[發明專利]一種基于在線學習的抗遮擋目標跟蹤算法

在審

• 申請號: 202010904335.1
• 申請日: 2020-09-01
• 公開（公告）號: CN111986236A
• 公開（公告）日: 2020-11-24
• 發明（設計）人: 李文昊
• 申請（專利權）人: 安徽炬視科技有限公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/13
• 代理公司: 合肥律眾知識產權代理有限公司 34147
• 代理人: 殷娟

1.一種基于在線學習的抗遮擋目標跟蹤算法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一：獲取實時跟蹤人員的人體影像信息，人體影像信息為跟蹤人員的人體影像照片；

步驟二：對獲取到的人體影像照片進行分割處理，將人體影像照片進行區塊化處理，將其等分為九塊；

步驟三：將區塊化處理后的照片分別提取出，并將各個區塊進行輪廓化處理；

步驟四：各個區域的輪廓線即為預設輪廓線，將各個區域的輪廓線提取出，上傳到儲存庫；

步驟五：當跟蹤目標被遮擋時，再獲取一張實時影像，將未被遮擋部分進行輪廓化處理得到實時輪廓線；

步驟六：從儲存庫中提取出預設輪廓線與實時輪廓線進行對比處理，對比通過即繼續跟蹤該目標，對比不通過即回到步驟一重新進行跟蹤處理；

步驟七：當跟蹤目標的遮擋物消失時，即再次獲取跟蹤人體影像信息，并再次對其進行區塊化處理獲取出各個區域的輪廓線，將該次獲取的輪廓線標記為二次輪廓線；

步驟八：將二次輪廓線與儲存庫中的預設輪廓線進行比對，從而更新儲存庫中儲存的輪廓線數據；

步驟九：更新完輪廓線數據后繼續進行目標跟蹤。

2.根據權利要求1所述的一種基于在線學習的抗遮擋目標跟蹤算法，其特征在于：所述步驟三中的輪廓化處理過程具體如下：

S1：將人體信息照片區域化處理后的九個區域提取出：

S2：從人體影像信息中提取出背景色和人體色；

S3：依次將九個區域內的人體色與背景色交接處進行描線處理，九個區域內的描線處理得到的輪廓線分別為L1、L2、L3、L4、L5、L6、L7、L8和L9。

3.根據權利要求1所述的一種基于在線學習的抗遮擋目標跟蹤算法，其特征在于：所述步驟五中實時輪廓線處理過程如下：將再獲取的實時影像的人體色與背景色交接處進行描線處理，得到實時輪廓線。

4.根據權利要求1所述的一種基于在線學習的抗遮擋目標跟蹤算法，其特征在于：所述步驟六中的預設輪廓線與實時輪廓線對比處理的過程如下：

SS1：將實時輪廓線提取出將其標記為K；

SS2：再從儲存庫中提取出預設輪廓線L1、L2、L3、L4、L5、L6、L7、L8和L9；

SS3：將實時輪廓線K與預設輪廓線L1、L2、L3、L4、L5、L6、L7、L8和L9進行相似度比較，實時輪廓線K與預設輪廓線L1、L2、L3、L4、L5、L6、L7、L8和L9中任意的兩個或兩以上輪廓線對比相似度超過預設值時，即繼續跟蹤該目標；

SS4：實時輪廓線K與預設輪廓線L1、L2、L3、L4、L5、L6、L7、L8和L9中任意的一個輪廓線對比相似度超過預設值時，即需要回到步驟五重新獲取實時影像照片。

5.根據權利要求1所述的一種基于在線學習的抗遮擋目標跟蹤算法，其特征在于：所述步驟八中的二次輪廓線與儲存庫中的預設輪廓線比對過程如下：

步驟一：將二次輪廓線按照順便分別標記為M1、M2、M3、M4、M5、M6、M7、M8和M9；

步驟二：從儲存庫中提取出預設輪廓線比L1、L2、L3、L4、L5、L6、L7、L8和L9；

步驟三：從二次輪廓線按照順便分別標記為M1、M2、M3、M4、M5、M6、M7、M8和M9與儲存庫中提取出預設輪廓線比L1、L2、L3、L4、L5、L6、L7、L8和L9中隨機抽取X個編號相同的預設輪廓線與二次輪廓線，X≥3；

步驟四：將X個編號相同的預設輪廓線與二次輪廓線進行相似度比對，當X個編號相同的預設輪廓線與二次輪廓線的相似度大于預設值時，即不替換儲存庫內的預設輪廓線；

步驟五：當X個編號相同的預設輪廓線與二次輪廓線的相似度小于預設值時，即使用二次輪廓線替換儲存庫內的預設輪廓線。