System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种目标跟踪方法及系统技术方案_技高网

一种目标跟踪方法及系统技术方案

技术编号:40441217 阅读:11 留言:0更新日期:2024-02-22 23:03
本发明专利技术提供了一种目标跟踪方法及系统,其中方法包括:获取事件相机采集的目标的事件流数据,以及帧相机采集的目标的图像帧;将事件流数据和图像帧进行融合,获得融合图像;基于融合图像进行目标识别,获得目标的位置信息;基于目标的位置信息,控制事件相机转动,以基于事件相机对目标进行跟踪。本发明专利技术通过将事件相机采集的事件流数据和帧相机采集的图像帧融合,实现高帧频的图像重建,再利用重建后的图像完成目标识别,输出目标的位置信息,最后利用识别结果的目标位置信息,运行基于事件相机的目标跟踪算法,实现目标的低延时持续跟踪,提高了目标跟踪的成功率和准确率,解决了复杂干扰条件下的高速运动目标跟踪实时性等问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于光电跟踪,更具体地,涉及一种目标跟踪方法及系统


技术介绍

1、光电跟踪技术在公共安全、消防、工业自动化、机器人等诸多领域应用广泛。具体而言,光电跟踪技术由光电探测系统捕获视场内的移动目标,并保持对目标的实时跟踪,确保目标始终处于光电探测的视场范围内。

2、目前传统光电跟踪技术,都是基于帧的传感器(如可见光相机、红外相机等),在复杂的环境条件下往往难以实现快速且准确的跟踪,通常运动目标易受光照、遮挡、姿态变化以及背景杂乱等干扰因素影响,从而导致成像模糊,目标跟踪失败,且跟踪延时长,不适用于高速移动目标的跟踪。


技术实现思路

1、针对现有技术的缺陷,本专利技术的目的在于提供一种目标跟踪方法及系统,旨在解决现有目标跟踪技术易受干扰因素影响导致跟踪失败且跟踪延时长的问题。

2、为实现上述目的,第一方面,本专利技术提供了一种目标跟踪方法,包括以下步骤:

3、步骤s101,获取事件相机采集的目标的事件流数据,以及帧相机采集的所述目标的图像帧;

4、步骤s102,将事件流数据和图像帧进行融合,获得融合图像;

5、步骤s103,基于融合图像进行目标识别,获得目标的位置信息;

6、步骤s104,基于所述目标的位置信息,控制所述事件相机转动,以基于事件相机对所述目标进行跟踪。

7、在一个可选的示例中,步骤s102具体包括:

8、将事件流数据和图像帧输入至融合模型,获得融合模型输出的融合图像;所述融合模型基于脉冲神经网络构建,并基于样本事件流数据,样本图像帧以及对应的样本融合图像训练得到。

9、在一个可选的示例中,步骤s103具体包括:

10、对融合图像和所述目标的模板图像分别进行特征提取,获得融合图像的特征和模板图像的特征;

11、将融合图像的特征与模板图像的特征进行匹配,获得匹配结果;

12、基于匹配结果识别融合图像中的目标,获得目标的位置信息。

13、在一个可选的示例中,步骤s104具体包括:

14、基于所述目标的位置信息,控制所述事件相机转动,以使目标置于所述事件相机的视场中心;

15、基于事件相机采集的实时事件流数据进行目标定位,获得目标的实时位置信息;

16、基于目标的实时位置信息,控制所述事件相机转动,以基于事件相机对所述目标进行跟踪。

17、在一个可选的示例中,所述事件相机和帧相机安装在同一转台上,且事件相机与帧相机的光轴保持平行。

18、第二方面,本专利技术提供了一种目标跟踪系统,包括:

19、事件相机,用于采集目标的事件流数据;

20、帧相机,用于采集所述目标的图像帧;

21、图像融合单元,用于将事件流数据和图像帧进行融合,获得融合图像;

22、目标识别单元,用于基于融合图像进行目标识别,获得目标的位置信息;

23、目标跟踪单元,用于基于所述目标的位置信息,控制所述事件相机转动,以基于事件相机对所述目标进行跟踪。

24、在一个可选的示例中,所述图像融合单元具体用于:

25、将事件流数据和图像帧输入至融合模型,获得融合模型输出的融合图像;所述融合模型基于脉冲神经网络构建,并基于样本事件流数据,样本图像帧以及对应的样本融合图像训练得到。

26、在一个可选的示例中,所述目标识别单元具体用于:

27、对融合图像和所述目标的模板图像分别进行特征提取,获得融合图像的特征和模板图像的特征;

28、将融合图像的特征与模板图像的特征进行匹配,获得匹配结果;

29、基于匹配结果识别融合图像中的目标,获得目标的位置信息。

30、在一个可选的示例中,所述目标跟踪单元具体用于:

31、基于所述目标的位置信息,控制所述事件相机转动,以使目标置于所述事件相机的视场中心;

32、基于事件相机采集的实时事件流数据进行目标定位,获得目标的实时位置信息;

33、基于目标的实时位置信息,控制所述事件相机转动,以基于事件相机对所述目标进行跟踪。

34、在一个可选的示例中,所述事件相机和帧相机安装在同一转台上,且事件相机与帧相机的光轴保持平行。

35、总体而言,通过本专利技术所构思的以上技术方案与现有技术相比,具有以下有益效果:

36、本专利技术提供一种目标跟踪方法及系统,通过获取事件相机采集的目标的事件流数据,以及帧相机采集的目标的图像帧,将事件流数据和图像帧融合得到融合图像,实现事件流数据的高帧频的图像重建,再利用重建后的图像完成目标识别,输出目标的位置信息,最后利用识别结果的目标位置信息,运行基于事件相机的目标跟踪算法,实现目标的低延时持续跟踪,提高了目标跟踪的成功率和准确率,解决了复杂干扰条件下的高速运动目标跟踪实时性等问题。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种目标跟踪方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S102具体包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S103具体包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S104具体包括:

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法,其特征在于,所述事件相机和帧相机安装在同一转台上,且事件相机与帧相机的光轴保持平行。

6.一种目标跟踪系统,其特征在于,包括:

7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述图像融合单元具体用于:

8.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述目标识别单元具体用于:

9.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述目标跟踪单元具体用于:

10.根据权利要求6至9任一项所述的系统,其特征在于,所述事件相机和帧相机安装在同一转台上,且事件相机与帧相机的光轴保持平行。

【技术特征摘要】

1.一种目标跟踪方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤s102具体包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤s103具体包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤s104具体包括:

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法,其特征在于,所述事件相机和帧相机安装在同一转台上,且事件相机与帧相机的光轴保持平行。

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【专利技术属性】
技术研发人员:李宁周奂斌涂佳隆郭梦凡陈炳坤王超刘俊池余常恒
申请(专利权)人:湖北三江航天万峰科技发展有限公司
类型:发明
国别省市:

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