[发明专利]二维影像目标跟踪优化方法及装置

权利要求书

1.二维影像目标跟踪优化方法，其特征在于：其包括以下步骤：

(1)获取目标的速度分布，取前若干帧目标跟踪的结果，统计分析其范围分布，建立初始速度的信任区间，用于估计下一帧图像上目标的位置是否出现偏差；

(2)检测目标跟踪的结果是否异常，根据目标在当前帧图像中的位置，估计当前速度，与初始速度的信任区间进行比较，若当前速度处于信任区间内，则认为跟踪有效，不进行优化，否则对目标的当前速度进行优化；

(3)对目标的异常速度进行优化，根据目标在前若干帧的运动参数，采用基于运动学的估计方法，预测出当前帧的速度，并计算优化后目标在当前帧图像中的位置；

(4)获取初始帧的目标局部描述符，在初始帧图像上，以标注目标为中心，建立基于像素特征的局部描述符，作为验证优化的参考值；

(5)验证优化是否有效，若优化有效，保留其作为最终跟踪结果；

(6)执行下一帧优化。

2.根据权利要求1所述的二维影像目标跟踪优化方法，其特征在于：在所述步骤(1)中，在初始帧给定跟踪目标后，根据前n-1帧跟踪结果，统计初始的速度分布，得到平均值μ及标准差σ，根据μ及σ建立速度的信任区间V。

3.根据权利要求2所述的二维影像目标跟踪优化方法，其特征在于：在所述步骤(2)中，根据第n帧的目标跟踪结果p_n估算出当前目标的运动速度v_n，若v_n在信任区间V内，则认为第n帧跟踪结果未发现异常；若v_n在信任区间V之外，则认为第n帧跟踪结果出现异常。

4.根据权利要求3所述的二维影像目标跟踪优化方法，其特征在于：在所述步骤(3)中，根据前m帧目标的运动参数，采用卡尔曼滤波预测方法估计出当前目标的真实运动速度v_r，同时计算出当前目标的估计位置为p′_n＝p_n-1+v_r。

5.根据权利要求4所述的二维影像目标跟踪优化方法，其特征在于：在所述步骤(4)中，在含有标注信息的初始帧图像上，以目标为中心，提取基于像素特征的局部描述符作为参考值D₀。

6.根据权利要求5所述的二维影像目标跟踪优化方法，其特征在于：在所述步骤(5)中，分别以p_n，p′_n为中心，提取基于像素特征的局部描述符D₁，D₂，采用基于互相关的相似性评价指标θ(·)，分别评价优化前后目标位置的局部描述符与初始帧参考值的相似性θ(D₁，D₀)，θ(D₂，D₀)，取其中较大值对应的目标位置作为优化后的目标跟踪优化结果。

7.根据权利要求6所述的二维影像目标跟踪优化方法，其特征在于：在所述步骤(6)中，将优化后第n帧的目标速度添加至前n-1帧的速度统计中，计算出新的平均值μ′及标准差σ′用于对下一帧的速度进行检测。

8.二维影像目标跟踪优化装置，其特征在于：其包括：

目标的速度分布获取模块，其配置来取前若干帧目标跟踪的结果，统计分析其范围分布，建立初始速度的信任区间，用于估计下一帧图像上目标的位置是否出现偏差；

异常检测模块，其配置来根据目标在当前帧图像中的位置，估计当前速度，与初始速度的信任区间进行比较，若当前速度处于信任区间内，则认为跟踪有效，不进行优化，否则对目标的当前速度进行优化；

异常速度优化模块，其配置来根据目标在前若干帧的运动参数，采用基于运动学的估计方法，预测出当前帧的速度，并计算优化后目标在当前帧图像中的位置；

局部描述符获取模块，其配置来获取初始帧的目标局部描述符，在初始帧图像上，以标注目标为中心，建立基于像素特征的局部描述符，作为验证优化的参考值；

验证模块，其配置来验证优化是否有效，若优化有效，保留其作为最终跟踪结果。