一种基于粒子位置调整的粒子滤波视频运动目标跟踪方法技术

一种基于粒子位置调整的粒子滤波视频运动目标跟踪方法，在计算得到粒子权重之后，对权重进行排序，如果权重小于指定的权重阈值，则调整该粒子的坐标，使它们靠近目标中心；得到新的粒子分布后，重新计算粒子权重，得到最终的目标中心点，实现运动目标跟踪。该方法包括以下步骤：第一步，累加直方图和粒子的初始化；第二步，更新目标范围；第三步，计算粒子权重；第四步，权重排序；第五步，调整粒子位置；第六步，重新计算粒子权重；第七步，估计目标位置；第八步，更新累加直方图。该方法可以在较少的粒子数下得到较好的跟踪效果，提高跟踪效率和跟踪精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及视频序列的运动目标跟踪领域，具体是一种运动目标跟踪方法。
技术介绍
目前，视频监控技术迅速发展，视频运动目标跟踪技术也随之成为研究的热门课题之一，它融合了模式识别、人工智能、图像处理等较多领域的先进技术。视频运动目标跟踪通过对摄像机获得的图像序列进行分析，得到目标的运动参数，并且反馈给跟踪系统，为视频序列的分析和理解提供依据和基础。运动目标跟踪是跟踪系统的重要环节，它的精确度直接影响到高层视频序列分析和理解的准确性。基于统计理论的粒子滤波跟踪算法适用于任何非高斯分布、非线性的场景，它通过粒子概率来估计并逼近真实目标，在复杂背景以及短时间部分遮挡的情况下有比较好的跟踪效果。所以，近年来，粒子滤波跟踪算法得到了很大的发展。但是，研究发现，粒子滤波算法的计算比较复杂，计算量大，这也一直是制约粒子滤波算法进一步发展和应用的重要原因，如果用较多的粒子来实现跟踪，会影响跟踪的实时性，而如果用较少的粒子来跟踪，则会造成较大的目标估计偏差，跟踪误差大，跟踪效果不理想。针对粒子滤波算法本身的这个缺陷，很多学者都进行了深入研究，提出了一些改进方法。Canfeng S本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种基于粒子位置调整的粒子滤波视频运动目标跟踪方法，其特征在于：所述视频运动目标跟踪方法包括以下步骤：第一步，在目标跟踪前，用目标检测算法确定目标的初始位置。然后，根据目标的中心坐标位置（ｘ，ｙ）和目标的范围，所述目标的范围包括目标宽度ｂｌｏｃｋ＿ｗｉｄｔｈ和目标高度ｂｌｏｃｋ＿ｈｉｇｈｔ，计算得到目标累加直方图ａｃｃｕ＿ｈｉｓｔｏｇｒａｍ，即累加直方图的初始化；根据目标的中心位置在ｘ轴、ｙ轴方向上的随机化扩散得到各个粒子的初始位置，即粒子的初始化；第二步，读取下一帧图像，以前一帧的目标位置及目标范围为基础，计算当前帧的目标累加直方图ａｃｃｕ＿ｈｉｓｔｏｇｒａｍ＿ｏｒｉｇｉｎ；将目标宽度ｂ...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：宦若虹，唐晓梅，王浙沪，陈庆章，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：86