[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

本發明提供了一種基于FDSST算法的目標追蹤方法及裝置，該方法包括：根據當前幀圖像的上一幀圖像中待追蹤目標的追蹤結果，提取待追蹤目標在當前幀圖像中的第一HOG特征，將其與預設濾波器模板進行位置濾波得到待追蹤目標的位置；判斷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；當待追蹤目標在當前幀圖像的位置滿足預設相關度閾值時，根據位置提取待追蹤目標在當前幀圖像中的第二HOG特征并將其與預設濾波器模板進行尺度濾波得到待追蹤目標的尺度；根據位置及尺度，生成在當前幀圖像中待追蹤目標的追蹤結果。通過實施本發明，實現了對待追蹤目標的追蹤結果的可靠性進行評估，以便于及時終止錯誤的目標追蹤，進而提高了追蹤結果的準確性。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種基于FDSST算法的目標追蹤方法及裝置。

背景技術

目標跟蹤是計算機視覺領域的重要研究方向之一,在精確制導、智能視頻監控、人機交互、機器人導航、公共安全等領域有著重要的作用。目標跟蹤的基本問題是在一個視頻或圖像序列中選擇感興趣的目標,在接下來的連續幀圖像中,找到該目標的準確位置并形成其運動軌跡。

近年來，基于相關濾波器的追蹤算法由于其良好的跟蹤效果發展迅速，其中，基于快速判別尺寸空間跟蹤算法(Fast?Discriminative?Scale?Space?Tracking,簡稱FDSST算法)是一個非常典型且高效的基于相關濾波器的目標跟蹤算法，其是通過設計兩個一致的相關濾波器，分別實現目標的跟蹤和尺度變換，通過不斷的對這兩個濾波器的更新，實現對目標的追蹤。但是，目前的FDSST算法，通過計算目標圖像的方向梯度直方圖(Histogram?ofOriented?Gradient,簡稱HOG)特征對濾波器進行更新時，由于HOG特征計算方式復雜，進而大大影響了目標追蹤的效率，并且現有的FDSST算法無法對目標追蹤結果的可靠性進行評估，例如當追蹤目標由于遮擋過大或超出圖像視野等原因造成追蹤目標丟失時，現有的FDSST算法無法及時終止錯誤的目標追蹤。

發明內容

本發明實施例提供了一種基于FDSST算法的目標追蹤方法及裝置，以克服現有技術中FDSST算法用于目標追蹤時，無法對目標追蹤結果的可靠性進行評估，不能及時終止錯誤的目標追蹤的問題。

本發明實施例提供了一種基于FDSST算法的目標追蹤方法，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。

可選地，所述的基于FDSST算法的目標追蹤方法，還包括：根據所述待追蹤目標在當前幀圖像的追蹤結果，根據所述在當前幀圖像中的所述待追蹤目標在當前幀圖像的追蹤結果，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。

可選地，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。