[发明专利]基于相关性滤波器算法的物体位置追踪方法有效

专利信息
申请号: 201910168996.X 申请日: 2019-03-06
公开(公告)号: CN110009660B 公开(公告)日: 2021-02-12
发明(设计)人: 任重;张家玄 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: G06T7/246 分类号: G06T7/246;G06T7/277;G06T7/73
代理公司: 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人: 邱启旺
地址: 310058 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种基于相关性滤波器算法的物体位置追踪方法。本发明利用Kalman滤波器构建运动学预估器来预测目标物体位置。结合目标物体先前的运动情况对当前时刻的位置进行预估,再结合相关性滤波器算法所产生的测量结果对预估位置进行修正,从而能够产生更为平滑的运动轨迹,大大减弱了噪声干扰。本发明采用响应质量评估模型来衡量相关性滤波器算法物体追踪结果的可靠性,在不可靠的情况下直接采纳运动学预估器的估计结果,不对底层相关性滤波器进行更新,避免了相关性滤波器算法的退化问题。本发明具有很好的精确性及鲁棒性,可靠性高,能够有效地在二维图像中实现对任意物体的位置追踪。
搜索关键词: 基于 相关性 滤波器 算法 物体 位置 追踪 方法
【主权项】:
1.一种基于相关性滤波器算法的物体位置追踪方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)使用Kalman滤波器作为运动学预估器,根据目标物体之前的运动状态预测其在当前图像帧中的二维位置,即为估计位置。(2)以估计位置为中心点,在邻近的矩形局部区域内计算提取多个维度的图像视觉特征。每一个学习率数值对应一组相关性滤波器,每组相关性滤波器中滤波器的数目与图像视觉特征的维度数目相等。(3)按照基本相关性滤波器算法或者相关性滤波器改进算法,结合提取得到的图像视觉特征,计算相关性滤波器响应结果。(4)根据响应质量评估模型,对于步骤3每一个响应结果计算其响应得分数值,数值越大则代表响应结果越可靠。(5)将所有的响应得分数值归一化,作为每个响应结果的权重,再将所有的响应结果加权求和作为最终响应结果。根据响应质量评估模型,计算最终响应结果的得分数值作为最终响应得分(6)在最终响应结果上寻找峰值点,为相关性滤波器算法计算得到的物体位置,即为测量位置。(7)根据当前图像帧之前邻近多个图像帧的最终响应得分计算响应阈值。如果当前图像帧的最终响应得分小于响应阈值,则认为相关性滤波器算法计算得到的测量位置不可靠,将步骤1中预测得到的估计位置作为物体的最终位置。如果当前图像帧的最终响应得分不小于响应阈值,则认为相关性滤波器算法计算得到的测量位置可靠,将其输入Kalman滤波器修正步骤1中的估计位置,并且将修正结果作为物体的最终位置。(8)如果相关性滤波器算法计算得到的测量位置不可靠,则结束本图像帧的处理工作。对于下一个图像帧重新从步骤1开始执行。如果相关性滤波器算法计算得到的测量位置可靠,则按照基本相关性滤波器算法或者改进相关性滤波器算法,根据不同的学习率数值分别更新每组相关性滤波器。之后再进入下一个图像帧的处理工作,重新从步骤1开始执行。
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