一种高速球型摄像机下的目标跟踪优化方法技术

本发明专利技术涉及目标跟踪领域，公开了一种高速球型摄像机下的目标跟踪优化方法,包括以下步骤：跟踪目标触发选择；使用kcf算子对目标进行初始化；使用kcf算子选择目标，选择的目标与初始化时目标具有相似特征，并与目标检测算法检测到的目标进行最近邻匹配；将选择的目标和上一帧的跟踪目标进行IOU匹配；若匹配失败，则以步骤S3中选中目标中心为圆心，半径γ内搜索目标，否则以目标检测算法检测到的目标作为最终跟踪目标，保存相关位置信息，然后跟踪结束，则返回，否则执行步骤S2，本发明专利技术综合kcf算子和深度学习目标检测算法两个算法优点，优化跟踪算法，在实际复杂多变环境中能够准确跟踪目标，从而解决高速球型跟踪摄像机在复杂环境下跟踪难应用问题。

A target tracking optimization method for high speed spherical camera

【技术实现步骤摘要】
一种高速球型摄像机下的目标跟踪优化方法
本专利技术涉及目标跟踪
，尤其涉及一种高速球型摄像机下的目标跟踪优化方法。
技术介绍
在高速球型跟踪摄像机的目标跟踪实现中，由于监控摄像机会随着跟踪目标转动，导致跟踪目标位置信息在图像中位置不断变化，而且在具有多目标同时出现的情况下，难以锁定最开始的跟踪目标，从而失去跟踪目标。在传统跟踪方法中，多采用单一算法结构，如kcf算子对目标进行跟踪，或者使用双帧图像差分方法获取前景目标信息。但是这种方法对于环境复杂，目标多且不单一情况下难以持续跟踪到目标，而且易受环境光照影响。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的传统的跟踪方法对于环境复杂，目标多且不单一情况下难以持续跟踪到目标，而且易受环境光照影响的缺点，而提出的一种高速球型摄像机下的目标跟踪优化方法。为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种高速球型摄像机下的目标跟踪优化方法，包括以下步骤：步骤S1、跟踪目标触发选择；步骤S2、使用kcf算子对目标进行初始化；步骤S3、使用kcf算子选择目标，选择的目标与初始化时目标具有相似特征，并与目标检测算法检测到的目标进行最近邻匹配；步骤S4、将选择的目标和上一帧的跟踪目标进行IOU匹配；步骤S5、若匹配失败，则以步骤S3中选中目标中心为圆心，半径γ内搜索目标，否则进入步骤S6；步骤S6、若匹配成功，则以目标检测算法检测到的目标作为最终跟踪目标，保存相关位置信息，然后进入步骤S7；步骤S7、跟踪结束，则返回，否则执行步骤S2优选的，所述步骤S1中，所述目标在高速球型摄像机监控范围内，所述目标进入警戒区域，所述目标作为触发跟踪目标。优选的，所述步骤S2中，对触发的目标或者选择的目标作为kcf算法目标进行初始化。优选的，所述步骤S3中，包括以下步骤：步骤S31、kcf算子全局图片区域中搜索目标objkcf(x1，y1，w1，h1)，而目标检测算法中检测目标为objtarget(xi，yi，wi，hi)，i∈N，其中，所述x表示目标在图像中的横坐标，所述y表示目标在图像中的纵坐标，所述w表示目标所占的宽，所述h表示目标所占的高；步骤S32、计算步骤S3.1中objkcf到objtarget的距离dnearest，选取与objkcf目标最短距离的objtarget为输出的匹配目标objsel(xj，yj，wj，hj)，j∈N。优选的，所述步骤S4中，假设上一帧跟踪目标为objpre(xpre，ypre，wpre，hpre)，当前选择目标为objsel，计算所述上一帧跟踪目标与所述当前选择目标之间IOU，若匹配结果matchiou大于δ，则匹配成功。优选的，在步骤S5中，以所述γ为半径，所述步骤S3中输出目标objsel的中心位置为圆心重新搜索目标，选择距离最近目标为新的跟踪目标objtracker。本专利技术的有益效果是：本专利技术中，采用kcf算子和深度学习目标检测算法相结合方式优化跟踪目标，保持跟踪的一致性，kcf算子的目标检测容易受到光照和环境因素影响，使得目标信息丢失，但在多目标情况下较容易锁定单一跟踪目标，而深度学习的目标检测算法中，易受到多目标信息影响，不易锁定单一跟踪目标，但受环境因素影响小，而且检测的目标可信度较高，本专利技术综合两个算法优点，优化跟踪算法，在实际复杂多变环境中能够准确跟踪目标，从而解决高速球型跟踪摄像机在复杂环境下跟踪难应用问题。附图说明图1为本专利技术提出的一种高速球型摄像机下的目标跟踪优化方法的逻辑示意图。具体实施方式为了便于理解本专利技术，下面将参照相关附图对本专利技术进行更全面的描述。附图中给出了本专利技术的较佳实施方式。但是，本专利技术可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施方式。相反地，提供这些实施方式的目的是使对本专利技术的公开内容理解的更加透彻全面。需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的，并不表示是唯一的实施方式。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是旨在于限制本专利技术。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。请参照图1，一种高速球型摄像机下的目标跟踪优化方法，包括以下步骤：步骤S1、跟踪目标触发选择；步骤S2、使用kcf算子对目标进行初始化；步骤S3、使用kcf算子选择目标，选择的目标与初始化时目标具有相似特征，并与目标检测算法检测到的目标进行最近邻匹配；步骤S4、将选择的目标和上一帧的跟踪目标进行IOU匹配；步骤S5、若匹配失败，则以步骤S3中选中目标中心为圆心，半径γ内搜索目标，否则进入步骤S6；步骤S6、若匹配成功，则以目标检测算法检测到的目标作为最终跟踪目标，保存相关位置信息，然后进入步骤S7；步骤S7、跟踪结束，则返回，否则执行步骤S2。在一种优选的方案中，所述步骤S1中，使用高速球型摄像机作为目标获取及跟踪设备，所述目标在高速球型摄像机监控范围内，所述目标进入警戒区域，所述目标作为触发跟踪目标。优选的，所述步骤S2中，对触发的目标或者选择的目标作为kcf算法目标进行初始化。使用kcf算子对在高速球型摄像机监控区域内触发的目标进行初始化操作，得到初始跟踪目标。优选的，所述步骤S3中，包括以下步骤：步骤S31、kcf算子全局图片区域中搜索到目标为objkcf(x1，y1，w1，h1)，而目标检测算法中检测目标为objtarget(xi，yi，wi，hi)，i∈N，其中，所述x表示目标在图像中的横坐标，所述y表示目标在图像中的纵坐标，所述w表示目标所占的宽，所述h表示目标所占的高；步骤S32、计算步骤S3.1中objkcf到objtarget的距离dnearest，选取与objkcf目标最短距离的objtarget为输出的匹配目标objsel(xj，yj，wj，hj)，j∈N。dnearest＝min(ψi)；其中，min()为最小化函数，计算kcf算子和深度目标检测算法检出目标之间距离d_nearest，取相邻最小的目标作为输出，且该目标为深度目标检测算法中检测出来的目标。所述dist()为欧式距离计算。优选的，所述步骤S4中，假设上一帧跟踪目标为objpre(xpre，ypre，wpre，hpre)，当前选择目标为objsel，计算所述上一帧跟踪目标与所述当前选择目标之间IOU，若匹配结果matchiou大于δ，则匹配成功。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种高速球型摄像机下的目标跟踪优化方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1、跟踪目标触发选择；/n步骤S2、使用kcf算子对目标进行初始化；/n步骤S3、使用kcf算子选择目标，选择的目标与初始化时目标具有相似特征，并与目标检测算法检测到的目标进行最近邻匹配；/n步骤S4、将选择的目标和上一帧的跟踪目标进行IOU匹配；/n步骤S5、若匹配失败，则以步骤S3中选中目标中心为圆心，半径γ内搜索目标，否则进入步骤S6；/n步骤S6、若匹配成功，则以目标检测算法检测到的目标作为最终跟踪目标，保存相关位置信息，然后进入步骤S7；/n步骤S7、跟踪结束，则返回，否则执行步骤S2。/n

【技术特征摘要】
1.一种高速球型摄像机下的目标跟踪优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、跟踪目标触发选择；
步骤S2、使用kcf算子对目标进行初始化；
步骤S3、使用kcf算子选择目标，选择的目标与初始化时目标具有相似特征，并与目标检测算法检测到的目标进行最近邻匹配；
步骤S4、将选择的目标和上一帧的跟踪目标进行IOU匹配；
步骤S5、若匹配失败，则以步骤S3中选中目标中心为圆心，半径γ内搜索目标，否则进入步骤S6；
步骤S6、若匹配成功，则以目标检测算法检测到的目标作为最终跟踪目标，保存相关位置信息，然后进入步骤S7；
步骤S7、跟踪结束，则返回，否则执行步骤S2。


2.根据权利要求1所述的高速球型摄像机下的目标跟踪优化方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述目标在高速球型摄像机监控范围内，所述目标进入警戒区域，所述目标作为触发跟踪目标。


3.根据权利要求1所述的高速球型摄像机下的目标跟踪优化方法，其特征在于，所述步骤S2中，对触发的目标或者选择的目标作为kcf算法目标进行初始化。


4.根据权利要求1所述的高速球型摄像机下的目标跟踪优化方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：林嘉华，莫平华，刘军，
申请(专利权)人：深圳英飞拓科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44