【技术实现步骤摘要】
目标跟踪方法及装置
本专利技术涉及一种图像处理
的运动目标跟踪方法，具体是一种目标跟踪方法及装置。
技术介绍
均值漂移是1975年由Fukunaga提出的一种基于密度梯度的无参数估计方法。1995年Cheng将它引入计算机视觉领域之后，近一些年引起国内外学者的广泛关注。因为在用于目标跟踪时，均值漂移算法具有一些很好的性质，如单参数算法，容易作为一个模块和别的算法集成；采用核函数直方图建模，对边缘阻挡、目标的旋转、变形以及背景运动都不敏感等。目前针对均值漂移的研究多数集中在对算法的改进方面。如Collins将尺度空间和均值漂移相结合解决了核函数带宽实时变化时的目标跟踪。K. Numiaro研究了粒子滤波器和均值漂移方法相结合的情况，但是粒子滤波器本身的复杂计算降低了跟踪的实时性。上述研究提升了算法的性能，但在一定程度上增加了计算复杂度，使得更难以应用于实时性要求较高的场合。近年来，随着视觉物联网的发展，视觉处理算法将会越来越多地用在嵌入式系统中。计算实时性成为制约均值漂移算法能否实用的主要因素。因此，如何提高算法的计算速度成为研究热点。如Changjiang Yang对多维图像的均值漂移方法进行了讨论,使用改进的快速高斯变换提高算法的速度。然而，目前的研究工作还未能很好地解决均值漂移计算实时性的问题。
技术实现思路
本专利技术要解决技术问题提高了计算速度，从而使得本专利技术更利于硬件实现，为此提供了一种目标跟踪方法及装置。根据本专利技术的一个方面，提供了一种目标跟踪方法，所述方法包括计算第一候选模型概率密度P_y0 ;根据第一候选模型概率密度P_y0计算目...
【技术保护点】
一种目标跟踪方法及装置，其特征在于，所述方法包括：计算第一候选模型概率密度p_y0；根据第一候选模型概率密度p_y0计算目标模型概率密度；根据第一候选模型概率密度p_y0和目标模型概率密度，计算权重；将权重参与计算下一帧的圆心的运算，得到下一帧的圆心。
【技术特征摘要】
1.一种目标跟踪方法及装置，其特征在于，所述方法包括 计算第一候选模型概率密度P_yO ； 根据第一候选模型概率密度P_yO计算目标模型概率密度； 根据第一候选模型概率密度P_yO和目标模型概率密度，计算权重； 将权重参与计算下一帧的圆心的运算，得到下一帧的圆心。2.根据权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述计算第一候选模型概率密度p_yO包括 1)权值计算设(X，y)为初始圆心，(P，Q)为像素点坐标，半径为r。选取圆内的像素点作为特征点，根据特征点离圆心的距离，给每个特征点赋予不同的权值；权值k的计算公式为k = r2-[ (x-P) 2+(y-Q)2] 2)扫描设(X，y)为初始圆心，半径为r，以圆的外接正方形进行扫描，从(x_r，y)开始按行扫描，至(x+r，y)结束扫描；按像素点的坐标计算出该像素点的索引； 3)存储利用索引得到该像素点的灰度值； 其中，其中利用IP核模拟ROM存储图片； 4)分类将灰度值分为5类； 其中，像素点的灰度值范围是(0，255)； 5)直方图统计按像素点的权值和分类信息，将权值加到相应的类中；这样就得到第一候选模型概率密度P_y0。3.根据权利要求2所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述根据第一候选模型概率密度P_y0计算目标模型概率密度包括 把初始帧的第一候选模型概率密度P_y0直接赋值给目标模型概率密度。4.根据权利要求3所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述根据第一候选模型概率密度P_y0和目标模型概率密度q，计算权重包括 根据如下式可以计算出权重5.根据权利要求4所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述将权重参与计算下一帧的圆心的运算，得到下一帧的圆心包括 1)根据得到的分类信息选择相应的权重O1、扫描信息得到像素点的坐标(P，Q)，可以计算出下一巾贞的可能圆心坐标(Xpy1)6.一种目标跟踪装置，其特征在于，其包括第一候选模型概率密度P_y0计算模块，用于计算第一候选模型概率密度P_y0 ；目标模型概率密度计...
【专利技术属性】
技术研发人员：柴志雷，周丹，梁久祯，邵兴龙，王芝斌，阳文敏，马骏，张圆蒲，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：
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