[發明專利]一種行人檢測與跟蹤方法、裝置、設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202211329606.0
• 申請日: 2022-10-27
• 公開（公告）號: CN115512303A
• 公開（公告）日: 2022-12-23
• 發明（設計）人: 陳亞軍;洪松;藺廣逢;王婧;孫思云
• 申請（專利權）人: 西安理工大學
• 主分類號: G06V20/52
• 分類號: G06V20/52;G06V10/25;G06V10/75;G06V10/774;G06V20/40
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 朱海臨

本發明公開了一種行人檢測與跟蹤方法、裝置、設備及可讀存儲介質，對視頻序列中的每一幀圖像進行行人檢測，得到行人檢測框；利用所述行人檢測框中的行人特征信息對馬爾科夫鏈蒙特卡洛粒子濾波進行初始化；利用所述行人檢測框中的行人特征信息和預設的可逆跳躍策略對所述初始化后的馬爾科夫鏈蒙特卡洛粒子濾波進行采樣更新；利用所述更新后的馬爾科夫鏈蒙特卡洛粒子濾波對當前幀的前一幀圖像所對應的行人檢測框中的行人特征信息進行計算，得到當前幀的行人預測位置信息；將所述當前幀的行人預測位置信息與當前幀的行人特征信息進行跟蹤匹配，得到行人跟蹤結果。本發明能當跟蹤目標被遮擋或者光線變化過快后，能夠確保跟蹤準確率。

技術領域

本發明涉及計算機視覺技術領域，具體涉及一種行人檢測與跟蹤方法、裝置、設備及可讀存儲介質。

背景技術

行人檢測與跟蹤一直是計算機視覺領域中備受矚目的課題和研究熱點。行人檢測是指在街道、公園和商場等場景下，分析圖像或者視頻序列中是否包括行人，如果檢測到行人，則使用矩形框標記出行人在圖像或者視頻序列中的位置。行人跟蹤則是在行人檢測的基礎上，在連續的圖像或者視頻序列中估計行人運動的軌跡、速度和方向等信息，實現對行人的行為分析和理解，進而進行更高層次的研究。

目前，通過目標檢測技術，對圖像中的每個區域進行特征提取，再根據分類器對圖像進行分類，利用相關粒子濾波器計算影響因子，對行人檢測框進行匹配，預測視頻圖像序列中的目標信息，獲得行人跟蹤結果。但是，該方法在跟蹤目標被遮擋或者光線變化過快后容易發生跟蹤漂移，從而跟丟目標。

發明內容

針對現有技術中存在的問題，本發明提供了一種行人檢測與跟蹤方法、裝置、設備及可讀存儲介質，能當跟蹤目標被遮擋或者光線變化過快后，能夠確保跟蹤準確率。

為了解決上述技術問題，本發明通過以下技術方案予以實現：

一種行人檢測與跟蹤方法，包括：

對視頻序列中的每一幀圖像進行行人檢測，得到行人檢測框；

利用所述行人檢測框中的行人特征信息對馬爾科夫鏈蒙特卡洛粒子濾波進行初始化；

利用所述行人檢測框中的行人特征信息和預設的可逆跳躍策略對所述初始化后的馬爾科夫鏈蒙特卡洛粒子濾波進行采樣更新；

利用所述更新后的馬爾科夫鏈蒙特卡洛粒子濾波對當前幀的前一幀圖像所對應的行人檢測框中的行人特征信息進行計算，得到當前幀的行人預測位置信息；

將所述當前幀的行人預測位置信息與當前幀的行人特征信息進行跟蹤匹配，得到行人跟蹤結果。

進一步地，所述利用所述行人檢測框中的行人特征信息對馬爾科夫鏈蒙特卡洛粒子濾波進行初始化，包括：

設定馬爾科夫鏈初始化于任意狀態其中，k_t表示t時刻的跟蹤目標數量，表示第r次采樣時第k_t個跟蹤目標的狀態信息的樣本集；

所述行人檢測框中的行人特征信息增加時，采用第一公式對馬爾科夫鏈蒙特卡洛粒子濾波進行初始化，所述行人特征信息增加指的是檢測到新的行人目標且新的行人目標之前并不存在，所述第一公式為：

其中，Q_A為行人特征信息增加時的跳躍策略；為不在當前狀態目標集的新檢測集；在檢測集中，利用均勻分布概率密度函數隨機的選擇一個目標i，且通過分布得到目標i的狀態信息

所述行人檢測框中的行人特征信息刪除時，采用第二公式對馬爾科夫鏈蒙特卡洛粒子濾波進行初始化，所述行人特征信息刪除指的是增加策略的一個可逆跳躍操作，所述第二公式為：