[發(fā)明專利]一種基于漸進(jìn)卡爾曼濾波的人體目標(biāo)跟蹤方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202010002510.8
• 申請日: 2020-01-02
• 公開（公告）號: CN111242982A
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊旭升;陳錫鍛;陳海軍;王佳星
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06T7/277
• 分類號: G06T7/277;G06K9/00
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務(wù)所有限公司 33241
• 代理人: 王利強(qiáng)

一種基于漸進(jìn)卡爾曼濾波的人體目標(biāo)跟蹤方法，該方法采用深度相機(jī)傳感器實(shí)現(xiàn)對人體目標(biāo)的跟蹤，首先，將人體目標(biāo)跟蹤分解成人體目標(biāo)各關(guān)鍵點(diǎn)位置的估計(jì)；其次，建立有關(guān)各關(guān)鍵點(diǎn)的運(yùn)動學(xué)模型和量測模型，最后，基于漸進(jìn)卡爾曼濾波對傳感器得到的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，得到人體目標(biāo)狀態(tài)的估計(jì)。本發(fā)明提供一種基于漸進(jìn)卡爾曼濾波的人體目標(biāo)跟蹤方法，該方法增加了人體目標(biāo)狀態(tài)不確定性的描述，提高了對遮擋、識別失敗等不利因素的魯棒性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域，尤其是一種基于漸進(jìn)卡爾曼濾波的人體目標(biāo)跟蹤方法。

背景技術(shù)

隨著視覺傳感器和人工智能等技術(shù)的發(fā)展，使得人體目標(biāo)跟蹤在生產(chǎn)生活中有著越來越多的應(yīng)用,例如，人員安全監(jiān)控、運(yùn)動員比賽分析、智能人機(jī)交互等。特別的，3D視覺傳感技術(shù)與人工智能技術(shù)的融合為獲取人體運(yùn)動細(xì)節(jié)提供了重要的解決途徑。

目前，隨機(jī)森林方法以及隨后衍生的包括random tree walk系列方法已將深度圖像領(lǐng)域的人體姿態(tài)估計(jì)任務(wù)做到了非常高的水準(zhǔn)。值得一提的是，微軟的Kinect深度相機(jī)自帶SDK的骨骼提取算法用的就是隨機(jī)森林方法，可獲取豐富的人體姿態(tài)信息。隨著深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的興起，在人體姿態(tài)估計(jì)領(lǐng)域也取得了巨大的成功。然而，該類方法對存儲和計(jì)算都有著較高的要求，通常需要圖形處理器(GPU)的計(jì)算支持。不同于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法，隨機(jī)森林方法對處理能力要求較低，可滿足良好的實(shí)時性要求。然而，人在工作過程中可能需要手握或肩背一些物件，這將使得現(xiàn)有的隨機(jī)森林方法提取人體局部部件姿態(tài)的失敗。此外，由于受遮擋或自遮擋等因素的影響，人體局部部件(如手)姿態(tài)的可能存在較大的偏差。目前還沒有技術(shù)能夠魯棒、實(shí)時地解決深度圖像下的人體姿態(tài)估計(jì)問題。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服已有隨機(jī)森林方法對遮擋、物件干擾等魯棒性差，局部運(yùn)動姿態(tài)易丟失的缺點(diǎn)，本發(fā)明提供一種基于漸進(jìn)卡爾曼濾波的人體目標(biāo)跟蹤方法，有效地解決了深度圖像下人體目標(biāo)的魯棒實(shí)時跟蹤。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：

一種基于漸進(jìn)卡爾曼濾波的人體目標(biāo)跟蹤方法，所述方法包括以下步驟：

步驟1)將人體目標(biāo)狀態(tài)分解成25個關(guān)鍵點(diǎn)的位置狀態(tài)，建立各關(guān)鍵點(diǎn)運(yùn)動的模型，并確定漸進(jìn)卡爾曼濾波器參數(shù)；

步驟2)根據(jù)上一時刻的人體目標(biāo)關(guān)鍵點(diǎn)位置估計(jì)，分別預(yù)測下一時刻人體目標(biāo)關(guān)鍵點(diǎn)位置；

步驟3)讀取深度圖像傳感器的信息，利用隨機(jī)森林方法識別并計(jì)算人體目標(biāo)關(guān)鍵點(diǎn)位置，讀取人體目標(biāo)關(guān)鍵點(diǎn)位置信息；

步驟4)根據(jù)讀取到的人體目標(biāo)關(guān)鍵點(diǎn)位置信息，分別對預(yù)測的人體目標(biāo)關(guān)鍵點(diǎn)位置進(jìn)行漸進(jìn)量測更新；

步驟5)判斷步驟4)漸進(jìn)量測更新是否滿足穩(wěn)定性要求，若滿足穩(wěn)定性要求，則重復(fù)步驟4)；否則，跳出漸進(jìn)量測更新；

重復(fù)執(zhí)行步驟2)-步驟5)，完成人體目標(biāo)的魯棒實(shí)時跟蹤。

進(jìn)一步，所述步驟1)中，所述的關(guān)鍵點(diǎn)為人體頭、頸、肩、肘、腕、手、臀、膝、踝和腳等關(guān)節(jié)點(diǎn)。

再進(jìn)一步，所述的關(guān)鍵點(diǎn)位置為關(guān)鍵點(diǎn)在直角坐標(biāo)系下x、y和z軸的坐標(biāo)。

更進(jìn)一步，所述步驟1)中，所述的濾波器參數(shù)，包括各關(guān)鍵點(diǎn)的初始狀態(tài)及其協(xié)方差、過程噪聲協(xié)方差和量測噪聲協(xié)方差等。

所述步驟2)中，所述的預(yù)測包括關(guān)鍵點(diǎn)位置及其協(xié)方差的預(yù)測。

所述步驟4)中,所述的漸進(jìn)量測更新，即將量測噪聲協(xié)方差人為地放大N倍的基礎(chǔ)上，計(jì)算卡爾曼濾波增益。