[发明专利]一种暗背景下的单目标跟踪方法有效

专利信息
申请号: 201910146796.4 申请日: 2019-02-27
公开(公告)号: CN109872345B 公开(公告)日: 2022-08-26
发明(设计)人: 傅景能;李强;王万平;黄涛;韩维强;马毅飞;梁波 申请(专利权)人: 中国科学院光电技术研究所
主分类号: G06T7/246 分类号: G06T7/246;G06T7/277
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 610209 *** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 背景 目标 跟踪 方法
【权利要求书】:

1.一种暗背景下的单目标跟踪方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:

1.1建立目标运动模型

采用最近邻滤波法对目标轨迹进行匹配,将目标运动考虑为匀速运动,目标运动状态转移方程可描述为:

xk+1=Φxk+uk (1)

其中,运动状态:xk、yk、和分别为目标在第k帧图像中列坐标、行坐标、列分量速度、行分量速度,状态转移矩阵uk为状态转移噪声,均值为0,协方差矩阵为:

测量方程为:

yk=Hxk+nk (2)

其中,nk为测量噪声,其期望为0,协方差矩阵为测量矩阵通过卡尔曼滤波算法预测被跟踪目标位置离其最近的疑似目标认为与单前被跟踪的目标轨迹相匹配;

1.2建立目标表观模型

1.2.1目标简单形态特征模型

(a)目标面积——属于目标连通域ΩTar的像素数目:

ATar=#{(i,j)∈ΩTar} (3)

(b)目标亮度——目标区域灰度{I(i,j)|(i,j)∈ΩTar}均值减去背景均值MBG

(c)目标形状——目标近似为椭圆,其短轴Ls与长轴LL之比:

STar=Ls/LL (5)

目标简单形态特征参考值为ATar、ETar、STar,另一运动的疑似目标简单形态特征为AObj、EObj、SObj,定义简单形态特征偏差量:

ΔT=wA·ΔA+wE·ΔE+wS·ΔS (6)

其中,wA、wE和wS分别为面积、亮度和形状偏差权重;面积偏差亮度偏差形状偏差ΔS=|STar-SObj|,|*|为取绝对值运算;

当ΔTTΔ,目标简单形态特征匹配成功;否则,简单形态特征匹配失败,其中,TΔ为一阈值,

1.2.2目标模板特征模型

将目标区域归一化的灰度直方图分布表征目标模板{qu},采用改进的均值漂移算法(MeanShift)进行模板匹配,只截取背景均值MBG以上的灰度直方图表征目标模板,防止背景干扰目标灰度分布特征;

1.3建立目标与干扰物重叠检测模型

在目标简单形态特征匹配失败之后,此时目标特征的简单形态特征和模板特征不再更新,输出预测的目标位置,启动目标与干扰物重叠检测模型,当同时满足以下两个条件,将当前图像帧判断为目标与干扰物重叠状态,对于第k帧图像,

(a)与预测坐标最近的疑似目标面积AObj明显大于目标面积参考值ATar,即:

AObjα1·ATar (7)

其中,α11为一常数;

(b)目标周围一定范围内背景以上像素点数目,在一定时间内平滑的变化,即:

CPkα2·max{CPk-1,CPk-2,…,CPk-N} (8)

其中,α21为一常数,监测数据帧数为N,CPk为第k帧图像跟踪窗口内背景以上像素点数目;

建立目标跟踪状态转移模型,具体包括如下步骤:

将跟踪状态(Z)进行基本划分包括:Z0:简单形态特征匹配跟踪;Z1:干扰物与目标重叠;Z2:目标形态变化,不同的跟踪状态下,采用不同的跟踪策略;

2.1如果前一帧跟踪状态为(Z0),采用如下步骤:

步骤S11:采用最近邻滤波方法进行目标的轨迹匹配;

步骤S12:对最近邻的运动物体采用简单形态特征匹配;

步骤S13:如果简单形态特征匹配成功,更新目标参考特征,输出目标的坐标,当前帧跟踪结束;

步骤S14:如果简单形态特征匹配失败,目标参考特征保持,采用目标与干扰物重叠检测模型判断是否出现目标与干扰物重叠的情况;

步骤S15:如果出现目标与干扰物重叠的情况,输出预测的目标位置,置当前帧跟踪状态为Z1;否则,将模板匹配的中心作为目标坐标进行输出,置当前帧跟踪状态为Z2,结束当前帧跟踪;

2.2如果前一帧跟踪状态为Z1,采用如下步骤:

步骤S21:采用最近邻滤波方法进行目标的轨迹匹配;

步骤S22:对最近邻的物体采用简单形态特征匹配;

步骤S23:如果简单形态特征匹配成功,并记录连续形态特征匹配成功次数Nc和坐标,如果大于匹配次数阈值NT,则输出当前坐标,置跟踪状态为Z0;否则,按预测坐标输出目标坐标,跟踪状态保持Z1

步骤S24:如果简单形态特征匹配失败,检测是否超时,如果超时,重新完成目标捕获,转入目标特征参数初始化,置跟踪状态为Z0;否则,按预测坐标输出目标坐标,跟踪状态保持Z1

2.3如果前一帧跟踪状态为Z2,采用如下步骤:

步骤S31:采用最近邻滤波方法进行目标的轨迹匹配;

步骤S32:对最近邻的物体采用简单形态特征匹配;

步骤S33:如果简单形态特征匹配成功,并记录连续形态特征匹配成功次数Nc和坐标,如果大于匹配次数阈值NT,则输出当前坐标,置跟踪状态为Z0;否则,输出模板匹配坐标,状态保持Z2

步骤S34:如果简单形态特征匹配失败,检测是否超时,如果超时,转入目标特征参数初始化,置跟踪状态为Z0;否则,输出模板匹配坐标,跟踪状态保持Z2

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