[發(fā)明專利]基于鷹眼視覺的目標(biāo)跟蹤方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010770419.0
• 申請(qǐng)日: 2020-08-04
• 公開（公告）號(hào): CN112037252A
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 程濤;翟劉洋
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳技術(shù)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/246
• 分類號(hào): G06T7/246;G06T3/40;G06T5/50
• 代理公司: 深圳尚業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44503
• 代理人: 王利彬

1.一種基于鷹眼視覺的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，包括：

步驟A：通過圖像采集設(shè)備采集其前方視場(chǎng)圖像、左側(cè)視場(chǎng)圖像和右側(cè)視場(chǎng)圖像；

步驟B：將所述前方視場(chǎng)圖像、所述左側(cè)視場(chǎng)圖像和所述右側(cè)視場(chǎng)圖像融合，得到完整視場(chǎng)圖像；

步驟C：對(duì)所述完整視場(chǎng)圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到所述完整視場(chǎng)圖像的預(yù)處理圖像；

步驟D：對(duì)所述預(yù)處理圖像進(jìn)行特征提取，得到所述完整視場(chǎng)圖像的特征信息；

步驟E：根據(jù)所述完整視場(chǎng)圖像的特征信息和目標(biāo)特征信息，探測(cè)所述完整視場(chǎng)圖像中的目標(biāo)；

步驟F：跟蹤所述目標(biāo)。

2.如權(quán)利要求1所述的基于鷹眼視覺的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，在探測(cè)所述目標(biāo)和跟蹤所述目標(biāo)時(shí)，通過超分辨率重建提高目標(biāo)區(qū)域圖像的分辨率。

3.如權(quán)利要求1所述的基于鷹眼視覺的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述步驟C中通過依次對(duì)所述完整視場(chǎng)圖像進(jìn)行灰度化、二值化、閾值處理、濾波、膨脹腐蝕和霍夫變換來對(duì)所述完整視場(chǎng)圖像進(jìn)行預(yù)處理。

4.如權(quán)利要求1所述的基于鷹眼視覺的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述步驟D中通過提取方向梯度直方圖特征的方式來對(duì)所述預(yù)處理圖像進(jìn)行特征提取。

5.如權(quán)利要求2所述的基于鷹眼視覺的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，通過超分辨率重建提高目標(biāo)區(qū)域圖像的分辨率的方法包括：

獲取低分辨率的目標(biāo)區(qū)域圖像；

根據(jù)訓(xùn)練好的高分辨率圖像中的高頻信息與低分辨率圖像中的低頻信息之間的關(guān)系，將所述低分辨率的目標(biāo)區(qū)域圖像重建為高分辨率的目標(biāo)區(qū)域圖像。

6.一種基于鷹眼視覺的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，其特征在于，包括圖像采集設(shè)備和圖像分析系統(tǒng)；

所述圖像采集設(shè)備用于采集其前方視場(chǎng)圖像、左側(cè)視場(chǎng)圖像和右側(cè)視場(chǎng)圖像；

所述圖像分析系統(tǒng)包括：

圖像融合模塊，用于將所述前方視場(chǎng)圖像、所述左側(cè)視場(chǎng)圖像和所述右側(cè)視場(chǎng)圖像融合，得到完整視場(chǎng)圖像；

圖像預(yù)處理模塊，用于對(duì)所述完整視場(chǎng)圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到所述完整視場(chǎng)圖像的預(yù)處理圖像；

特征提取模塊，用于對(duì)所述預(yù)處理圖像進(jìn)行特征提取，得到所述完整視場(chǎng)圖像的特征信息；

目標(biāo)探測(cè)器，用于根據(jù)所述完整視場(chǎng)圖像的特征信息和目標(biāo)特征信息，探測(cè)所述完整視場(chǎng)圖像中的目標(biāo)；

目標(biāo)跟蹤器，用于跟蹤所述目標(biāo)。

7.如權(quán)利要求6所述的基于鷹眼視覺的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，其特征在于，還包括：

超分辨率重建模塊，用于在所述目標(biāo)探測(cè)器探測(cè)所述目標(biāo)和所述目標(biāo)跟蹤器跟蹤所述目標(biāo)時(shí)，通過超分辨率重建提高目標(biāo)區(qū)域圖像的分辨率。

8.如權(quán)利要求6所述的基于鷹眼視覺的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像預(yù)處理模塊通過依次對(duì)所述完整視場(chǎng)圖像進(jìn)行灰度化、二值化、閾值處理、濾波、膨脹腐蝕和霍夫變換來對(duì)所述完整視場(chǎng)圖像進(jìn)行預(yù)處理。

9.如權(quán)利要求6所述的基于鷹眼視覺的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，其特征在于，所述特征提取模塊通過提取方向梯度直方圖特征的方式來對(duì)所述預(yù)處理圖像進(jìn)行特征提取。

10.如權(quán)利要求7所述的基于鷹眼視覺的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，其特征在于，所述超分辨率重建模塊包括：

輸入模塊，用于接收低分辨率的目標(biāo)區(qū)域圖像；

重建模塊，用于根據(jù)訓(xùn)練好的高分辨率圖像中的高頻信息與低分辨率圖像中的低頻信息之間的關(guān)系，將所述低分辨率的目標(biāo)區(qū)域圖像重建為高分辨率的目標(biāo)區(qū)域圖像；

輸出模塊，用于輸出高分辨率的目標(biāo)區(qū)域圖像。