[发明专利]一种基于改进粒子群优化算法的目标跟踪方法在审
| 申请号： | 201910484131.4 | 申请日： | 2019-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN110288634A | 公开（公告）日： | 2019-09-27 |
| 发明（设计）人： | 孙辉;黎佳宾;邓瑞;李梦;夏龙龙;邹时贵;廖晓龙;王序宇 | 申请（专利权）人： | 成都启泰智联信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06T7/90;G06N3/00 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 刘晓岚 |
| 地址： | 610000 四川省成都市天*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于改进粒子群优化算法的目标跟踪方法，涉及数字图像处理技术领域。该方法首先对图像序列中要跟踪的目标进行框选处理，并通过求取目标区域在HSV颜色空间的一维特征，对目标区域进行描述；然后采用一种线性递减的惯性权重策略，调整粒子群优化算法中的惯性权重，对粒子群优化算法中的粒子的开发与探索能力进行平衡；最后采用双种群的粒子群优化算法对图像序列中的目标进行跟踪。本发明提供的基于改进粒子群优化算法的目标跟踪方法，采用双种群的粒子群优化算法用于图像序列中的目标跟踪，使得粒子向个体最优位置与全局最优位置学习的能力得到了平衡，有利于粒子的位置更新，能进一步提高跟踪效率和跟踪精度。 | ||
| 搜索关键词： | 粒子群优化算法 目标跟踪 图像序列 粒子 跟踪 惯性权重 目标区域 种群 数字图像处理技术 个体最优位置 全局最优位置 改进 位置更新 线性递减 一维特征 框选 平衡 探索 开发 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进粒子群优化算法的目标跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、读取要处理的图像序列，在第一帧图像中对要跟踪的目标进行框选，得到目标在第一帧的位置，即确定所需跟踪的目标；步骤2、根据框选的目标，将目标区域的图像由RGB图像转换为HSV图像，并计算目标区域在HSV颜色空间的一维特征，用于对目标区域进行描述；步骤3、根据目标区域在HSV颜色空间的一维特征，利用线性递减的惯性权重调整方法调整粒子群优化算法中的惯性权重w，对粒子群优化算法中的粒子的开发与探索能力进行平衡；步骤4、采用双种群的粒子群优化算法对图像序列中的目标进行跟踪，并输出跟踪结果。
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