【技术实现步骤摘要】
一种显微操作中多目标轨迹异常处理方法及系统
本专利技术涉及运动物体跟踪处理领域，特别是涉及一种显微操作中多目标轨迹异常处理方法及系统。
技术介绍
视觉追踪是研究模式生物功能的标准流程，尤其对于显微操作系统操作后的模式生物功能研究至关重要。显微操作完成后，视觉检测系统检测到连续视频中每一帧的目标的运动信息，如位置、身体部位朝向等，根据这些检测信息生成轨迹进一步进行分析，来研究生物的生理学功能和显微操作效果。该系统在很多学科均有广泛应用，如基因学、药物研发、毒物测试、行为学研究等。传统的人工标记的方法时间成本高，效率低，而现有的自动化检测算法的检测结果常常伴含有噪声和错误信息，如视野有限、目标交叉造成的检测算法漏检目标等，容易造成生成的轨迹错误，对研究结果产生较大的负面影响。例如：斑马鱼幼鱼作为一种典型的模式生物，相对于其他模式生物如小鼠和果蝇等，其运动不确定性大，更容易造成轨迹生成的错误。在获得斑马鱼幼鱼的检测信息后，对于不同帧之间的斑马鱼幼鱼，需要进行目标识别与轨迹关联，但是在检测过程中由于视野有限、目标交叉、反馈算法漏检等...
【技术保护点】
1.一种显微操作中多目标轨迹异常处理方法，其特征在于，包括：/n获取物体运动的第k-1帧图像检测信息，并对所述第k-1帧图像检测信息进行卡尔曼滤波初始化，所述第k-1帧图像检测信息包括物体的位置和方向；/n根据所述第k-1帧图像检测信息，预测第k帧图像检测信息；/n采用匈牙利算法将所述第k帧图像检测信息中的检测序列的各元素和各目标的卡尔曼滤波器对于第k帧的预测信息进行目标关联，得到匹配信息，所述匹配信息包括正确匹配信息、错误匹配信息和未匹配信息；/n根据所述正确匹配信息，将成功匹配的目标进行卡尔曼滤波更新，得到目标的最优状态估计信息；/n获取漏检信息和新目标出现信息；/n根...
【技术特征摘要】
1.一种显微操作中多目标轨迹异常处理方法，其特征在于，包括：
获取物体运动的第k-1帧图像检测信息，并对所述第k-1帧图像检测信息进行卡尔曼滤波初始化，所述第k-1帧图像检测信息包括物体的位置和方向；
根据所述第k-1帧图像检测信息，预测第k帧图像检测信息；
采用匈牙利算法将所述第k帧图像检测信息中的检测序列的各元素和各目标的卡尔曼滤波器对于第k帧的预测信息进行目标关联，得到匹配信息，所述匹配信息包括正确匹配信息、错误匹配信息和未匹配信息；
根据所述正确匹配信息，将成功匹配的目标进行卡尔曼滤波更新，得到目标的最优状态估计信息；
获取漏检信息和新目标出现信息；
根据所述漏检信息、所述新目标出现信息以及错误匹配信息对目标进行异常情况处理。
2.根据权利要求1所述的显微操作中多目标轨迹异常处理方法，其特征在于，所述根据所述第k-1帧图像检测信息，预测第k帧图像检测信息，具体包括：
根据所述第k-1帧图像检测信息采用公式预测第k帧图像检测信息；
其中，为第k-1帧图像检测信息，也为第一状态向量，为第k帧图像检测信息，也为第二状态向量，F为状态转移矩阵。
3.根据权利要求1所述的显微操作中多目标轨迹异常处理方法，其特征在于，所述采用匈牙利算法将所述第k帧图像检测信息中的检测序列的各元素和各目标的卡尔曼滤波器对于第k帧的预测信息进行目标关联，得到匹配信息，所述匹配信息包括正确匹配信息、错误匹配信息和未匹配信息，具体包括：
采用匈牙利公式将所述第k帧图像检测信息中的检测序列的各元素和各目标的卡尔曼滤波器进行目标关联，得到匹配信息，所述匹配信息包括正确匹配信息和错误匹配信息；
其中，为第k-1帧的卡尔曼滤波的各个目标的状态向量序列，为第k帧的检测值，Mk-1为第k-1帧的目标数，Nk为第k帧检测到的目标值，其中分别为第k帧检测到的第j个目标的x位置坐标，y位置坐标和头部朝向，为第k-1帧状态向量与第k帧检测值的距离，H为状态转移矩阵，为对应的协方差矩阵。
4.根据权利要求1所述的显微操作中多目标轨迹异常处理方法，其特征在于，所述获取漏检信息和新目标出现信息，具体包括：
获取第k帧图像检测到的目标数和第k-1帧图像检测到的目标数；
判断所述第k帧图像检测到的目标数是否小于所述第k-1帧图像检测到的目标数；
若所述第k帧图像检测到的目标数小于所述第k-1帧图像检测到的目标数，说明有目标未能得到成功的匹配，获取漏检信息；
若所述第k帧图像检测到的目标数大于所述第k-1帧图像检测到的目标数，说明有新出现的目标，获取新目标出现信息。
5.一种显微操作中多目标轨...
【专利技术属性】
技术研发人员：于兴虎，王春翔，
申请(专利权)人：宁波智能装备研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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