【技术实现步骤摘要】
一种基于RGBD多通道信息融合的抗遮挡目标检测与跟踪算法
[0001]本专利技术涉及巡检机器人领域，更具体地说，本专利技术涉及一种基于RGBD多通道信息融合的抗遮挡目标检测与跟踪算法。
技术介绍
[0002]基于视觉的多目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究课题，在地面交通管制、工业机器人手眼系统、空中超视距多目标跟踪与攻击、港口监视等多方面都具有广泛应用。近年来，针对测量跟踪间分配问题，基于外观模型的多目标跟踪研究逐渐成为热点。
[0003]目标跟踪方法自报道以来，国内外均不断有改进跟踪方法的专利报道，但由于复杂场景中遮挡、相似特征目标(或场景)干扰、目标外观变化等影响，多目标跟踪的鲁棒、准确和实时性问题仍未得到完善解决。
[0004]单目普通摄像头下的目标跟踪过程中比较难解决的一个问题就是遮挡，当一个目标物被另一个物体部分遮挡或完全遮挡时，跟踪的特征就会不完整或者消失。导致跟踪过程中断，然后需要重新检测目标物进行跟踪的重新初始化。为了解决这个问题，可以采用多个摄像头，但我们也可采用一些抗遮挡的跟踪方法。<...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于RGBD多通道信息融合的抗遮挡目标检测与跟踪算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，进行RGBD数据的采集及预处理，模拟物体的工作环境,采用两个Kinect对物体的运动过程进行录制,完成RGBD数据的采集，并基于采集的RGBD数据,完成数据的解析、标定工作；步骤二，基于采集到的RGBD数据,分别对物体支点数据、二值图像数据和RGB图像数据进行特征提取，并获取于RGBD数据的多模态动作表示；步骤三，基于物体支点数据、二值图像数据和RGB图像数据分别进行单模态融合的人体动作识别，基于上述的RGBD数据的多模态动作表示,通过相应的单模态融合算法,以进行相应的动作识别；步骤四，基于上述RGBD数据多模态动作表示以及单模态融合,进行多模态融合算法的设计,以进行物体动作识别,并对RGBD数据进行多通道信息融合，将融合后的信息实时输出；步骤五，在上一个目标物体被另一个物体部分遮挡或完全遮挡时，设定预测机制的跟踪算法，基于跟踪算法获取物体状态和路径。2.根据权利要求1所述的一种基于RGBD多通道信息融合的抗遮挡目标检测与跟踪算法，其特征在于，步骤二中物体支点数据的提取为：提取物体各个支点之间的相对角度,获取物体支点数据的静态姿态表示，另引入物体尺寸、质量和速度向量,提取速度向量与物体基础向量之间的角度信息,获取物体支点数据的动态姿态表示。3.根据权利要求1所述的一种基于RGBD多通道信息融合的抗遮挡目标检测与...
【专利技术属性】
技术研发人员：谭守标，朱兆亚，朱吕甫，
申请(专利权)人：安徽炬视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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