[發明專利]基于卡爾曼濾波和粒子濾波的目標位置計算方法及系統

在審

• 申請號: 202110472723.1
• 申請日: 2021-04-29
• 公開（公告）號: CN113160281A
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發明（設計）人: 于興虎;王春翔
• 申請（專利權）人: 寧波智能裝備研究院有限公司
• 主分類號: G06T7/277
• 分類號: G06T7/277;G06T7/73;G06T5/20
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 杜陽陽

本發明涉及一種基于卡爾曼濾波和粒子濾波的目標位置計算方法及系統，方法包括：獲取目標運動圖像中的檢測位置；根據檢測位置利用卡爾曼濾波器計算目標的第一初始位置；卡爾曼濾波器是基于勻速模型的卡爾曼濾波器；根據檢測位置利用粒子濾波器計算目標的第二初始位置；根據卡爾曼濾波器檢測目標是否出現連續運動，得到檢測結果；根據檢測結果確定卡爾曼濾波器的權重和粒子濾波器的權重；根據第一初始位置、第二初始位置、卡爾曼濾波器和粒子濾波器的權重計算目標位置。本發明實現了對目標連續運動階段的噪聲濾除以及不連續運動階段的及時追蹤，極大提升了目標位置的計算準確度。

技術領域

本發明涉及目標位置計算技術領域，特別是涉及一種基于卡爾曼濾波和粒子濾波的目標位置計算方法及系統。

背景技術

準確跟蹤模式生物運動是顯微操作系統運行的基礎，同時也是對顯微操作的效果驗證的重要手段。另外，生物學中常常會做投毒實驗和應激反應實驗，在放有模式生物的培養皿中放入藥品或施加外界刺激，需要跟蹤模式生物的運動和對刺激的反應，通過分析軌跡來評估藥物效果和研究模式生物的生理功能。

模式生物運動的追蹤，通常由檢測算法獲得模式生物的位置信息，將每一幀同一個生物個體的位置串聯起來得到生物的運動軌跡。但是由于檢測算法存在噪聲，即檢測到的位置相對于目標的實際位置有一定偏差，需要使用濾波算法減小偏差。目前最常用的算法為卡爾曼濾波器，傳統的卡爾曼濾波器算法基于勻速運動模型(假設目標運動速度恒定)，勻速運動模型對于目標的平緩運動階段能有效濾除噪聲，但是對于目標的突變運動(如速度突然增大)，輸出結果存在滯后。而粒子濾波器能夠對非線性運動目標緊密追蹤，具有可以描述任何一種目標運動不確定性分布的優點，但是對于穩定連續運動目標的最優參數估計效果不盡人意。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于卡爾曼濾波和粒子濾波的目標位置計算方法及系統，以更準確地計算目標位置。

為實現上述目的，本發明提供了如下方案：

一種基于卡爾曼濾波和粒子濾波的目標位置計算方法，包括：

獲取目標運動圖像中的檢測位置；所述檢測位置由檢測算法檢測；

根據所述檢測位置利用卡爾曼濾波器計算目標的第一初始位置；所述卡爾曼濾波器是基于勻速模型的卡爾曼濾波器；

根據所述檢測位置利用粒子濾波器計算目標的第二初始位置；

根據所述卡爾曼濾波器檢測目標是否出現連續運動，得到檢測結果；

根據所述檢測結果確定所述卡爾曼濾波器的權重和所述粒子濾波器的權重；

根據所述第一初始位置、所述第二初始位置、所述卡爾曼濾波器的權重和所述粒子濾波器的權重計算目標位置。

可選地，所述第一初始位置計算過程如下：

根據所述檢測位置對所述卡爾曼濾波器進行初始化；

根據上一幀目標運動圖像中的檢測位置利用初始化后的卡爾曼濾波器計算當前幀目標運動圖像中的第一計算位置；

根據所述第一計算位置和當前幀目標運動圖像中的檢測位置對初始化后的卡爾曼濾波器進行更新；

根據更新后的卡爾曼濾波器計算第一初始位置。

可選地，所述第二初始位置計算過程如下：

根據所述檢測位置對粒子濾波器進行初始化；

根據上一幀目標運動圖像中的檢測位置利用初始化后的粒子濾波器計算當前幀目標運動圖像中的第二計算位置；

根據所述第二計算位置和當前幀目標運動圖像中的檢測位置對初始化后的粒子濾波器進行更新；

根據更新后的粒子濾波器計算第二初始位置。