[发明专利]目标跟踪方法及装置

说明书

本发明涉及图像识别领域，尤其涉及一种目标跟踪方法及装置。本发明的实现原理为：获取传感器采集的事件流，对事件流进行簇生成，对第一时间序列进行粒子过滤处理，得到第二时间序列，第二时间序列包括单个或多个目标的坐标数据。本发明可以将事件流生成簇，从而可以将后续步骤处理的数据的量大大降低，从而提高处理的效率，提高处理的速度，这种改进，可以降低同等情况下目标跟踪算法需要的硬件计算力，或在同样硬件计算力的情况下提高跟踪效果。

技术领域

本发明涉及图像识别领域，尤其涉及一种目标跟踪方法。

背景技术

图像识别领域中存在目标跟踪速度慢的问题。图像识别领域中目标跟踪速度慢是目标跟踪中一个重要的缺点，其直接会导致目标跟踪精度的降低，甚至会导致目标跟踪的失败，即目标的丢失或目标的混淆。这种结果在多数情况下是不可恢复的。DVS是一种新型的图像传感器，其特点是仅仅对像素值变化的信号进行采集，对未值未变化的像素的信号忽略。DVS本身获取的事件流具有时间戳间隔不等的特性，对于传统的图像跟踪算法来说比较难以处理。

发明内容

本发明实施例提供一种目标跟踪方法及装置，可以将事件流生成簇，从而可以将后续步骤处理的数据的量大大降低，从而提高处理的效率，提高处理的速度。

本发明实施例提供一种目标跟踪方法，包括：

获取传感器采集的事件流，所述事件流包括按照时域增序排列的多个基于目标对象的运动状态变化的事件，所述事件为所述目标对象部分或全部的像素值发生变化；

对所述事件流进行簇生成，得到目标簇的第一时间序列，所述第一时间序列包括至少一个所述目标对象的事件中心坐标数据；

对所述第一时间序列进行粒子过滤处理，得到第二时间序列，所述第二时间序列包括至少一个所述目标对象的坐标数据。

在一实施例中，对所述事件流进行簇生成的步骤包括：

若候选事件的时、空相邻范围内已存在当前簇的任何部分，则将所述候选事件归属于当前簇，所述候选事件为所述事件流中时域上滞后于当前时刻的事件，所述当前簇为当前时刻已经存在的簇；和/或，

若候选事件的时、空相邻范围内不存在当前簇的任何部分或系统中未存在任何当前簇，则创建包括所述候选事件的新簇。

在一实施例中，在创建包括所述候选事件的新簇之后，所述方法还包括：

计算系统中所有的簇的总数；

若所述总数大于数量N，则不再增加新簇，其中所述数量N根据系统的处理能力动态调整。

在一实施例中，所述数量N为3。

在一实施例中，对所述事件流进行簇生成的步骤包括：

对预设时间间隔t1至t2间所采集的全部事件在时间和空间坐标体系内进行聚类计算，生成多个类，所述多个类为多个簇。

在一实施例中，所述聚类计算具体采用以下算法中的任意一种：

k-均值、均值漂移聚类、基于密度的聚类方法、凝聚层次聚类和图团体检测。

在一实施例中，对所述事件流进行簇生成的步骤包括：

对预设时间间隔t1至t2间所采集的全部事件在时间和空间坐标体系内进行区域生长计算，生长成多个独立的区域，所述多个独立的区域为多个簇。

在一实施例中，所述对所述事件流进行簇生成的步骤包括：

从所述事件流中确定待跟踪的候选事件中心；

当所述候选事件中心的运动状态在时间间隔阈值内为预设状态时，确定所述候选事件中心不存在新事件；