【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于目标跟踪，尤其涉及一种基于图像处理的目标跟踪方法、系统及终端。
技术介绍
1、随着科技的发展，计算机视觉领域得到飞速发展。目标跟踪算法作为计算机视觉领域一项非常有挑战性的研究方向成为研究热点。目标跟踪算法在生活中应用广泛，主要应用在安防、比赛视频实时分析、无人机跟踪以及人机交互等众多领域。
2、现有技术提供的目标跟踪算法主要包括光流法、kalman、meanshift、相关滤波和深度学习算法等。在实际应用中，影响跟踪效果的因素主要包括环境光照变化、目标形变、目标遮挡和目标尺度变化等。
3、光流法算法在不依赖任何场景信息的情况下，能够准确地检测和识别运动目标的位置以实现目标跟踪。但其在光线变化或目标运动速度过快的情况下跟踪效果较差。
4、meanshift算法虽然可以实现多场景下较好的目标跟踪,但是当跟踪目标的尺寸发生变化时，不能进行自适应的跟踪。
5、相关滤波算法使用离散傅里叶变换来加速滤波器的计算，实现较快的运算速度。这使得相关滤波算法在实时目标跟踪和高清视频目标跟踪场景中...
【技术保护点】
1.一种基于图像处理的目标跟踪方法，具有多个搜索周期，针对每一搜索周期均已知目标初始位置和目标大小，其特征在于，在每一搜索周期内，所述目标跟踪方法均包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的目标跟踪方法，所述S10具体包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于图像处理的目标跟踪方法，其特征在于，通过如下方法计算HOG特征匹配系数极大值和灰度特征匹配系数极大值的最终匹配系数：
4.根据权利要求3所述的基于图像处理的目标跟踪方法，其特征在于，所述S16具体包括：定义匹配系数阈值为αt，当αmax>αt时，输出预测位置...
【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的目标跟踪方法，具有多个搜索周期，针对每一搜索周期均已知目标初始位置和目标大小，其特征在于，在每一搜索周期内，所述目标跟踪方法均包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的目标跟踪方法，所述s10具体包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于图像处理的目标跟踪方法，其特征在于，通过如下方法计算hog特征匹配系数极大值和灰度特征匹配系数极大值的最终匹配系数：
4.根据权利要求3所述的基于图像处理的目标跟踪方法，其特征在于，所述s16具体包括：定义匹配系数阈值为αt，当αmax>αt时，输出预测位置坐标，并将所述预测位置坐标存入预测点库。
5.根据权利要求3所述的基于图像处理的目标跟踪方法，其特征在于，所述s16具体包括：定义匹配系数阈值为α...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵伟伟，王晨曦，郑凡，龚磊，
申请(专利权)人：西安天圆光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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