[发明专利]基于球载平台的多目标动态跟踪方法有效

专利信息
申请号: 201410323784.1 申请日: 2014-07-04
公开(公告)号: CN104156978B 公开(公告)日: 2018-08-10
发明(设计)人: 方帅;王浩;方宝富;于磊;金忍 申请(专利权)人: 合肥工业大学
主分类号: G06T7/246 分类号: G06T7/246
代理公司: 安徽合肥华信知识产权代理有限公司 34112 代理人: 余成俊
地址: 230009 安*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 基于 平台 多目标 动态 跟踪 方法
【权利要求书】:

1.一种基于球载平台的多目标动态跟踪方法,其特征在于:包括有手动框选目标跟踪方法、自动检测跟踪方法,如果在跟踪的过程中选择警戒区域绘制抓拍预警以及录像实时保存,则所有经过该警戒区域的跟踪目标都会被进行抓拍预警;所述的警戒区域绘制抓拍预警是通过预先在高空球载相机监控场景的图像上绘制一块警戒区域;

(1)所述的手动框选目标跟踪方法是通过采用跟踪算法实时地对高空球载相机传下来的图像框选出感兴趣的运动目标进行跟踪,同时如果跟踪目标进入了绘制的警戒区域,要求对其抓拍预警;具体为:

手动的在球载平台录像上标定一个跟踪目标然后予以跟踪,采用压缩降维方法,通过压缩降维理论来降维前景目标和背景的特征,作为在线学习更新分类器的正样本和负样本,然后使用该训练分类器去预测下一帧图像的目标位置;具体跟踪过程:

1)在t帧的时候,采样得到若干张目标和背景的图像,其中目标和背景分别为正样本和负样本,然后对它们进行多尺度变换,再通过一个稀疏测量矩阵对多尺度图像特征进行降维,然后通过降维后的特征去训练朴素贝叶斯分类器,其中降维后的特征包括目标和背景;

2)在t+1帧的时候,在上一帧跟踪到的目标位置的周围采样n个扫描窗口,通过同样的稀疏测量矩阵对其降维,提取特征,然后用第t帧训练好的朴素贝叶斯分类器进行分类,分类分数最大的窗口就认为是目标窗口,这样就实现了从t帧到t+1帧的目标跟踪;

(2)所述的自动跟踪方法是通过在高空球载相机传下来的图像上手动设定一块初始化检测区域,然后对这块指定区域实时检测运动目标,对于检测出来的运动目标,予以标注出来,然后使用步骤(1)中同样的在线学习跟踪方法去跟踪;其中检测运动目标的具体过程为:

通过对标定的检测区域使用光流算法进行检测,来粗略的区分运动目标和背景,计算各帧光流向量的累加和,通过当前帧的计算光流和光流向量的累加和一起来确定修正运动目标;其中,利用显卡进行光流计算,即同时使用CPU和GPU来实时计算光流。

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