一种基于长短期模型的抗遮挡视觉目标跟踪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于长短期模型的抗遮挡视觉目标跟踪方法，步骤为：根据初始位置确定跟踪搜索区域，提取目标的HOG、CN和灰度特征，建立初始外观模型，训练相关滤波器；计算长期外观模型和短期目标模型；使用图像的结构相似性指标算法分别计算当前图像与长期外观模型和短期目标模型之间的差异，然后计算短期差异的均值，计算外观相对差异及外观相对差异的均值；提取当前帧图像的特征，与上一帧计算得到的滤波器模板进行运算，得到目标响应图，在响应图中峰值位置即为被跟踪的目标位置；输出跟踪结果并重复上述过程，直至跟踪结束。本发明专利技术能够更好地适应目标外观的变化，能够通过两个模型相互配合判断出目标遮挡状态，灵敏度较高。高。高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于长短期模型的抗遮挡视觉目标跟踪方法


[0001]本专利技术属于视觉跟踪的
，尤其涉及一种基于长短期模型的抗遮挡视觉目标跟踪方法。

技术介绍

[0002]视觉目标跟踪是计算机视觉中一项重要技术，其基本目标是在一段连续的视频中第一帧图像给出被跟踪目标的位置及尺度，然后在后续视频中连续定位并跟踪该目标。目前该项技术已被应用在航拍摄影、无人驾驶和智能机器人等领域，具有较高的实际应用价值。在跟踪期间，目标可能会发生形变、旋转、遮挡等复杂变化，因此在复杂场景中稳定跟踪是该项技术的关键目标之一。
[0003]目前相关滤波模型和深度学习模型是视觉目标跟踪的主流技术方案，其中深度学习方法需要借助昂贵的图形处理器或其他异构处理器才能达到实时跟踪的效果，该类方法在实际的应用受到较大的限制。在相关滤波模型中，首先需要裁剪被跟踪目标的周围的像素并提取该区域的图像特征，然后求解得到滤波器模板，接着在下一帧图像中提取图像特征并与上一帧滤波器目标做相关运算，得到的响应图中峰值位置即为跟踪得到的目标位置。上述跟踪过程中利用了离散傅里叶变换，将空域信号的相关本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于长短期模型的抗遮挡视觉目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据初始位置确定跟踪搜索区域，提取目标的HOG、CN和灰度特征，建立初始外观模型，训练相关滤波器；步骤2：计算长期外观模型和短期目标模型；步骤3：使用图像的结构相似性指标算法分别计算当前图像与长期外观模型和短期目标模型之间的差异，然后计算短期差异的均值，计算外观相对差异及外观相对差异的均值；步骤4：提取当前帧图像的特征，与上一帧计算得到的滤波器模板进行运算，得到目标响应图，在响应图中峰值位置即为被跟踪的目标位置；步骤5：输出跟踪结果并重复上述过程，直至跟踪结束。2.如权利要求1所述的基于长短期模型的抗遮挡视觉目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤2的计算方法为：和其中,上标(
·
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和(
·
)
...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜文涛，张博强，卜祥蕊，
申请(专利权)人：辽宁工程技术大学，
类型：发明
国别省市：