一种目标跟踪方法以及设备技术

本发明专利技术公开了一种目标跟踪方法，应用于目标监控系统中的前端设备，获取待检测图像前一帧图像中的目标位置，根据目标位置确定待检测图像当前帧图像中的目标框位置；根据预设的分类器对目标框位置进行一次分类，并对一次分类结果进行目标融合后得到一次目标框，根据一次目标框确定待检测图像当前帧图像的一次目标框位置；根据分类器对一次目标框位置进行二次分类，并对二次分类结果进行目标融合后得到二次目标框，根据二次目标框确定待检测图像当前帧图像的目标位置。本发明专利技术中由于分类器未受到图像样本的干扰、以及采用了两次的精确分类，使得最终确定出的目标位置更加准确。同时，本发明专利技术还公开了一种目标跟踪设备。

Target tracking method and device

The invention discloses a method for tracking the target, the front-end equipment used in target monitoring system, obtain the image to be detected before frame image in the target position is determined according to the image of the current frame image of the target frame position of the target position; according to the preset classifier to the target frame position is a classification, and a classification result obtained after a target fusion target frame, according to a target frame to determine the detection of a target image of current frame image frame position; according to the classifier on a target frame position is two times and two times of classification, the classification results obtained after two times the target fusion target frame, according to the two objective to determine the position of the target frame image of current frame image. In the invention, the final target position is more accurate because the classifier is not interfered by the image sample and adopts the two precise classification. At the same time, the invention also discloses a target tracking device.

【技术实现步骤摘要】
一种目标跟踪方法以及设备
本专利技术涉及通信
，特别涉及一种目标跟踪的方法，同时本申请还特别涉及一种目标跟踪的设备。
技术介绍
视频图像中目标跟踪算法是当前计算机视觉领域的一个研究热点，其中，目标跟踪是智能监控的一个重要组成部分，它对视频监控领域及国防安全方面起到了不可或缺的作用，例如，在军事侦察、交通违章追踪、银行系统安全以及民用生活安全保障等领域。目前，目标跟踪算法主要分为两种，一种是传统的目标跟踪算法；另一种是将目标归为二分类问题，即分为正样本及负样本的实时目标跟踪算法，因其保证实时性，故被广泛应用在各个领域，例如，现有技术中提出了一种基于压缩感知的简单高效的实时目标跟踪算法，该方法首先是要在线获取正负样本，接着通过稀疏测量矩阵对图像特征进行压缩，压缩后的特征几乎保留原始图像所有的重要信息成分，主要是获取满足有限等距特性(restrictedisometryproperty,RIP)条件的稀疏测量矩阵模板，用它对Harr图像特征(输入图像的矩形特征)进行稀疏压缩，最后使用朴素贝叶斯分类器进行分类判断，选出最有可能是目标的矩形框，作为当前目标跟踪结果。测量矩阵：M*N维(M本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种目标跟踪方法，其特征在于，应用于目标监控系统中的前端设备，所述方法至少包括：获取待检测图像前一帧图像中的目标位置，根据所述目标位置确定所述待检测图像当前帧图像中的目标框位置；根据预设的分类器对所述目标框位置进行一次分类，用于对所述待检测图像当前帧图像中的目标位置进行初步分类,并对一次分类结果进行目标融合后得到一次目标框，根据所述一次目标框确定所述待检测图像当前帧图像的一次目标框位置；根据所述分类器对所述一次目标框位置进行二次分类，用于对所述待检测图像当前帧图像中的目标位置进行精确分类,并对二次分类结果进行目标融合后得到二次目标框，根据所述二次目标框确定所述待检测图像当前帧图像的目标位置。

【技术特征摘要】
1.一种目标跟踪方法，其特征在于，应用于目标监控系统中的前端设备，所述方法至少包括：获取待检测图像前一帧图像中的目标位置，根据所述目标位置确定所述待检测图像当前帧图像中的目标框位置；根据预设的分类器对所述目标框位置进行一次分类，用于对所述待检测图像当前帧图像中的目标位置进行初步分类,并对一次分类结果进行目标融合后得到一次目标框，根据所述一次目标框确定所述待检测图像当前帧图像的一次目标框位置；根据所述分类器对所述一次目标框位置进行二次分类，用于对所述待检测图像当前帧图像中的目标位置进行精确分类,并对二次分类结果进行目标融合后得到二次目标框，根据所述二次目标框确定所述待检测图像当前帧图像的目标位置。2.如权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，在获取待检测图像前一帧图像中的目标位置之前，还包括：离线获取训练样本，所述训练样本由正样本和负样本组成；从所述训练样本中提取出图像特征，所述图像特征包括HOG特征和SUR特征；根据压缩降维方法对所述图像特征进行降维后得到降维图像特征；将所述降维图像特征输入到SVM中进行训练后得到所述分类器。3.如权利要2所述的目标跟踪方法，其特征在于，根据压缩降维方法对所述图像特征进行降维后得到降维图像特征，具体包括：根据稀疏测量矩阵对所述图像特征进行一次降维后得到稀疏图像特征；根据主成分分析算法PCA对所述稀疏图像特征进行二次降维后得到降维图像特征。4.如权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，根据所述目标位置确定所述待检测图像当前帧图像中的目标框位置，以及根据所述一次目标框确定所述待检测图像当前帧图像的一次目标框位置，具体包括：以所述目标位置为圆心、第一预设半径产生圆，并在所述圆内确定多个目标位置，根据所述多个目标位置确定出当前帧图像中的目标框位置；以所述一次目标框为圆心、第二预设半径产生圆，并在所述圆内确定出多个一次目标框，根据所述多个一次目标框确定出当前帧图像中的一次目标框位置；其中,所述第一预设半径不小于所述第二预设半径。5.如权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述目标融合的公式具体为：Rect[x，y]＝mean(Rect[x0，y0]，…，Rect[xn，yn]}其中，Rect[xi，yi]的i＝0,1,...,n对应分类结果为y＝1的所有目标框,xi，yi对应的是目标框左上角的坐标位置。6.一种目...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈媛，
申请(专利权)人：浙江宇视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33