[发明专利]一种基于视觉的物体跟踪方法在审
| 申请号： | 201711243635.4 | 申请日： | 2017-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN108062764A | 公开（公告）日： | 2018-05-22 |
| 发明（设计）人： | 贾文峰;赵小星;李博闻;雷旭 | 申请（专利权）人： | 极翼机器人（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/262 | 分类号： | G06T7/262;G06T7/246;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 201203 上海市浦东新区张江高科*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明是一种基于视觉的长时间物体追踪方法，步骤包括：对于手机采集的每一帧图像作为输入，由用户框选待跟踪的目标，运行多尺度KCF跟踪器。跟踪过程中由峰值旁瓣比计算跟踪置信度，在高置信度时更新跟踪滤波器模型。当置信度小于一定阈值时，证明跟踪物体受到遮挡，此时运行YOLO检测过程。YOLO检测出多个备选目标，此时根据已学习的跟踪滤波器模型与备选目标作精检测，得到响应值最大的即为跟踪目标。本方法跟踪目标准确，实时性好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 视觉 物体 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于视觉的物体跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：用户框选待跟踪目标后运行跟踪过程，实时计算跟踪过程中的峰值旁瓣比PSR，当PSR大于阈值τ1时，启动KCF跟踪和KCF检测过程，更新跟踪结果及相关滤波器模型，当PSR在τ1和τ2之间时，只更新跟踪结果，不更新相关滤波器模型，当PSR小于τ2时，不执行跟踪过程，运行检测模块；S2：、跟踪过程中不训练单独的分类器用于检测模块；S3：检测时运行YOLO检测器，检测出图像中所有可能包含的20种常用对象作为进一步检测的输入；S4：将检测结果与跟踪滤波器模型作叉乘，当结果大于阈值P时，更新跟踪结果，并停止运行检测器。
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