[发明专利]基于深度视觉传感器的自动跟踪方法、系统、终端以及介质

权利要求书

1.一种基于深度视觉传感器的自动跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：

采集彩色图像和深度图像；

以所述深度图像的首帧图像中的中心点为迭代的最佳种子点，对首帧图像进行迭代分割得到首帧图像的目标区域，以获得目标初始化质心数据、目标初始化边界信息以及目标初始化颜色直方图数据；

根据所述目标初始化质心数据查找下一帧图像最佳种子点位置，并对所述下一帧图像进行迭代分割得到所述下一帧图像的目标区域，以提取所述目标区域的边界信息以及颜色直方图数据；

根据所述下一帧图像的目标区域的边界信息筛选与校正目标区域边界信息，并根据所述颜色直方图数据验证该区域为正确目标区域的概率；

将目标区域结合深度图像计算得到目标的距离和夹角，以输出当前位置信息并更新各参数。

2.根据权利要求1所述的基于深度视觉传感器的自动跟踪方法，其特征在于，以所述深度图像的首帧图像中的中心点为迭代的最佳种子点，对首帧图像进行迭代分割得到首帧图像的目标区域，以获得目标初始化质心数据、目标初始化边界信息以及目标初始化颜色直方图数据的方式包括：

根据所述深度图像中的首帧图像的最佳种子点对所述首帧图像进行生长，并分割所述首帧图像得到目标区域以及背景区域；

对分割后的首帧图像进行轮廓检测以提取所述目标区域的目标初始化边界信息，并计算所述目标区域的平均深度；

提取所述目标区域的目标初始化颜色直方图数据，以验证该区域为正确目标区域；

将正确的目标区域得边界信息作为目标尺度回归基础参数，并根据所述目标区域提取目标初始化质心数据。

3.根据权利要求1所述的基于深度视觉传感器的自动跟踪方法，其特征在于，根据所述目标初始化质心数据查找下一帧图像最佳种子点位置的方式包括：根据目标在当前帧中的距离和偏航角得到最佳种子点位置信息。

4.根据权利要求1所述的基于深度视觉传感器的自动跟踪方法，其特征在于，根据所述下一帧图像的目标区域的边界信息筛选与校正正确提取的目标区域，并根据所述颜色直方图数据验证该区域为正确的目标区域的概率方式包括：

对分割后的下一帧图像进行轮廓检测以提取下一帧的边界信息，并筛选目标正确的区域；

提取筛选后的目标区域的颜色直方图数据，将所述颜色直方图数据与模板数据进行匹配，若匹配度达到匹配阈值，则为认为跟踪成功，该目标区域为正确的目标区域。

5.根据权利要求1所述的基于深度视觉传感器的自动跟踪方法，其特征在于，将正确的目标区域结合深度图像计算得到目标的距离和夹角，以输出当前位置信息并更新各参数的方式包括：将正确的目标区域结合深度图像计算得到距离和夹角，以得到当前位置信息并更新回归模板参数与颜色匹配模板参数。

6.根据权利要求1所述的基于深度视觉传感器的自动跟踪方法，其特征在于，对彩色图像和深度图像分别进行对齐处理。

7.根据权利要求1所述的基于深度视觉传感器的自动跟踪方法，其特征在于，所述方法还包括：所述下一帧图像最佳种子点位置结合生长算法对所述下一帧图像进行生长。

8.一种基于深度视觉传感器的自动跟踪系统，其特征在于，包括：

图像采集模块，用于采集彩色图像和深度图像；

初始化模块，用于以所述深度图像的首帧图像的中心点为迭代的最佳种子点，对首帧图像进行迭代分割得到目标区域，以获得目标初始化质心数据、目标初始化边界信息以及目标初始化颜色直方图数据；

目标判决模块，根据所述目标初始化质心数据查找下一帧图像最佳种子点位置，并对所述下一帧图像进行迭代分割得到所述下一帧图像的目标区域，以提取所述目标区域的边界信息以及颜色直方图数据；

校正与验证模块，根据尺度回归模板的信息筛选和校正当前帧提取的目标区域，并根据所述颜色直方图数据验证该区域为正确的目标区域；

位置输出模块，用于将正确的目标区域结合深度图像计算得到距离和夹角，以输出当前位置信息并更新各参数。