一种基于无人机平台的目标跟踪方法技术

本发明专利技术涉及一种基于无人机平台的目标跟踪方法，分别从目标区域与背景区域提取正样本模板与负样本模板，实现能够抑制背景干扰的相关滤波算法，能够有效地去除背景的干扰，提高跟踪的准确性。为了提高跟踪的快速性，本发明专利技术采用积分反馈与前馈策略对相关滤波跟踪结果进行修正，可以减小跟踪窗口且无需多步迭代计算，提高了跟踪的快速性。

A target tracking method based on unmanned aerial vehicle platform

The invention relates to a method for tracking the UAV platform based on the target from the target area and background area extraction of positive samples and negative sample template template, realize the filtering algorithm can suppress the background interference, can effectively remove the background interference, improve the tracking accuracy of the. In order to improve the rapidity of tracking, the integral feedback and feedforward strategy are used to modify the correlation filter tracking results, which can reduce the tracking window and do not need multi-step iterative computation, which improves the rapidity of tracking.

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机平台的目标跟踪方法
本专利技术属于图像处理与计算机视觉
，涉及一种基于无人机平台的目标跟踪方法。
技术介绍
随着现代科学技术的发展，无人机系统性能不断提高。无人机在测绘、航拍、交通监控、治安巡逻等领域具有广阔的应用前景和发展空间。利用无人机视觉系统实现移动目标的快速跟踪具有重大的现实意义。相关跟踪算法是一种常用的快速跟踪方法，通过选取目标模板，计算图像与模板的相关系数可以得到目标在图像中的位置信息。这类方法通常只使用了目标模板作为正样本，而忽略了背景等可作为负样本的信息。当目标运动速度过快，部分超出了跟踪窗口时，需要迭代计算。每帧图像需要执行多步计算才能使迭代过程收敛。由于无人机平台上的计算资源有限、实时性要求较高，对多步迭代算法的改进与简化也提出了更高的要求。文献“基于局部敏感直方图的时空上下文跟踪，传感器与微系统，2017，Vol.36(1)，p149-156”公开了一种基于时空上下文的目标跟踪方法。此方法使用了目标区域的图像进行特征提取与相关滤波。由于只使用了目标区域的图像作为正样本进行分析，未能充分使用背景图像提供的信息，因此在复杂背景情况下易造成跟踪失败本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于无人机平台的目标跟踪方法，其特征在于步骤如下：步骤1、跟踪算法初始化：首先在第一帧图像中选定包围目标的矩形区域I0，设矩形区域中心为(x0,y0)；在距离目标中心半径r1内以均匀分布随机选择n个与I0同样形状与大小的矩形区域构成正样本集合A

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机平台的目标跟踪方法，其特征在于步骤如下：步骤1、跟踪算法初始化：首先在第一帧图像中选定包围目标的矩形区域I0，设矩形区域中心为(x0,y0)；在距离目标中心半径r1内以均匀分布随机选择n个与I0同样形状与大小的矩形区域构成正样本集合A+：各矩形区域中心坐标满足以下概率密度函数：将所有正样本的平均值作为正样本模板：在距离目标中心r1与r2之间以均匀分布随机选择m个与I0同样形状与大小的矩形区域构成负样本集合A-：各矩形区域中心坐标满足以下概率密度函数：将所有负样本的平均值作为负样本模板：利用正样本与负样本生成目标相关滤波器：

【专利技术属性】
技术研发人员：邢超，张科，徐有新，吕梅柏，刘广哲，姜海旭，王无为，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61