一种适应场景和目标变化的长时区域跟踪方法技术

本发明专利技术公开了一种适应场景和目标变化的长时区域跟踪方法，包括：采用粗精跟踪与中心位置矫正三级结合的方式实现跟踪位置快速准确预测；多线索研判，联合目标表观相似度对跟踪置信度进行修正，考虑多帧间隔约束，对跟踪结果进行综合研判，排除跟踪虚警，提高跟踪结果可靠性；灵活跟踪，根据跟踪研判结果，在跟踪成功时自适应更新跟踪区域，在跟踪失败时重新捕获目标。当判定跟踪结果成功时，短时小场景间隔采用逐帧加权更新方式适应帧间微弱变化，长时间隔通过主动重启模块适应大间隔目标表观显著变化。该方法具有跟踪响应快、精度高以及置信度可靠的优点。及置信度可靠的优点。及置信度可靠的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种适应场景和目标变化的长时区域跟踪方法


[0001]本专利技术属于数字图像处理
，重点解决成像设备运动情况下的特定目标长时跟踪问题。该算法能够主动适应目标尺度及表观变化且具有很小的计算量，可以很好地部署在各种低性能硬件平台上。

技术介绍

[0002]目标跟踪的主要目的是模仿生理视觉系统的运动感知功能，在获得待跟踪的感兴趣目标初始状态后，对成像设备后续捕获到的图像序列进行分析，计算目标在每一帧图像中的位置，获得目标在特定时空范围内的运动轨迹，为目标识别、目标行为分析、三维重建等高级处理和应用提供技术保障。近年来，目标跟踪技术得到了持续快速发展，已广泛应用于国防军事领域，如战场侦察及监视、边境巡逻、重点目标定位校射及打击、电子战以及毁伤评估。该技术在安防监控、交通运行、航空摄影、灾情监视等民用领域也得到了广泛的应用。
[0003]一种适应场景和目标变化的长时区域跟踪方法主要针对无人机监控系统或高空瞭望系统，监控目标为特定的刚体目标，监控距离能达到几公里甚至十几公里，为了满足全天时全天候需求，一般安装红外监控设备，为了锁定目标，搭载设本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适应场景和目标变化的长时区域跟踪方法，其特征在于:包括如下步骤：基于粗精跟踪与中心位置矫正三级结合的方式对无人机监控系统或高空瞭望系统采集的图像进行目标位置跟踪；计算目标位置跟踪置信度，并基于目标表观相似度对目标位置跟踪置信度进行修正，结合多帧间隔约束，对修正后的跟踪结果进行综合研判；根据综合研判结果，在跟踪成功时自适应更新跟踪模型，在跟踪失败时重新捕获目标。2.如权利要求1中所述的一种适应场景和目标变化的长时区域跟踪方法，其特征在于：基于粗精跟踪与中心位置矫正三级结合的方式对无人机监控系统或高空瞭望系统采集的图像进行目标位置跟踪包括：根据上帧目标位置P
t
‑1在本帧对应位置选取与粗跟踪滤波器模板大小相同的图像块作为粗跟踪搜索区域进行粗跟踪搜索，获得目标的初步位置估计P
c
，如果本次跟踪响应图对应该位置的值高于阈值thr
ρc
,则确定精跟踪搜索中心点位置为此点，否则仍采用P
t
‑1作为本帧精跟踪搜索的中心点位置；在上述确定的精跟踪搜索中心点位置选取与上帧精跟踪滤波器模板大小相同的图像块作为精跟踪搜索区域进行精跟踪搜索,获得精跟踪位置P
f
，如果本次跟踪响应图对应该位置的值高于阈值thr
ρc
，接受精跟踪搜索结果，转入下一步，否则本帧跟踪失败，进行丢失重捕；在精跟踪位置P
f
上及其周围选定与图像表观模板T
a
大小相同的图像区域，分别与图像表观模板T
a
进行平均绝对差算法MAD，取相似度最大的位置点作为最终跟踪位置P
t
。3.如权利要求1中所述的一种适应场景和目标变化的长时区域跟踪方法，其特征在于：计算目标位置跟踪置信度，并基于目标表观相似度对目标位置跟踪置信度进行修正包括：对跟踪响应图如公式(1)所示计算峰值旁瓣比PSR，记作psr
cur
，反应主峰相对旁瓣的强度，公式中F
max
是峰值的响应值，μ
sub
和σ
sub
是旁瓣的均值与标准差；计算当前帧峰值旁瓣比psr
cur
与历史最近连续成功M帧跟踪响应PSR均值psr
avg
的比值，反映PSR的震荡程度，确定当前帧的目标位置跟踪置信度ρ
c
；计算以最终跟踪位置P
t
为中心的5*5区域内图...

【专利技术属性】
技术研发人员：李波，辛明，张贵伟，张超，刘偲，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：