[发明专利]一种面向跟随机器人的视觉跟踪方法

权利要求书

1.一种面向跟随机器人的视觉跟踪方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

步骤1)对第一帧的图像信息和深度信息进行融合并计算出用户的质心，通过质心位置与周围像素点的深度值对比，计算出深度图中属于该用户的范围即为目标用户模板；

步骤2)建立目标用户模板和下一帧中候选用户模板的颜色概率统计模型，使用相似度函数来进行衡量，通过meanshift算法不断迭代，相似度系数最高的区域为该帧中的最佳候选用户模板；

步骤3)通过对比最佳候选用户模板中心点与周围点的深度值，对该模板窗口进行自适应处理，使窗口大小随人在图像上的大小而改变，避免背景像素的引入对目标颜色统计直方图产生影响，导致目标丢失；

步骤4)根据步骤3)中所计算的量测信息，通过卡尔曼滤波结合相似度函数更新跟踪窗口，使跟踪窗口的变化更加平滑，将meanshift迭代中的核窗口替换为更新后的跟踪窗口后重复步骤2)；

步骤5)对跟踪方框内属于人的范围进行质心计算，将质心坐标从像素坐标系转换到相机坐标系下。

2.如权利要求1所述的一种面向跟随机器人的视觉跟踪方法，其特征在于：所述步骤1)中，将目标用户模板记为(x,y,w,h)，(x,y)为目标跟踪框左上角的坐标,(w,h)为框的宽和高，将(w,h)作为核窗口的大小用于meanshift迭代。

3.如权利要求1或2所述的一种跟随面向机器人的视觉跟踪方法，其特征在于：所述步骤3)中，像素坐标系下自适应窗口的大小及位置通过深度图来确定，为了避免过多的背景引入，在u轴方向，以方框中心m为搜索中心，向左右两个方向搜索深度突变的坐标点，分别记为u_n,u_m，在u_n到u_m范围内对v轴寻找深度突变的边界，边界v坐标记为v_n,v_m，点(u_n,v_n)，(u_n,v_m)，(u_m,v_m)，(u_m,v_n)围成的区域即为自适应窗口。

4.如权利要求3所述的一种面向跟随机器人的视觉跟踪方法，其特征在于：所述步骤4)中，所述的量测信息为步骤3)中所计算的自适应窗口的宽w和高h，利用卡尔曼估计下一帧的跟踪窗口参数作为下一次迭代的核窗口大小；其中，公式(1)为最优滤波估计方程，公式(2)中K(k)为卡尔曼增益，公式(3)中P(k)为协方差矩阵，为了使调整后的窗口模板与目标用户模板的Bhattacharyya系数达到最大，取W(k)＝1；

K(k)＝P(k-1)×(P(k-1)+R(k))^-1(2)

P(k)＝(1-K(k))×P(k-1)+W(k)(3)。

5.如权利要求4所述的一种跟随面向机器人的视觉跟踪方法，其特征在于：所述步骤5)中，通过公式(4)对深度图中属于人的范围进行形心计算，用形心坐标代替质心坐标，并将质心坐标转换到相机坐标系下求出人的位置；

u=∫∫Dxdx∫∫Ddx,v=∫∫Dydx∫∫Ddx---(4).]]>