【技术实现步骤摘要】
一种基于TLD算法框架的目标跟踪方法
本专利技术属于目标跟踪领域，具体涉及一种基于TLD算法框架的目标跟踪方法。
技术介绍
目标跟踪技术在计算机视觉领域作为一个热门的课题，研究价值和实用价值非常重要。所谓目标跟踪技术是指利用计算机及摄像设备模仿人类的视觉系统，通过摄像设备获取图像序列进行分析处理，计算出所需目标的参数，例如运动目标的坐标位置信息、目标区域、目标尺寸等等，根据目标的不同特征信息，对图像中的兴趣目标进行关联，得出兴趣目标的完整运动轨迹，它在多个领域有着重要的研究和应用价值，如民用领域中的智能交通系统，军事领域中的导航、制导等系统。TLD算法是一种能实现对单目标的长时间在线跟踪的算法，其将跟踪算法与检测算法相融合适用于目标消失再次出现在视场中重新定位以及目标被遮挡的情况，通过在线学习机制对目标模型及跟踪参数进行更新来解决目标在跟踪过程所发生的形变，使得跟踪效果更加稳定、鲁棒。TLD算法主要由四部分构成：跟踪器、P-N学习、检测器、整合器。跟踪器预测连续帧间目标的位置。检测器利用级联分类器对多尺度滑动窗口图像进行分类，完成目标的检测，P-N学习通过结构性约...
【技术保护点】
1.一种基于TLD算法框架的目标跟踪方法，其特征在于步骤如下：步骤1：跟踪目标选择：从当前视频帧中框选待跟踪目标或者导入待跟踪目标结构初始参数进行跟踪，视频流可分从摄像头读入和视频文件读入；步骤2：提供一跟踪器、一学习模块、一检测器以及一整合器，所述跟踪器以及检测器可同时独立运行，用以对跟踪目标进行跟踪及检测，所述学习模块通过结构性约束改进跟踪器和检测器，所述整合器将跟踪器和检测器所得到的目标位置信息进行整合，用以输出目标的最终位置；步骤3：算法初始化：将提前设置好的初始化参数进行读取，用以对跟踪器和检测器进行初始化；步骤4：下一帧图像输入：输入下一帧图像以进行对视频的逐帧...
【技术特征摘要】
1.一种基于TLD算法框架的目标跟踪方法，其特征在于步骤如下：步骤1：跟踪目标选择：从当前视频帧中框选待跟踪目标或者导入待跟踪目标结构初始参数进行跟踪，视频流可分从摄像头读入和视频文件读入；步骤2：提供一跟踪器、一学习模块、一检测器以及一整合器，所述跟踪器以及检测器可同时独立运行，用以对跟踪目标进行跟踪及检测，所述学习模块通过结构性约束改进跟踪器和检测器，所述整合器将跟踪器和检测器所得到的目标位置信息进行整合，用以输出目标的最终位置；步骤3：算法初始化：将提前设置好的初始化参数进行读取，用以对跟踪器和检测器进行初始化；步骤4：下一帧图像输入：输入下一帧图像以进行对视频的逐帧处理；步骤5：跟踪器和检测器工作：跟踪器中的局部跟踪器对上一帧中的目标进行跟踪，并向学习器反馈跟踪结果；检测器对上一帧中的目标进行多尺度检测，并向学习器反馈检测结果；步骤6：学习模块工作：针对步骤5中跟踪器和检测器反馈的相关结果，学习模块通过结构性约束消除检测器的分类结果，并更新跟踪器和检测器的相关参数；步骤7：整合器工作：整合器将跟踪器预测的信息和检测器的检测信息进行整合，将置信度最高的结果作为目标在当前帧的最终位置，同时将目标最终位置框选显示；步骤8：判断视频帧是否结束：若视频帧未结束则返回步骤4，若结束，则完成目标跟踪过程；若为摄像头输入则手动控制跟踪结束。2.根据权利要求1所述的一种基于TLD算法框架的目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤5中的跟踪器包括多个局部跟踪器，采用中值流跟踪器跟踪图像的各个局部区域，得到两帧之间运动目标的相关性，根据局部跟踪器的时空上下文关系添加时空上下文预测器，与NCC(归一化交叉相关)跟踪器形成级联预测器，具体步骤如下：步骤51-1：将当前帧图像进行网格化，并选择各网格中央的点作为特征点均匀布置局部跟踪器；步骤51-2：采用Lucas-Kanade光流法预测下一时刻各个局部跟踪器位置，达到迭代次数20次或者满足阈值条件时终止；步骤51-3：NCC预测器利用跟踪所得到的图像区域与之前被跟踪区域之间的相...
【专利技术属性】
技术研发人员：李亚波，卿兆波，王满生，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33
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