[发明专利]高速物体的图像实时跟踪方法与系统

权利要求书

1.一种高速物体的图像实时跟踪方法，其特征在于，包括步骤：

划设图像采集窗口，采集目标图像；

根据采集的目标图像，预计目标在下一帧图片中的位置，并根据目标图像当前帧图片中的位置和下一帧图片中的位置，生成目标框；

根据图像采集窗口尺寸生成大小不同的第一类扫描框；

分别计算第一类扫描框与目标框的重合率，从所述第一类扫描框中选取超过预设重合率的扫描框，作为第二类扫描框；

将第二类扫描框中的图像区域输入分类器，确定含有目标的扫描框，作为第三类扫描框；

对目标框和第三类扫描框进行加权整合，得出最终的目标框；

根据所述最终的目标框对高速物体进行实时跟踪；

所述将第二类扫描框中的图像区域输入分类器，确定含有目标的扫描框，作为第三类扫描框具体包括步骤：

将第二类扫描框中的图像区域输入分类器；

对第二类扫描框中的图像区域进行检测，判断是否为含有目标的扫描框，其中，判断过程具体为：

利用积分图计算当前第二类扫描框的方差，当方差大于阈值时，则认为当前第二类扫描框可能含有目标，再计算当前可能含有目标的第二类扫描框中的图像的特征值，以及计算该特征值对应的后验概率累加值，根据后验概率累加值计算后验概率平均值，当后验概率平均值大于阈值时，则认为当前第二类扫描框含有目标；

将确定含有目标的扫描框，作为第三类扫描框。

2.根据权利要求1所述的高速物体的图像实时跟踪方法，其特征在于，所述对目标框和第三类扫描框进行加权整合，得出最终的目标框之后还有步骤：

检测分类器输出的目标特征和背景特征错误，将目标特征和背景特征错误作为新的正负训练样本，更新分类器中的目标模型。

3.根据权利要求1或2所述的高速物体的图像实时跟踪方法，其特征在于，所述根据采集的目标图像，预计目标在下一帧图片中的位置具体包括步骤：

获取目标图像序列中的第I帧图像和第I-1帧图像，其中，所述I为正整数，且大于1；

在第I-1帧图像的目标框中的产证随机原始取样点Da，采用金字塔光流法预计Da在第I帧图像上的预计点Db；

对第I帧图像上的预计点Db进行反向金字塔光流法计算，获得在第I-1帧图像上对应位置Dc；

计算Da与Dc之间的几何距离，抛弃Da与Dc之间的几何距离大于中位值的50％的数据；

根据剩余的Da与Dc，计算目标在第I帧图像上的位置。

4.根据权利要求1或2所述的高速物体的图像实时跟踪方法，其特征在于，所述根据采集的目标图像，预计目标在下一帧图片中的位置，并根据目标图像当前帧图片中的位置和下一帧图片中的位置，生成目标框之后还有步骤：

将包含有目标位置的下一帧图像块归化到预设尺寸，计算含有目标位置的下一帧图像块与分类器中目标模型的保守相似度，当保守相似度小于阈值时，认定本次跟踪无效，当保守相似度大于或者等于阈值时，认定本次跟踪有效。