[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

本發明公開了一種無人機視頻的運動目標檢測與跟蹤方法，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；并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，接著利用所述目標位置對運動參數和跟蹤模型進行初始化；并根據初始化后的所述跟蹤模型，利用樹形結構尺度自適應算法進行尺度縮放判斷，同時考慮目標跟丟后重檢測的過程，結合目標丟失再檢測方法對丟失的目標進行重新定位，增加跟蹤到目標的成功率。

技術領域

本發明涉及計算機視覺技術領域，尤其涉及一種無人機視頻的運動目標檢測與跟蹤方法。

背景技術

視覺是人類獲取信息并認知世界的重要方式，相比于人眼的局限性，通過機器方式能極大地豐富人類獲取的信息量。無人機由于靈活輕便、活動范圍廣且空間受限小的特點已逐漸成為人類獲取信息的重要工具。在無人機的應用領域中，如果想要無人機能夠更好地自主作業，那么解決無人機的視覺問題便是首要任務。

目標的檢測與跟蹤技術一直是研究熱點，相較于針對普通視頻目標的檢測和跟蹤任務，使用無人機獲取的視頻信息中，視野范圍更加廣闊，目標尺寸變化更加常見、背景信息干擾更加嚴重，光照變化更加明顯，并且更容易丟失目標。無人機航拍視頻中，由于鏡頭的移動，即使原先在視頻中靜止不動的背景也會出現運動變化，從而幀差法和背景差法也可能會將其錯誤的當成背景目標檢測出來，并且這些虛警目標也較難區分，導致跟蹤到目標的成功率下降。

發明內容

本發明的目的在于提供一種無人機視頻的運動目標檢測與跟蹤方法，增加跟蹤到目標的成功率。

為實現上述目的，本發明提供了一種無人機視頻的運動目標檢測與跟蹤方法，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。

其中，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。

其中，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。

其中，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。

其中，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。