对象跟踪方法和设备技术
【技术实现步骤摘要】
对象跟踪方法和设备
本专利技术总体涉及图像识别，具体涉及对象跟踪方法和设备
技术介绍
对象跟踪技术在监控、人机交互、车载导航、视讯索引等众多领域中有着广泛的应用。逐帧匹配跟踪对象是一个经典的研究课题。目前已经提出了很多基于灰度/彩色图像来逐帧匹配跟踪对象的方法，比如基于几何形状、目标轮廓、彩色直方图、梯度直方图等进行跟踪。例如，专利文献US8102390B2公开了基于灰度图的逐帧匹配跟踪方法。在该方法中，把灰度图中的图像块分成若干个区域，并使用各个区域的快速傅里叶变换（FFT）的值作为匹配特征来进行对象的匹配，最终实现对象的跟踪。然而，使用灰度/彩色图像进行对象跟踪有一个很难解决的技术问题，就是光照的变化会很大程度的影响跟踪效果。由于视差图基本不受光照变化的影响，因此人们已经开始研究基于视差值的对象匹配跟踪。但是，目前基于视差值的匹配跟踪算法普遍存在下述问题：即当对象进行旋转从而导致该对象的形状或轮廓发生变化时，例如如图1所示当作为被跟踪对象的车辆发生转弯时，可能会导致跟踪失败。
技术实现思路
根据本专利技术的一个实施例，提供了一种对象跟踪方法，包括：基于对象在前一帧...
【技术保护点】
一种对象跟踪方法，包括：基于对象在前一帧视差图中的尺寸，确定该对象在当前帧视差图中的尺寸；以对应于所述尺寸的矩形框在当前帧视差图中的预定区域内滑动；将前一帧视差图中采用的预定类型的匹配特征作为在当前帧视差图中采用的匹配特征，对于当前帧视差图中所述矩形框滑动到的每个位置区域，计算所述匹配特征在该位置区域的向量表示；计算所述匹配特征在每个所述位置区域的向量表示与所述匹配特征在前一帧视差图中对象的位置矩形框中的区域的向量表示之间的匹配度；确定各个所述位置区域中具有最大匹配度的位置区域，作为所述对象在当前帧视差图中的位置。
【技术特征摘要】
1.一种对象跟踪方法，包括：基于对象在前一帧视差图中的尺寸，确定该对象在当前帧视差图中的尺寸；以对应于在当前帧视差图中的所述尺寸的矩形框在当前帧视差图中的预定区域内滑动；将前一帧视差图中采用的预定类型的匹配特征作为在当前帧视差图中采用的匹配特征，对于当前帧视差图中所述矩形框滑动到的每个位置区域，计算所述匹配特征在该位置区域的向量表示；计算所述匹配特征在每个所述位置区域的向量表示与所述匹配特征在前一帧视差图中对象的位置矩形框中的区域的向量表示之间的匹配度；确定各个所述位置区域中具有最大匹配度的位置区域，作为所述对象在当前帧视差图中的位置；其中在第一帧视差图中采用的所述预定类型的匹配特征通过如下处理构建：将第一帧视差图中对象的位置矩形框中的区域划分成n×m个小块；计算每个所述小块中的平均视差值；从所述n×m个小块中随机选择M个小块对，其中每一个小块对包括两个小块，并且这两个小块的平均视差值之差大于第一预定阈值；对于每一个小块对，连接该小块对中的两个小块形成一个所述匹配特征。2.如权利要求1所述的对象跟踪方法，其中在前一帧视差图中采用的各个匹配特征之间的结构关系在对象发生旋转时保持不变。3.如权利要求1所述的对象跟踪方法，其中，对应于所述尺寸的矩形框包括：尺寸和所述对象在当前帧视差图中的尺寸相一致的矩形框、宽度比所述对象在当前帧视差图中的宽度大的矩形框、以及宽度比所述对象在当前帧视差图中的宽度小的矩形框，并且所述以对应于所述尺寸的矩形框在当前帧视差图中的预定区域内滑动包括以上述三种矩形框中的至少一种在所述预定区域内滑动。4.如权利要求1所述的对象跟踪方法，其中对于当前帧视差图中所述矩形框滑动到的每个位置区域，计算所述匹配特征在该位置区域的向量表示包括：将所述位置区域划分为n×m个小块；计算每个所述小块中的平均视差值；利用形成匹配特征的两个小块在当前帧视差图中的位置坐标和平均视差值确定所述匹配特征在该位置区域的向量表示。5.如权利要求4所述的对象跟踪方法，其中计算所述匹配特征在每个所述位置区域的向量表示与所述匹配特征在前一帧视差图中对象的位置矩形框中的区域的向量表示之间的匹配度包括：对于每个所述位置区域，利用所述匹配特征在该位置区域的各个向量表示之间的结构关系，建立匹配特征的相关性矩阵；对于每个所述相关性矩阵，计算其与利用所述匹配特征在前一帧视差图中对象的位置矩形框中的区域的向量表示所建立的相关性矩阵的对应元素之间的差值，并计算各个...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨田雨，刘殿超，鲁耀杰，师忠超，王刚，
申请(专利权)人：株式会社理光，
类型：发明
国别省市：日本;JP
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。