中的第三HOG特征；

根據所述當前幀圖像中的第三HOG特征對所述預設濾波器模板進行更新，并返回所述根據當前幀圖像的上一幀圖像中待追蹤目標的追蹤結果，提取所述待追蹤目標在當前幀圖像中的第一HOG特征的步驟，直至遍歷完所有包含所述待追蹤目標的幀圖像。

3.根據權利要求1所述的基于FDSST算法的目標追蹤方法，其特征在于，所述提取所述待追蹤目標在當前幀圖像中的第一HOG特征，包括：

根據上一幀圖像的所述追蹤結果，得到特征提取區域，并將所述特征提取區域分為多個連通區域，各所述連通區域的大小相同；

計算預設濾波區域內各個像素點到其中一所述連通區域中心點的距離，生成卷積濾波模板，所述濾波區域為其中一所述連通區域的外擴區域；

采用所述卷積濾波模板分別卷積各所述連通區域，得到各個連通區域的HOG特征，并根據各個連通區域的HOG特征生成特征提取區域的HOG特征；

采用奇異值分解算法對所述特征提取區域的HOG特征進行降維，得到所述待追蹤目標在當前幀圖像中的第一HOG特征。

4.根據權利要求1所述的基于FDSST算法的目標追蹤方法，其特征在于，通過以下步驟確定所述預設相關度閾值：

獲取所述待追蹤目標的歷史追蹤數據，并根據所述歷史追蹤數據從初始幀圖像中的所述待追蹤目標的預設初始追蹤結果開始，分別計算第一預設數量的幀圖像中每一幀圖像的所述追蹤結果與所述待追蹤目標的相似度值；

計算各第一預設數量的幀圖像的所述相似度值的平均值；

根據所述平均值確定所述預設相關度閾值。

5.根據權利要求4所述的基于FDSST算法的目標追蹤方法，其特征在于，所述根據判斷結果確定當前幀圖像的位置是否滿足預設相關度閾值，包括：

當在所述第二預設數量的幀圖像中沒有連續第三預設數量的幀圖像所對應的所述相似度值小于所述預設相關度閾值時，判定所述待追蹤目標在當前幀圖像的位置滿足所述預設相關度閾值。

6.根據權利要求5所述的基于FDSST算法的目標追蹤方法，其特征在于，還包括：

當在所述第二預設數量的幀圖像中有連續第三預設數量的幀圖像所對應的所述相似度值小于所述預設相關度閾值時，判定所述待追蹤目標跟蹤失敗。