[發明專利]一種無人機視頻的運動目標檢測與跟蹤方法在審
| 申請號: | 202011266723.8 | 申請日: | 2020-11-13 |
| 公開(公告)號: | CN112435280A | 公開(公告)日: | 2021-03-02 |
| 發明(設計)人: | 紀元法;尹盼;孫希延;嚴素清;付文濤;梁維彬;賈茜子;郭寧 | 申請(專利權)人: | 桂林電子科技大學 |
| 主分類號: | G06T7/269 | 分類號: | G06T7/269;G06T7/246;G06T3/40 |
| 代理公司: | 桂林文必達專利代理事務所(特殊普通合伙) 45134 | 代理人: | 張學平 |
| 地址: | 541004 廣西*** | 國省代碼: | 廣西;45 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 無人機 視頻 運動 目標 檢測 跟蹤 方法 | ||
1.一種無人機視頻的運動目標檢測與跟蹤方法,其特征在于,包括以下步驟:
利用金字塔分層的光流檢測算法對獲取的初始幀視頻圖像進行光流檢測;
對檢測出來的光流矢量進行閾值和矩形聚類篩選,并利用形心公式計算出目標位置;
利用所述目標位置對運動參數和跟蹤模型進行初始化;
利用樹形結構尺度自適應算法進行尺度縮放判斷;
結合目標丟失再檢測方法對丟失的目標進行重新定位。
2.如權利要求1所述的無人機視頻的運動目標檢測與跟蹤方法,其特征在于,對檢測出來的光流矢量進行閾值和矩形聚類篩選,并利用形心公式計算出目標位置,包括:
利用設定的背景閾值將檢測出的背景矢量進行分離,并以分離后的光流矢量為中心,建立對應矩形框,然后計算特征點大于3個的對應的多個所述矩形框的交集區域,得到對應的目標矩形框。
3.如權利要求1所述的無人機視頻的運動目標檢測與跟蹤方法,其特征在于,利用樹形結構尺度自適應算法進行尺度縮放判斷,并判斷目標是否丟失,包括:
根據初始化后的所述跟蹤模型接收到的圖像,利用位置濾波器計算出目標的中心位置,然后根據對應的第一響應值與第二響應值的比值,判斷接收的對應所述圖像是否是放大。
4.如權利要求3所述的無人機視頻的運動目標檢測與跟蹤方法,其特征在于,結合目標丟失再檢測方法對丟失的目標進行重新定位,包括:
將獲取的所述初始幀視頻圖像對應的系數矩陣存儲到數組中,并將獲取的下一個所述初始幀視頻圖像的輸出響應值與設定的第一閾值和第二閾值進行比較;
若所述輸出響應值大于或所述第一閾值,則將所述輸出響應值對應的位置作為當前幀的目標中心點,并存儲對應系數矩陣;
若所述輸出響應值小于所述第一閾值,則判斷所述輸出響應值與所述第二閾值的比值。
5.如權利要求4所述的無人機視頻的運動目標檢測與跟蹤方法,其特征在于,結合目標丟失再檢測方法對丟失的目標進行重新定位,還包括:
若所述輸出響應值小于所述第一閾值,且大于或等于所述第二閾值,則將所述輸出響應值對應的位置作為當前幀的目標中心點;
若所述輸出響應值小于所述第二閾值,則對當前幀視頻圖像進行重新定位。
6.如權利要求5所述的無人機視頻的運動目標檢測與跟蹤方法,其特征在于,所述方法還包括:
利用所述數組中存儲的所有系數矩陣進行計算,并比較計算出的多個輸出響應值的比值,得到所述目標中心點。
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