[发明专利]一种移动目标检测并追踪系统及其方法

权利要求书

1.一种移动目标检测并追踪系统，其特征在于：包括依次连接的摄像头采集模块、移动目标检测模块、移动目标跟踪模块以及控制模块，所述摄像头采集模块还与移动目标跟踪模块连接；其中，所述移动目标检测模块和移动目标跟踪模块这两部分是通过逻辑硬件实现的，所述逻辑硬件为GPU；首先摄像头采集模块获取摄像头的每一帧图片，然后将该帧图片传到目标检测模块，目标检测模块通过之前基于GPU训练的网络检测这一帧图片中的目标物体，并将检测结果发送给移动目标跟踪模块，移动目标跟踪模块根据检测结果确定追踪目标，并将追踪目标信息发送给控制模块，由控制模块控制追踪。

2.根据权利要求1所述的移动目标检测并追踪系统，其特征在于：所述移动目标检测模块包括移动目标检测算法模块，所述检测算法采用基于深度学习的目标检测算法SSD来检测当前视频图像帧中包括移动目标的图像。

3.根据权利要求2所述的移动目标检测并追踪系统，其特征在于：所述移动目标检测模块的移动检测前期需要基于深度学习目标检测算法SSD，在caffe架构下训练相关移动目标数据集，将训练好的网络模型直接用于移动检测模块，在训练过程中通过逻辑硬件GPU加速训练。逻辑硬件GPU加速训练，提升了训练速度，在实时检测中，准确度也有提高。

4.根据权利要求2所述的移动目标检测并追踪系统，其特征在于：所述基于深度学习的目标检测算法SSD模块的对目标数据的神经网络训练通过逻辑硬件实现。

5.根据权利要求1所述的移动目标检测并追踪系统，其特征在于：所述移动目标追踪模块包括傅里叶变换单元、傅里叶逆变换单元、点乘单元和点除单元，其中至少所述傅里叶变换单元、傅里叶逆变换单元和点乘单元中通过逻辑硬件实现。

6.根据权利要求1所述的移动目标检测并追踪系统，其特征在于：所述移动目标跟踪模块采取核心化相关滤波器即KCF算法进行目标追踪；所述移动目标追踪模块基于当前视频图像帧中的移动目标以及移动目标在当前视频图像帧中的坐标追踪目标，获取移动目标信息，包括移动目标的位置和尺寸。

7.根据权利要求6所述的移动目标检测并追踪系统，其特征在于：KCF算法构成追踪算法模块，在所述追踪算法模块之前设置图像特征提取模块，所述图像特征提取模块从局部图中提取与目标相关的图像特征，并且将这些图像特征输入追踪算法模块。

8.根据权利要求1所述的移动目标检测并追踪系统，其特征在于：所述摄像头采集模块通过基于opencv函数库相关程序完成视频的采集，并对图像进行包括降噪在内的预处理，以25帧/秒的速度将每一帧图像送到移动目标检测模块。

9.根据权利要求1所述的移动目标检测并追踪系统，其特征在于：所述摄像头采集模块通过通用处理器的嵌入式系统实现，所述移动目标检测模块、移动目标追踪模块均通过通用处理器的嵌入式系统和逻辑硬件实现，所述嵌入式系统为英伟达的Jerson TX2开发系统；各个模块之间的通信通过机器人操作系统ROS以节点的形式来实现，每一个模块就是一个节点，通过发送消息和订阅消息来完成信息的发送和接受。

10.一种移动目标检测并追踪系统的方法，其特征在于：基于当前视频图像帧中包含目标的图像以及当前视频图像帧中的坐标，预测下一视频图像帧中包含所述目标的坐标，具体包括以下步骤：

1)摄像头采集模块实现实时采集摄像头的每一帧图片，作为移动目标检测模块和移动目标跟踪模块的实时图像数据输入；

2)移动目标检测模块实现对移动目标的检测识别，并将待跟踪的移动目标的原始坐标信息传输给移动目标跟踪模块，包括移动目标的位置和尺寸；

3)移动目标跟踪模块实现对移动目标的跟踪，并将跟踪目标实时坐标发送给控制模块实现实时追踪；

4)控制模块实现控制移动装置的运动姿态，对追踪目标进行实时的追踪并保证移动装置平稳运行。