[發明專利]一種基于特征點軌跡的多目標跟蹤方法

有效

• 申請號: 202010197750.8
• 申請日: 2020-03-19
• 公開（公告）號: CN111539995B
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發明（設計）人: 李小飛;汪寧寧
• 申請（專利權）人: 尚特杰電力科技有限公司
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06V10/764;G06K9/62
• 代理公司: 合肥洪雷知識產權代理事務所(普通合伙) 34164
• 代理人: 趙可

本發明公開了一種基于特征點軌跡的多目標跟蹤方法，涉及多目標跟蹤技術領域。本發明包括生成模型，通過建立模型描述目標的表觀特征；判別模型，通過分類器來判別圖像塊屬于目標或背景；多目標跟蹤，在較小的時間片段內采用離線跟蹤的方法，即在N幀內進行離線跟蹤；多目標跟蹤還包括提前獲取N幀圖像的特征點，特征點軌跡，衡量跟蹤精度。本發明通過多目標跟蹤提前獲取圖像的特征點，用未來信息指導跟蹤器，在更大的時間跨度內搜索目標的特征，有助于解決目標跟蹤的遮擋難題；并且使用特征點軌跡跟蹤目標，解決特征點消失的問題，目標在當前幀被遮擋，當遮擋消除后特征點將會再次與軌跡匹配上，不會影響跟蹤效果。

技術領域

本發明屬于多目標跟蹤技術領域，特別是涉及一種基于特征點軌跡的多目標跟蹤方法。

背景技術

在復雜的場景中，一種有效而且魯棒的多目標跟蹤算法是很多計算機視覺應用的基礎，比如說視頻監控、自動駕駛、人機交互等。多目標跟蹤的任務就是用帶邊框的矩形框來標定目標物體，并且在接下來的視頻幀中確定其具體位置。

現有的跟蹤裝置在發生遮擋的情況下容易將遮擋區域引入到模型中并進行錯誤更新，最后將會導致跟蹤器產生誤差和漂移，影響跟蹤效果。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于特征點軌跡的多目標跟蹤方法，通過多目標跟蹤并提前獲取圖像的特征點，解決了現有的跟蹤裝置在發生遮擋的情況下容易將遮擋區域引入到模型中并進行錯誤更新，導致跟蹤器產生誤差和漂移，影響跟蹤效果的問題。

為解決上述技術問題，本發明是通過以下技術方案實現的：

本發明為一種基于特征點軌跡的多目標跟蹤方法，包括：

SS01生成模型，通過建立模型描述目標的表觀特征；

SS02判別模型，通過分類器來判別圖像塊屬于目標或背景；

SS03多目標跟蹤，在N幀內進行離線跟蹤；

所述生成模型通過子空間法建立模型，然后在所有的候選區域中搜索重構誤差最小的一個，將其作為下一幀目標的位置；

所述判別模型包含采用一個在線Boosting訓練的分類器，分類器將圖像塊作為輸入，輸出0-1之間的得分來反映圖像塊包含對象的概率，當分類器肯定圖像塊是背景時，得分為0；肯定圖像塊是跟蹤對象時，得分為1；

所述在N幀內進行離線跟蹤包括：

SS031提前獲取N幀圖像的特征點：當處理第t幀的圖像I_t時，通過引入延時，提前保存N幀將會出現的圖像，用這些幀的圖像信息判斷第t幀中目標的位置，已經保存的圖像序列為{I_t-1,I_t,…,I_t+N-1}，共N+1幀，處理完第t-1幀圖像后處理I_t，將移出序列并保存I_t+N，保持序列的長度為N+1；

SS032確定特征點軌跡是否連續：定義集合V_Tra，其包含所有的軌跡，表達式為V_Tra＝{Tra¹,Tra²,…Traⁱ,Tra^UnKnow},Traⁱ是屬于狀態sⁱ的M條軌跡的集合，Tra^UnKnow是未知其屬性的軌跡集合，一條軌跡tra＝(f,{r})是由一個描述符f和若干個二維點坐標組成的，如果每一幀的特征點都能被下一幀的點匹配上，那么軌跡在幀之間就是連續的，否則是不連續的；

SS033衡量跟蹤精度：假設跟蹤器輸出的跟蹤框區域為γ_t，準確的邊界框是γ_a，重疊率的定義為：