运动目标跟踪方法及终端设备技术

本发明专利技术适用于计算机视觉与模式识别技术领域，提供了一种运动目标跟踪方法及终端设备。所述方法包括根据待跟踪目标当前帧的前一帧的位置和尺寸确定当前帧的目标搜索图像块；根据状态转移滤波器确定目标搜索图像块的第一响应值；根据第一响应值确定第一最终响应值，再根据第一最终响应值确定待跟踪目标的跟踪位置；在跟踪位置处提取待跟踪目标的目标多尺寸训练样本；根据尺寸滤波器确定目标多尺寸训练样本的第二响应值；根据第二响应值确定第二最终响应值，再根据第二最终响应值确定待跟踪目标的跟踪尺寸。采用上述方案后，克服了跟踪过程中的位姿变化，光照改变，以及遮挡问题，提高了由于光照、复杂背景、遮挡等造成外观改变时目标跟踪的准确性。

【技术实现步骤摘要】
运动目标跟踪方法及终端设备
本专利技术属于计算机视觉与模式识别
，尤其涉及一种运动目标跟踪方法及终端设备。
技术介绍
目标跟踪是指在视频序列的每一帧图像中跟踪到感兴趣的目标，其在人机交互、视频监控、车载导航等领域有着重要的应用价值，目前，科学家们提出各种算法应用于目标跟踪中，并取得了较好的跟踪效果，然而，这些算法仍然受光照改变、目标快速运动、遮挡等干扰的影响。近年来，利用核函数可以将高维特征空间的内积计算转化为低维空间的函数计算，从而简化算法的计算复杂度，将核函数理论引入到相关滤波中构成核相关滤波算法在一定程度上提高了算法的运行效率，实现了高效的目标跟踪，然而，基于核函数的相关滤波算法在复杂背景的目标跟踪中仍然面临一些问题，目标容易受到光照变化的影响，当发生半遮挡或者全遮挡时容易跟丢目标，对快速运动目标的跟踪效果不佳。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种运动目标跟踪方法及终端设备，以解决现有技术中目标容易受到光照变化的影响，当发生半遮挡或者全遮挡时容易跟丢目标，对快速运动目标的跟踪效果不佳的问题。本专利技术实施例的第一方面提供了一种运动目标跟踪方法，包括：根据待跟踪目标当前帧的前一帧的位置和尺寸确定当前帧的目标搜索图像块；根据状态转移滤波器确定所述目标搜索图像块的第一响应值；根据所述第一响应值确定第一最终响应值，再根据所述第一最终响应值确定所述待跟踪目标的跟踪位置；在所述跟踪位置处提取所述待跟踪目标的目标多尺寸训练样本；根据尺寸滤波器确定所述目标多尺寸训练样本的第二响应值；根据所述第二响应值确定第二最终响应值，再根据所述第二最终响应值确定所述待跟踪目标的跟踪尺寸。作为进一步的技术方案，所述方法还包括：根据当前帧的前预设帧数的待跟踪目标的位置确定待跟踪目标的运动速度，再根据所述运动速度更改所述目标搜索图像块的大小。作为进一步的技术方案，所述方法还包括：根据表达式确定待跟踪目标的当前帧的初始矩形框大小其中x0,y0分别表示初始矩形框的横、纵坐标，w0,h0分别表示初始矩形框的宽和高；根据表达式确定训练样本的图像块的位置和尺寸Spatch，其中，padding表示提取训练样本的图像块的位置和尺寸时预设的调节的参数，表示待跟踪目标的当前帧的初始矩形框大小；根据表达式x＝F(GetFhog(pSpatch))提取训练样本的fHOG特征，并对提取的fHOG特征进行快速傅里叶变换，其中，pSpatch表示训练样本的图像块，Spatch表示训练样本的图像块的位置和尺寸，GetFhog(·)表示提取训练样本的图像块的fHOG特征，F(·)表示快速傅里叶变换；根据表达式由初始目标得到高斯型的回归目标，其中，rs＝[1,…,w/2],cs＝[1,…,h/2]，w表示训练样本的图像块pSpatch的宽度，h表示训练样本的图像块pSpatch的高度，σ表示函数的宽度参数，根据表达式训练状态转移滤波器a，其中表示x的自相关，F-1(·)表示快速傅里叶反变换，λ表示调节参数，σk表示预设的宽度参数。作为进一步的技术方案，所述方法还包括：根据表达式xs＝αnw0×αnh0确定在所述初始矩形框处提取多尺寸训练样本，其中α表示尺寸因子，表示训练样本的尺寸水平，S表示多尺寸训练样本的数目，h0表示初始矩形框的高，w0表示初始矩形框的宽；根据表达式由多尺寸训练样本的初始目标尺寸得到高斯型的回归目标尺寸ys，其中，σs表示预设的宽度参数；根据表达式确定多尺寸训练样本的初始目标尺寸的自相关，其中，表示xs的自相关，表示xs的复共轭，σsk表示预设的宽度参数，F-1(·)表示快速傅里叶逆变换。根据表达式训练尺寸滤波器as，其中，F(·)表示快速傅里叶变换，ys表示高斯型的回归目标尺寸，xs表示多尺寸训练样本，λs表示调节参数。作为进一步的技术方案，所述方法还包括：根据所述待跟踪目标中当前帧的跟踪结果的状态转移滤波器最大响应值和预设阈值确定响应值范围；根据响应值范围确定不同的学习率；根据学习率分别对所述状态转移滤波器和所述尺寸滤波器进行更新。作为进一步的技术方案，所述根据学习率分别对所述状态转移滤波器和所述尺寸滤波器进行更新包括：根据表达式对状态转移滤波器a进行更新，对目标图像块的fHOG特征进行更新，其中，λl表示学习率，ai表示当前帧的状态转移滤波器，x表示目标图像块的fHOG特征的快速傅里叶变换，xi表示当前帧跟踪到的目标图像块的fHOG特征的快速傅里叶变换；根据表达式对尺寸滤波器as进行更新，对尺寸因子α进行更新，其中，λl表示学习率，asi表示当前帧的尺寸滤波器，αi表示当前帧的尺寸因子。作为进一步的技术方案，所述根据待跟踪目标当前帧的前一帧的位置和尺寸确定当前帧的目标搜索图像块包括：根据表达式Searchpatch＝Sli-1*×(1+padding)确定目标搜索图像块的位置和尺寸Searchpatch，其中，Sli-1*表示待跟踪目标当前帧的前一帧的位置和尺寸，即在i-1帧时的位置和尺寸，padding表示调节参数；根据表达式z＝F(GetFhog(Psp))提取目标搜索图像块的位置和尺寸的fHOG特征，并对fHOG特征进行快速傅里叶变换，其中，PSp表示目标搜索图像块，Searchpatch表示目标搜索图像块的位置和尺寸，GetFhog(Psp)表示获得目标搜索图像块的fHOG特征，F(·)为快速傅里叶变换。本专利技术实施例的第二方面提供了一种运动目标跟踪装置，包括：目标搜索图像块确定模块，用于根据待跟踪目标当前帧的前一帧的位置和尺寸确定当前帧的目标搜索图像块；第一响应值确定模块，用于根据状态转移滤波器确定所述目标搜索图像块的第一响应值；跟踪位置确定模块，用于根据所述第一响应值确定第一最终响应值，再根据所述第一最终响应值确定所述待跟踪目标的跟踪位置；目标多尺寸训练样本提取模块，用于在所述跟踪位置处提取所述待跟踪目标的目标多尺寸训练样本；第二响应值确定模块，用于根据尺寸滤波器确定所述目标多尺寸训练样本的第二响应值；跟踪尺寸确定模块，用于根据所述第二响应值确定第二最终响应值，再根据所述第二最终响应值确定所述待跟踪目标的跟踪尺寸。本专利技术实施例的第三方面提供了一种运动目标跟踪终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的方法。本专利技术实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如如上述第一方面所述的方法。本专利技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：采用上述方案后，通过利用状态转移滤波器确定待跟踪目标的跟踪位置，再利用尺寸滤波器在跟踪位置处确定跟踪尺寸，克服了跟踪过程中的位姿变化，光照改变，以及遮挡问题，提高了由于光照、复杂背景、遮挡等造成外观改变时目标跟踪的准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的一种运动目本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种运动目标跟踪方法，其特征在于，包括：根据待跟踪目标当前帧的前一帧的位置和尺寸确定当前帧的目标搜索图像块；根据状态转移滤波器确定所述目标搜索图像块的第一响应值；根据所述第一响应值确定第一最终响应值，再根据所述第一最终响应值确定所述待跟踪目标的跟踪位置；在所述跟踪位置处提取所述待跟踪目标的目标多尺寸训练样本；根据尺寸滤波器确定所述目标多尺寸训练样本的第二响应值；根据所述第二响应值确定第二最终响应值，再根据所述第二最终响应值确定所述待跟踪目标的跟踪尺寸。

【技术特征摘要】
1.一种运动目标跟踪方法，其特征在于，包括：根据待跟踪目标当前帧的前一帧的位置和尺寸确定当前帧的目标搜索图像块；根据状态转移滤波器确定所述目标搜索图像块的第一响应值；根据所述第一响应值确定第一最终响应值，再根据所述第一最终响应值确定所述待跟踪目标的跟踪位置；在所述跟踪位置处提取所述待跟踪目标的目标多尺寸训练样本；根据尺寸滤波器确定所述目标多尺寸训练样本的第二响应值；根据所述第二响应值确定第二最终响应值，再根据所述第二最终响应值确定所述待跟踪目标的跟踪尺寸。2.如权利要求1所述的运动目标跟踪方法，其特征在于，还包括：根据当前帧的前预设帧数的待跟踪目标的位置确定待跟踪目标的运动速度，再根据所述运动速度更改所述目标搜索图像块的大小。3.如权利要求1所述的运动目标跟踪方法，其特征在于，还包括：根据表达式确定待跟踪目标的当前帧的初始矩形框大小其中x0,y0分别表示初始矩形框的横、纵坐标，w0,h0分别表示初始矩形框的宽和高；根据表达式确定训练样本的图像块的位置和尺寸Spatch，其中，padding表示提取训练样本的图像块的位置和尺寸时预设的调节的参数，表示待跟踪目标的当前帧的初始矩形框大小；根据表达式x＝F(GetFhog(pSpatch))提取训练样本的fHOG特征，并对提取的fHOG特征进行快速傅里叶变换，其中，pSpatch表示训练样本的图像块，Spatch表示训练样本图像块的位置和尺寸，GetFhog(·)表示提取训练样本的图像块的fHOG特征，F(·)表示快速傅里叶变换；根据表达式由初始目标得到高斯型的回归目标，其中，rs＝[1,…,w/2],cs＝[1,…,h/2]，w表示训练样本的图像块pSpatch的宽度，h表示训练样本的图像块pSpatch的高度，σ表示函数的宽度参数，cell＝4，σ'＝0.1；根据表达式训练状态转移滤波器a，其中表示x的自相关，F-1(·)表示快速傅里叶反变换，λ表示调节参数，σk表示预设的宽度参数。4.如权利要求3所述的运动目标跟踪方法，其特征在于，还包括：根据表达式xs＝αnw0×αnh0确定在所述初始矩形框处提取多尺寸训练样本，其中α表示尺寸因子，表示训练样本尺寸水平，S表示多尺寸训练样本的数目，h0表示初始矩形框的高，w0表示初始矩形框的宽；根据表达式由多尺寸训练样本的初始目标尺寸得到高斯型的回归目标尺寸ys，其中，σs表示预设的宽度参数；根据表达式确定多尺寸训练样本的初始目标尺寸的自相关，其中，表示xs的自相关，表示xs的复共轭，σsk表示预设的宽度参数，F-1(·)表示快速傅里叶逆变换。根据表达式训练尺寸滤波器as，其中，F(·)表示快速傅里叶变换，ys表示高斯型的回归目标尺寸，xs表示尺寸训练样本，λs表示调节参数。5.如权利要求1所述的运动目...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩提文，王丽佳，张莉，张惠荣，梁海军，
申请(专利权)人：河北工业职业技术学院，
类型：发明
国别省市：河北,13