用于国土资源监控的目标追踪方法技术

本公开是关于一种用于国土资源监控的目标追踪方法。该方法包括：获取当前帧图像，根据预先训练得到的贝叶斯分类器对所述当前帧图像的上一帧图像进行处理以确定所述当前帧图像中的跟踪目标的目标位置；获取下一帧图像，将所述下一帧图像作为所述当前帧图像，返回上述步骤重复跟踪处理直至所有图像序列的所有帧图像处理完毕；在所述跟踪处理过程中，当所述跟踪目标消失时，根据预设的目标位置预测算法预测得到在下一帧图像中所述跟踪目标的目标位置。本公开可以在国土资源的复杂场景下长久稳定可靠地跟踪监控目标。

【技术实现步骤摘要】
用于国土资源监控的目标追踪方法
本公开涉及信息监控
，尤其涉及一种用于国土资源监控的目标追踪方法。
技术介绍
随着我国经济的迅猛发展，土地供需矛盾日益突出，违法建设占用耕地现象、城市非法用地或者不合规用地建设现象和矿产资源的偷采盗采现象屡有发生。目前在国土资源监测方面主要利用卫星遥感监测等技术手段监测土地利用变化情况，通过不同年度前后时间土地遥感图像变化核查各地方违法用地状况。但是卫星监测更多的是从国家层面进行宏观监管，涉及到某区域性资源监控，则更多的是采用通过建设视频监控系统来进行监管。国土资源的视频监控系统在实际工程应用中存在一些问题，例如在复杂场景(如野外树林、山地等复杂场景)下，监控目标(如车辆或人员)会出现成像质量差、对比度低、背景混乱、目标姿态变化或被遮挡(包括部分和完全遮挡)等情况。这些情况下目前的视频监控系统难以长久稳定地跟踪监控目标，造成视频监控系统的监控误区，可能导致出现一些不必要的误判。因此，有必要提供一种新的技术方案改善上述方案中存在的一个或者多个问题。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于国土资源监控的目标追踪方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前帧图像，根据预先训练得到的贝叶斯分类器对所述当前帧图像的上一帧图像进行处理以确定所述当前帧图像中的跟踪目标的目标位置；获取下一帧图像，将所述下一帧图像作为所述当前帧图像，返回上述步骤重复跟踪处理直至所有图像序列的所有帧图像处理完毕；在所述跟踪处理过程中，当所述跟踪目标消失时，根据预设的目标位置预测算法预测得到在下一帧图像中所述跟踪目标的目标位置。

【技术特征摘要】
1.一种用于国土资源监控的目标追踪方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前帧图像，根据预先训练得到的贝叶斯分类器对所述当前帧图像的上一帧图像进行处理以确定所述当前帧图像中的跟踪目标的目标位置；获取下一帧图像，将所述下一帧图像作为所述当前帧图像，返回上述步骤重复跟踪处理直至所有图像序列的所有帧图像处理完毕；在所述跟踪处理过程中，当所述跟踪目标消失时，根据预设的目标位置预测算法预测得到在下一帧图像中所述跟踪目标的目标位置。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据预先训练得到的贝叶斯分类器对所述当前帧图像的上一帧图像进行处理以确定所述当前帧图像中的跟踪目标的目标位置包括：在所述上一帧图像中的目标位置周围距离为预设半径的圆形范围内，利用粒子滤波器随机采样得到第一预定数目的候选样本；根据所述预先训练得到的贝叶斯分类器对获得的每个所述候选样本进行分类，计算每个所述候选样本的分类器响应，并将具有最大分类器响应的候选样本确定为所述当前帧图像中的跟踪目标进而确定目标位置。3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述预先训练得到的贝叶斯分类器由以下方式确定：获取第一帧图像，在所述第一帧图像中选取所述跟踪目标的跟踪区域；在所述跟踪区域利用粒子滤波器随机选取第二预定数目的正负模板；根据所述第二预定数目的正负模板对朴素贝叶斯分类器进行训练得到所述预先训练得到的贝叶斯分类器。4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述预先训练得到的贝叶斯分类器如下：其中，先验概率均匀分布，即p(y＝1)＝p(y＝0)；y∈{0,1}表示二值标记的二值变量；n为待分类的候选样本个数，xi为每个待分类候选样本的特征向量；p(xi|y＝1),p(xi|y＝0)通过高斯分布进行估计，其服从具有四个参数的如下高斯分布：1所述分别为所述正模板的均值和标准差，所述分别为所述负模板的均值和标准差。5.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡锦龙，
申请(专利权)人：西安天和防务技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西,61