[發(fā)明專利]一種基于多級模板的相關(guān)濾波目標跟蹤方法及系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910270129.7 | 申請日： | 2019-04-04 |
| 公開（公告）號： | CN109993776B | 公開（公告）日： | 2020-12-11 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 嚴軍榮;鐘魯超;姚英彪;姜顯揚 | 申請（專利權(quán)）人： | 杭州電子科技大學 |
| 主分類號： | G06T7/246 | 分類號： | G06T7/246;G06T7/262 |
| 代理公司： | 浙江千克知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州市*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 多級 模板 相關(guān) 濾波 目標 跟蹤 方法 系統(tǒng) | ||
本發(fā)明公開了一種基于多級模板的相關(guān)濾波目標跟蹤方法及系統(tǒng)。其方法包括計算多級平移濾波器模板的尺寸、確定多級平移濾波器模板、確定多級平移濾波器的輸出響應(yīng)輸出、判斷平移濾波器模板是否滿足響應(yīng)峰值要求、在多級平移濾波器模板中選擇合適的響應(yīng)輸出、根據(jù)平移濾波器預測目標中心在當前幀的位置。本發(fā)明的方法及系統(tǒng)解決了面對目標快速運動和背景雜亂情況時，跟蹤器效果不佳的技術(shù)問題。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于計算視覺目標跟蹤領(lǐng)域，特別涉及一種基于多級模板的相關(guān)濾波目標跟蹤方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)
目標跟蹤是計算機視覺領(lǐng)域的基礎(chǔ)性研究，在精密控制、自動駕駛和機器人等方面有著廣泛的應(yīng)用。最近國內(nèi)外眾多研究學者在這個方向上相繼取得了許多顯著的成果，但是在這類方法應(yīng)用過程中，存在著各種挑戰(zhàn)，包括部分遮擋、快速運動、運動模糊、背景雜亂、照明變化等情況，這類挑戰(zhàn)導致跟蹤器不能準確的跟蹤目標甚至會跟蹤失敗。為克服視頻序列中可能出現(xiàn)的挑戰(zhàn)內(nèi)容，設(shè)計一種魯棒性的跟蹤方法具有一定難度。
相關(guān)濾波跟蹤方法最早是由Bolme提出的MOSSE，該方法為后續(xù)相關(guān)領(lǐng)域的研究奠定了基礎(chǔ)。Henriques通過引入循環(huán)采樣并利用循環(huán)矩的傅里葉對角化性質(zhì)提速訓練和檢測過程提出CSK。之后，Henriques進一步改進CSK，引入核函數(shù)并擴展多通道方向梯度特征(HOG)特征提出了KCF。Danelljan M在CSK的基礎(chǔ)上采用多通道顏色特征Color Names(CN)，有效利用目標的顏色信息，提出了CN。
雖然這些方法在目標跟蹤領(lǐng)域已經(jīng)取得很不錯的效果，但是它們的框架中都只包含一個濾波器模板，該模板尺寸固定不變，且目標的檢測范圍必須和目標的尺寸保持一致，這導致目標搜索范圍受限。當目標出現(xiàn)運動速度過快等特殊運動情況時，單個模板的相關(guān)濾波方法往往不能很好的適應(yīng)，導致跟蹤漂移甚至跟蹤失敗。需要一種面對目標快速運動和背景雜亂情況時保證跟蹤器效果的技術(shù)方案，為此，提出一種雙模板尺度自適應(yīng)相關(guān)濾波實時跟蹤方法及系統(tǒng)。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是面對目標快速運動和背景雜亂情況時，跟蹤器效果不佳的問題，提出一種基于多級模板的相關(guān)濾波目標跟蹤方法及系統(tǒng)。
事先建立用于表示圖像像素位置的x-y坐標系，目標中心位置用(xn,yn)表示，其中n表示幀數(shù)。視頻序列第一幀的目標中心位置(x1,y1)事先設(shè)置，目標尺寸(high,width)事先設(shè)置，事先估計目標運動的速度和加速度。
本發(fā)明的基于多級模板的相關(guān)濾波目標跟蹤方法，包括以下步驟：
計算多級平移濾波器模板的尺寸：讀取視頻序列第1幀，根據(jù)目標尺寸(high,width)和目標運動速度的估計峰值vmax計算平移濾波器的最大尺寸，用變量sizemax＝(size_highmax，size_widthmax)表示，根據(jù)目標運動的估計加速度a、目標尺寸及平移濾波器最大尺寸計算平移濾波器模板的級別m，根據(jù)平移濾波器模板級別m計算各級濾波器模板的尺寸，記為window_sz_i，其中1≤i≤m。
所述
所述平移濾波器模板的級別
其中γ是事先設(shè)置的步長系數(shù)，Tmin是事先設(shè)置的最小步長。
所述window_sz_1＝Tmin·(high，width)，其中Tmin是事先設(shè)置的最小步長，
2≤i≤m，其中γ是事先設(shè)置的步長系數(shù)。
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