[發明專利]一種具有尺度協調機制的實時視覺目標識別方法

有效

• 申請號: 201910340918.3
• 申請日: 2019-04-25
• 公開（公告）號: CN110211150B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 王鴻鵬;宋玉琳;代婉
• 申請（專利權）人: 南開大學
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06T7/246;G06T7/277;G06T7/11;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/50;G06V10/56;G06V10/52;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 天津市尚儀知識產權代理事務所(普通合伙) 12217
• 代理人: 高正方

1.一種具有尺度協調機制的實時視覺目標識別方法，其特征在于，其步驟為：

步驟?1：采集圖像，輸入視頻流序列；

步驟?2：目標檢測，確定首幀感興趣目標的位置與尺寸；

步驟?3：目標跟蹤，分別提取目標區域內的?HOG?特征與顏色直方圖特征，初始化跟蹤器；

步驟?4：跟蹤框，分別計算相關濾波跟蹤器的響應、貝葉斯概率模型跟蹤器的響應，將二者進行線性融合，綜合響應最大的位置處，為目標的位置估計；引入單獨的相關性濾波尺度估計機制，將不同尺度大小圖像塊統一到固定模板大小，尋找最優尺度估計，根據目標位置和尺度估計做出跟蹤框；

步驟?5：目標識別，依據目標跟蹤估計出的目標位置將待識別目標在原圖像中裁剪出來，然后將待識別區域的尺寸歸一化到自制數據集訓練卷積神經網絡CNN中輸入尺寸參數，在訓練好的?CNN?參數上進行一次前向傳播得到推理結果作為識別框輸出；

步驟?6：目標分割，每一幀圖像在目標跟蹤更新目標位置的同時，依據對比度分割出圖像中的顯著區域即為目標區域，在數字圖像中通過計算每一個像素與周圍的對比度來表示其顯著性即屬于目標的可能性，顯著性越高則越可能屬于目標，將顯著性較高與較低區域分別以二值圖像中的0和1表示，即完成目標分割，做出分割框；

步驟?7：尺度更新判定，計算分割框邊長?D2?與識別框邊長?D1?的比值，當比值大于閾值時，啟動尺度協調機制，以目標分割大小為準，調整識別框基于跟蹤框的擴大倍數，繼續迭代跟蹤以及對識別框進行實時識別，使識別框按比例增大為分割框大小；若比值小于閾值，不作任何處理，繼續分割下一幀。

2.根據權利要求1所述的具有尺度協調機制的實時視覺目標識別方法，其特征在于，所述的步驟5中目標識別過程中，以目標分割確定待識別主體的大小，協調實時目標跟蹤中跟蹤區域的尺度，基于協調后的尺度確定目標識別中的待識別區域，從而提高識別精度。