[發(fā)明專利]一種實時視頻流中運動模糊物體視覺跟蹤定位方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011168868.4 | 申請日： | 2020-10-28 |
| 公開（公告）號： | CN112597795A | 公開（公告）日： | 2021-04-02 |
| 發(fā)明（設計）人： | 梁棟;吳寶健;田志虎;吳飛 | 申請（專利權(quán)）人： | 豐頌教育科技（江蘇）有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/20;G06T7/70 |
| 代理公司： | 北京盛凡智榮知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11616 | 代理人： | 劉曉明 |
| 地址： | 214400 江蘇省無*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 實時 視頻 運動 模糊 物體 視覺 跟蹤 定位 方法 | ||
本發(fā)明公開了一種實時視頻流中運動模糊物體視覺跟蹤定位方法，所述方法首先實時采集運動模糊物體視頻；其次根據(jù)所述視頻確定第t幀圖片；再次將所述第t幀圖片輸入檢測模型中進行物體位置檢測，獲得第t幀圖片對應的第一物體位置檢測結(jié)果；然后利用SIAMNET進行運動模糊物體位置跟蹤，獲得第t幀圖片對應的第二物體位置檢測結(jié)果；最后根據(jù)第t幀圖片對應的所述第一物體位置檢測結(jié)果和所述第二物體位置檢測結(jié)果確定運動模糊物體位置，本發(fā)明通過兩次對小物體運動模糊物體進行跟蹤，結(jié)合物體運動信息，避免物體與背景混淆，進而準確得到運動模糊物體位置，提高了運動模糊物體位置定位的準確性。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及運動模糊物體跟蹤技術(shù)領(lǐng)域，具體是指一種實時視頻流中運動模糊物體視覺跟蹤定位方法。
背景技術(shù)
對于快速運動的小型運動模糊物體，在定位時有如下困難：運動模糊物體與相機的相對快速運動，容易產(chǎn)生成像運動模糊，導致運動模糊物體外觀特征改變或丟失；對于小型運動模糊物體，其外觀特征更不明顯，容易與背景產(chǎn)生混淆，因此存在運動模糊物體定位不準確的問題。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明為了解決上述的各種問題，提供了一種實時視頻流中運動模糊物體視覺跟蹤定位方法，以提高運動模糊物體跟蹤的準確度。
為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供的技術(shù)方案為：一種實時視頻流中運動模糊物體視覺跟蹤定位方法，包括以下步驟：
步驟S1：實時采集運動模糊物體視頻；
步驟S2：根據(jù)所述運動模糊物體視頻確定第t幀圖片，其中，t為大于等于1的正整數(shù)；
步驟S3：將所述第t幀圖片輸入檢測模型中進行運動模糊物體位置檢測，獲得第t幀圖片對應的第一物體位置檢測結(jié)果；
步驟S4：利用孿生網(wǎng)絡SIAMNET進行運動模糊物體位置跟蹤，獲得第t幀圖片對應的第二物體位置檢測結(jié)果；
步驟S5：根據(jù)第t幀圖片對應的所述第一物體位置檢測結(jié)果和所述第二物體位置檢測結(jié)果確定運動模糊物體位置。
所述根據(jù)第t幀圖片對應的所述第一物體位置檢測結(jié)果和所述第二物體位置檢測結(jié)果確定運動模糊物體位置，具體包括：
步驟S51：判斷第一物體位置檢測結(jié)果是否存在檢測結(jié)果；如果所述第一物體位置檢測結(jié)果存在檢測結(jié)果，則執(zhí)行步驟S52；如果所述第一物體位置檢測結(jié)果不存在檢測結(jié)果，則將第t幀圖片對應的所述第二物體位置檢測結(jié)果為待選運動模糊物體位置；
步驟S52：根據(jù)所述第一物體位置檢測結(jié)果和所述第二物體位置檢測結(jié)果確定交并比；
步驟S53：判斷所述交并比是否大于或等于設定值；如果所述交并比大于或等于設定值，則選取所述第一物體位置檢測結(jié)果和所述第二物體位置檢測結(jié)果中面積最大的檢測結(jié)果作為待選運動模糊物體位置；如果所述交并比小于設定值，則將所述第一物體位置檢測結(jié)果為待選運動模糊物體位置；
步驟S54：根據(jù)所述待選運動模糊物體位置初始化SIAMNET；
步驟S55：判斷t是否大于或等于總幀數(shù)；如果t大于或等于總幀數(shù)，則將待選運動模糊物體位置作為運動模糊物體位置輸出；如果t小于總幀數(shù)，則將令t＝t+1，返回步驟S2。
所述將所述第t幀圖片輸入檢測模型中進行運動模糊物體位置檢測，獲得第t幀圖片對應的第一物體位置檢測結(jié)果，具體包括：
對多幀圖片中的運動模糊物體進行標注，獲得標注數(shù)據(jù)集；
將設定數(shù)量的所述標注數(shù)據(jù)集作為訓練集，將剩余的所述標注數(shù)據(jù)集作為測試集；
將所述訓練集輸入到SSD(全稱Single Shot MultiBox Detector)網(wǎng)絡進行訓練，獲得檢測模型；
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