[發明專利]一種抗遮擋的視覺目標跟蹤方法在審

申請號：	202010398545.8	申請日：	2020-05-12
公開（公告）號：	CN111583306A	公開（公告）日：	2020-08-25
發明（設計）人：	蔣暢江;陳思	申請（專利權）人：	重慶郵電大學
主分類號：	G06T7/246	分類號：	G06T7/246;G06T7/73;G06N3/04;G06N3/08
代理公司：	北京同恒源知識產權代理有限公司 11275	代理人：	趙榮之
地址：	400065 ***	國省代碼：	重慶;50
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種遮擋視覺目標跟蹤方法
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【說明書】：

本發明涉及一種抗遮擋的視覺目標跟蹤方法，屬于模式識別、計算機視覺領域。該方法根據輸入的一段視頻和待跟蹤目標初始幀的位置參數，在余下的圖像幀中找出該目標的所在區域。依據APSR策略結合峰值旁瓣比來判斷跟蹤質量，以決定是否更新相關濾波器，解決視頻中跟蹤目標遮擋或變形等情況下，目標跟蹤失敗的問題。本發明解決了目標遮擋或變形情況下的濾波器的無效更新，從而提高實際跟蹤時的跟蹤精度，對視頻目標跟蹤算法和后續的特定目標的行為分析具有重要的意義。

技術領域

本發明模式識別、計算機視覺領域，涉及一種抗遮擋的視覺目標跟蹤方法，可應用于智能視頻監控，智能駕駛和無人機監控等領域。

背景技術

視頻運動目標跟蹤作為當前計算機領域較為熱門的技術之一，對視頻中目標行為能夠進行準確地追蹤定位，而且隨著算法的不斷更新，目標跟蹤理論也越來越完善，應用的領域涉及智能視頻監控、無人機偵察、智能駕駛等。簡單來說，目標跟蹤就是在第一幀時給出目標的初始位置，利用跟蹤算法計算出后續每幀圖像中目標的位置信息。理論上來說，目標跟蹤能夠進行實時的跟蹤，但是在實際應用中，由于光照、遮擋、尺度變化等因素，很容易導致目標丟失。

通常，從構建目標模型的角度可將目標跟蹤算法分為生成式方法和判別式方法。生成式方法對目標進行特征提取以及模型構建，在下一幀中找到與模型相似的區域即為目標的預測區域。判別式方法將跟蹤問題歸結于二分類問題，主要研究如何將目標和背景區分出來。

比較兩種方法，判別式方法更能適應背景變化等復雜問題。判別式方法近年來不斷被改進，在技術方面有了極大的突破，研究人員不斷地從特征、尺度等方面改進算法，使得目標跟蹤更加適應復雜多變的環境。

由于目標跟蹤過程中目標與環境信息的變化導致目標特征的不斷變化,以及目標跟蹤對跟蹤速度與精度的要求,導致目標跟蹤存在如下幾個主要難點：

1)目標外觀變化。由于物體活動、非剛體形變(如人跳躍、行走等)導致的目標外形發生變化，或拍攝角度變化導致的目標外觀變化等。

2)尺度變化。由于拍攝距離等因素導致目標在影像中所占區域大小發生變化。

3)環境變化。由于拍攝環境(如光照、天氣等)變化導致的目標影像成像特點等的變化。

4)目標快速運動。由于目標的快速移動導致在影像中的坐標位置發生突變，影響目標搜索的速度和精度。

5)目標遮擋、出視野。由于拍攝中目標被其他物體遮擋導致的特征部分或全部損失以及由于拍攝時目標跳出視野重新跟蹤導致的跟蹤失敗問題。

6)成像影響。由于紅外攝像儀分辨率較低，目標分辨率低，邊緣與目標特征不明顯，有時目標與環境差異較小以及任務設備等對焦問題等都會導致目標跟蹤時特征的提取困難。

上述因素對目標跟蹤中的目標特征提取以及目標搜索策略具有重大影響，在實際跟蹤過程中，較為準確地及時處理這些因素所造成的影響才能保證目標跟蹤的精確性與魯棒性。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提供一種抗遮擋的視覺目標跟蹤方法，解決現有技術在進行目標跟蹤時的精度過差的問題。該方法利用APSR策略，判斷跟蹤質量，解決目標遮擋或變形情況下的濾波器的無效更新，從而提高實際跟蹤時的跟蹤精度。