[发明专利]一种基于KCF的目标追踪算法

权利要求书

1.一种基于KCF的目标追踪算法，其特征在于，所述目标追踪算法包括：采用KCF与OD交替处理视频帧，以逐帧追踪目标。

2.如权利要求1所述的基于KCF的目标追踪算法，其特征在于，采用OD处理第1帧视频，采用KCF处理第2帧至第N帧视频，采用OD处理第N+1帧视频，其中N为大于等于2的整数。

3.如权利要求2所述的基于KCF的目标追踪算法，其特征在于，N为小于等于7的整数。

4.如权利要求2所述的基于KCF的目标追踪算法，其特征在于，采用OD处理第N+1帧视频之后，采用最新的OD结果修正KCF追踪器。

5.如权利要求2所述的基于KCF的目标追踪算法，其特征在于，通过判断KCF的历史追踪效果来决定是否由KCF切换到OD；若KCF在历史帧中追踪效果好，则继续由KCF处理视频帧，若追踪效果变差，则切换到OD。

6.如权利要求5所述的基于KCF的目标追踪算法，其特征在于，KCF的追踪效果由响应矩阵表示，在越靠近追踪目标的位置，KCF追踪器响应越大，整体分布呈单峰状，KCF追踪效果越好，峰的锐度越高，KCF追踪效果越差，峰的锐度越低。

7.如权利要求6所述的基于KCF的目标追踪算法，其特征在于，获得所述响应矩阵的方法包括：采用KCF追踪器学习目标的特征，在目标周围遍历计算响应，响应表示当前位置图形与目标的相似程度，通过遍历得到响应矩阵。

8.如权利要求7所述的基于KCF的目标追踪算法，其特征在于，计算KCF的平均响应锐度，若响应锐度大于阈值，则继续由KCF处理视频帧，并更新模板；若响应锐度小于阈值，则切换到OD，由OD处理视频帧，并修正KCF追踪器模板。

9.如权利要求8所述的基于KCF的目标追踪算法，其特征在于，当OD检测到多个目标时，在修正KCF追踪器模板之前，所述目标追踪算法还包括：

上一帧的每个KCF追踪器分别在当前目标处计算响应，作为该追踪器与该目标的外观相似度；

计算前后帧目标之间的位置关系；

根据响应与位置进行匹配。

10.如权利要求9所述的基于KCF的目标追踪算法，其特征在于，上一帧的KCF追踪器分别在不同目标的位置计算响应，相同目标的响应值高于不同目标的响应值。