[發明專利]一種基于具有語義評估和區域建議的突變運動目標跟蹤方法

有效

• 申請號: 202010440974.7
• 申請日: 2020-05-22
• 公開（公告）號: CN111598928B
• 公開（公告）日: 2023-03-10
• 發明（設計）人: 姜素霞;王延峰;張煥龍;李盼龍;凌丹;劉一君
• 申請（專利權）人: 鄭州輕工業大學
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06V10/774;G06V10/764
• 代理公司: 鄭州萬創知識產權代理有限公司 41135
• 代理人: 任彬

本發明提出了一種基于具有語義評估和區域建議的突變運動目標跟蹤方法，用以解決現有方法運行效率不高，跟蹤精度較低的問題。本發明的步驟為：首先初始化區域建議網絡的模型參數和目標圖像塊的狀態參數；由上一狀態得到密集采樣候選圖像塊,由區域建議網絡生成目標區域候選建議，根據語義信息和上下文空間位置信息對候選建議進行篩選，截圖少量與目標塊大小相同的區域作為候選圖像塊，混合多個響應映射綜合決策，將與目標圖像塊的相似度值最大的候選圖像塊作為最優候選圖像塊，學習和訓練獨立的濾波器對目標的尺度進行估計；將最優候選圖像塊作為當前幀的目標圖像塊及下一幀的目標狀態參數進行下一幀圖像的跟蹤。本發明減少了目標檢測的數量，提高區域建議網絡目標建議的質量，提高了運行效率，能夠很好的適應突變運動目標跟蹤問題。

技術領域

本發明涉及目標跟蹤的技術領域，尤其涉及一種基于具有語義評估和區域建議的突變運動目標跟蹤方法，當目標在相鄰幀之間出現突變運動時能夠很好的實現目標的持續性跟蹤。

背景技術

在計算機視覺領域中，視頻中運動目標的跟蹤是一個熱點研究問題，但是由于跟蹤環境的復雜性，目標運動的不確定性和攝像機成像等因素，往往導致相鄰兩幀圖像中目標的位移量很大，致使目標跟蹤失敗。針對目標突變這一現象，傳統的基于目標平滑性假設的眾多算法很容易跟蹤失敗。而區域建議可以在全局內給出目標建議，從而在目標出現突變運動時區域建議可以覆蓋目標的真實狀態來達到跟蹤目標。因此，用區域建議的方法解決運動目標突變的狀況，可以保證目標跟蹤算法的魯棒性。

在視頻跟蹤中，用區域建議網絡的方法來解決目標突變運動的問題，首先要解決傳統區域建議方法兩個明顯的問題：(1)區域建議網絡由離線訓練，可以檢測出特定的一些類別的目標。在跟蹤時如果將所有的區域建議都用來進行目標匹配，效率會大大降低；(2)區域建議網絡所給出的區域往往不能直接作為圖像塊用來進行匹配。因此，必須尋找一種能夠減少無關的區域建議和有效的從候選塊截取圖像塊的目標跟蹤方法。

發明內容

針對現有的突變運動目標跟蹤方法跟蹤效果交叉的問題，本發明提出了一種基于具有語義評估和區域建議的突變運動目標跟蹤方法，將區域建議和語義評估引入到跟蹤中，在全局提供更加可靠的目標候選樣本，從而解決突變運動的目標跟蹤問題。

為達到上述目的，本發明采用以下技術方案：

一種基于具有語義評估和區域建議的突變運動目標跟蹤方法，其步驟如下：

步驟一：初始化區域建議網絡模型：將網絡模型選用VGG-16模型用來提取圖像特征，設置最大目標建議數量、重疊閾值和測試量表，設定候選目標建議輸出的閾值；

步驟二：采用語義評估和區域建議在全局內獲得少量高質量的含有目標的區域建議：1)根據跟蹤目標與目標建議的圖像塊的語義信息判斷目標的類別，將不屬于該目標類別的候選區域去除；2)根據上下文位置信息在候選區域位置上截取與目標圖像塊大小形同的區域作為候選圖像塊；

步驟三：采用混合跟蹤算法搜索候選圖像塊：1)將目標區域候選圖像塊和當前圖片上一幀目標位置的圖像塊進行對比；2)將于目標圖像塊的相似度值最大的候選目標圖像塊做為當前幀的最后候選圖像塊的位置；3)在確定目標圖像塊位置后，以圖像塊中點為中心，在當前幀以固定步長截取與當前目標圖像塊具有相同寬高比例的一系列圖像塊，然后將這些圖像塊調整至與目標圖像塊一樣的大小，再次與上一幀目標圖像塊進行對比，并將相似度值最大的圖像塊做為當前幀圖像的目標真實狀態；

步驟四：將步驟三輸出的最優候選圖像塊作為當前幀的目標圖像塊及下一幀的目標狀態參數，返回步驟二進行下一幀圖像的跟蹤；

步驟五：重復步驟二…步驟四，直至達到最后一幀圖像，輸出每一幀圖像的最優候選圖像塊，實現運動目標的跟蹤。