[发明专利]基于多特征信息融合的目标检测跟踪识别方法和系统

说明书

本发明涉及光电跟踪识别技术领域，公开了一种基于多特征信息融合的目标检测跟踪识别方法和系统，所述方法包括：获取实时光电追踪视频；基于帧差法提取光电追踪视频中的运动目标集合；基于特征筛选算法筛选出运动目标集合中的疑似目标；将疑似目标输入目标识别模型中进行识别，得到第一识别结果；若第一识别结果表明疑似目标是预定目标，则将疑似目标作为跟踪目标，并基于跟踪目标的位置信息对跟踪算法进行初始化，再启动跟踪算法对跟踪目标进行跟踪；若第一识别结果表明疑似目标不是预定目标，则转至获取实时光电追踪视频的步骤。本发明有效排除了目标检测跟踪识别时，其他运动目标对跟踪目标的干扰，提高了目标检测跟踪识别的准确性。

技术领域

本发明涉及光电跟踪识别技术领域，具体是指一种基于多特征信息融合的目标检测跟踪识别方法和系统。

背景技术

在光电跟踪系统中，需要保持跟踪目标在光电系统的视野之中，并不断调整光电系统的视野使其跟随跟踪目标活动，同时还会通过跟踪算法在光电系统的追踪视频图像上标示出跟踪框，用以指示正在跟踪的目标。但是，现有光电系统在目标跟踪时，如果目标周围有其他目标干扰，常常会导致光电跟踪系统目标跟踪错误。

以无人机举例来说，伴随无人机技术的不断成熟和成本的降低，各种类型的无人机在实际生活中应用更加广泛。无人机在带来生活便利的同时也给人们的生活带来了威胁，实际中无人机滥用和违规飞行现象日趋严重，利用无人机进行偷拍、侵犯个人隐私的事件层出不穷。面对此类威胁，目前常会采用光电跟踪的方式对无人机进行跟踪识别，以配合无人机反制系统对违规无人机进行处置。

但是，由于无人机目标尺寸小、飞行速度易变、飞行环境复杂，因此需要无人机反制系统对目标的检测和跟踪识别方法性能有很高的要求。基于无人机的运动特性，对视频中的运动目标进行检测，这种方法能有效的检测出无人机，但是当视频中有多个运动目标时，检测到的运动目标不一定就都是无人机，可能有鸟、民航、风筝等不同的飞行物。由于鸟的飞行轨迹不像无人机那样在一定时间内有一定的稳定性和固定性，因此基于运行轨迹的方法能有效的将鸟的误检去除，但是对于民航和风筝等非无人机的飞行物的干扰仍然存在，无法有效的剔除。在此情形下，采用光电系统对无人机进行跟踪，就容易出现跟踪目标错误的问题。

发明内容

基于以上技术问题，本发明提供了一种基于多特征信息融合的目标检测跟踪识别方法和系统，有效排除了目标检测跟踪识别时，其他运动目标对跟踪目标的干扰，提高了目标检测跟踪识别的准确性。

为解决以上技术问题，本发明采用的技术方案如下：

一种基于多特征信息融合的目标检测跟踪识别方法，包括：

获取实时光电追踪视频；

基于帧差法提取光电追踪视频中的运动目标集合；

基于特征筛选算法筛选出运动目标集合中的疑似目标；

将疑似目标输入目标识别模型中进行识别，得到第一识别结果；

若第一识别结果表明疑似目标是预定目标，则将疑似目标作为跟踪目标，并基于跟踪目标的位置信息对跟踪算法进行初始化，再启动跟踪算法对跟踪目标进行跟踪；

若第一识别结果表明疑似目标不是预定目标，则转至获取实时光电追踪视频的步骤。

一种基于多特征信息融合的目标检测跟踪识别系统，包括：

视频数据获取模块，视频数据获取模块用于获取实时光电追踪视频；

运动目标获取模块，运动目标获取模块用于基于帧差法提取光电追踪视频中的运动目标集合；

疑似目标筛选模块，疑似目标筛选模块用于基于特征筛选算法筛选出运动目标集合中的疑似目标；

预定目标识别模块，预定目标识别模块用于将疑似目标输入目标识别模型中进行识别，得到第一识别结果；