[发明专利]基于提升直觉模糊树的目标跟踪方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于提升直觉模糊树的目标跟踪方法，包括：对当前视频帧进行运动检测，检测得到的可能运动对象作为观测结果；对观测结果和目标的预测结果进行关联，目标包括可靠目标及临时目标；对未被关联的观测结果和预测结果进行轨迹管理，其中包括对未被关联的可靠目标的预测结果进行在线跟踪获取候选结果，利用未被关联的可靠目标的提升直觉模糊树对候选结果进行匹配；利用关联结果和匹配结果获取当前帧的目标的轨迹，利用当前帧的目标的轨迹进行预测，并为关联成功或匹配成功的可靠目标更新提升直觉模糊树。本发明还公开了一种基于提升直觉模糊树的目标跟踪装置。通过上述方式，本发明能够在发生漏检的情况下改善目标跟踪的性能。

技术领域

本发明涉及目标跟踪领域，特别是涉及一种基于提升直觉模糊树的目标跟踪方法及装置。

背景技术

在线目标跟踪是计算机视觉中的一个热点研究课题，其对于动作识别、行为分析、场景理解等高层次的视觉研究具有重要意义，并且在视频监控、智能机器人、人机交互等领域有着广泛的应用前景。

在复杂场景下，由于目标自身形变、目标间相互遮挡或者背景静物对目标的遮挡等因素的影响，将难以避免的产生漏检。此时，漏检目标找不到与其关联的检测到的观测对象，无法通过数据关联为这些漏检目标的轨迹更新找到有效的信息，轨迹精度降低。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是提供一种基于提升直觉模糊树的目标跟踪方法及装置，能够解决现有技术中漏检目标的轨迹精度降低的问题。

为了解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种基于提升直觉模糊树的目标跟踪方法，包括：对当前视频帧进行运动检测，检测得到的可能运动对象作为观测结果；对观测结果和目标的预测结果进行关联，其中预测结果是至少利用前一视频帧的目标的轨迹进行预测而得到的，目标包括可靠目标及临时目标；对未被关联的观测结果和预测结果进行轨迹管理，其中包括对未被关联的可靠目标的预测结果进行在线跟踪获取候选结果，利用未被关联的可靠目标的提升直觉模糊树对候选结果进行匹配；利用关联结果和匹配结果获取当前帧的目标的轨迹，其中包括对匹配成功的可靠目标利用其匹配成功的候选结果对其预测结果进行滤波更新以获取轨迹；利用当前帧的目标的轨迹进行预测，并为关联成功或匹配成功的可靠目标更新提升直觉模糊树。

为了解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案是：提供一种基于提升直觉模糊树的目标跟踪装置，包括：处理器和摄像机，处理器连接摄像机；处理器用于对从摄像机获取的当前视频帧进行运动检测，检测得到的可能运动对象作为观测结果；对观测结果和目标的预测结果进行关联，其中预测结果是至少利用前一视频帧的目标的轨迹进行预测而得到的，目标包括可靠目标及临时目标；对未被关联的观测结果和预测结果进行轨迹管理，其中包括对未被关联的可靠目标的预测结果进行在线跟踪获取候选结果，利用未被关联的可靠目标的提升直觉模糊树对候选结果进行匹配；利用关联结果和匹配结果获取当前帧的目标的轨迹，其中包括对匹配成功的可靠目标利用其匹配成功的候选结果对其预测结果进行滤波更新以获取轨迹；利用当前帧的目标的轨迹进行预测，并为关联成功或匹配成功的可靠目标更新提升直觉模糊树。

本发明的有益效果是：通过对未被关联的可靠目标的预测结果进行在线跟踪获取候选结果，利用未被关联的可靠目标的提升直觉模糊树对候选结果进行匹配，如果匹配成功，则利用匹配成功的候选结果对该可靠目标的预测结果进行滤波更新以获取其轨迹，使得在发生漏检，目标找不到关联的观测对象的情况下，可以使用提升直觉模糊树找出与其匹配的可用于其轨迹滤波更新的候选结果，从而提高目标轨迹的精度，改善目标跟踪的性能。

附图说明

图1是本发明基于提升直觉模糊树的目标跟踪方法第一实施例的流程图；

图2是本发明基于提升直觉模糊树的目标跟踪方法第二实施例一个例子中分支节点的硬判决函数和模糊判决函数的示意图；