[发明专利]基于先验信息的目标跟踪方法及系统

权利要求书

1.一种基于先验信息的目标跟踪方法，其特征在于，包括：

基于训练集内图像的先验信息，根据图像中目标框与扰动框之间的对应关系得到目标模型，其中，获取所述目标模型中扰动框集合与偏移集合之间的对应关系，所述扰动框集合为训练集内以扰动方式模拟目标位置的大小和位置的图像块集合，所述偏移集合为训练集内每帧图像以扰动框为目标初始位置到目标位置之间的目标偏移量所构成的集合；

采用所述目标模型加载视频得到每帧图像；

预估当前帧图像的目标位置，将其前一帧图像的目标位置设为当前帧图像的目标初始位置，以所述目标初始位置为初始点迭代计算当前帧图像的目标位置。

2.根据权利要求1所述的基于先验信息的目标跟踪方法，其特征在于，所述获取所述目标模型中扰动框集合与偏移集合之间的对应关系的步骤，包括：

采集训练集中每帧图像在各种场景和姿态下的先验信息，标定每帧图像的目标位置；

扰动处理训练集内每帧图像目标位置的大小和位置，得到对应的模拟的目标初始位置；

根据训练集内每帧图像的目标位置和目标初始位置，计算目标初始位置集合与偏移集合之间的对应关系。

3.根据权利要求2所述的基于先验信息的目标跟踪方法，其特征在于，所述根据训练集内每帧图像的目标位置和目标初始位置，计算目标初始位置集合与偏移集合之间的对应关系的步骤，包括：

计算训练集内每帧图像的目标偏移量，提取每帧图像的特征，将每帧图像的目标偏移量与特征对应组合为迭代训练集；

所述迭代训练集以线性回归训练为基础，迭代计算目标模型的特征映射函数；

根据训练集内特征映射函数得到目标偏移量与目标初始位置的关系：

ΔB^j＝WjFj(I,B^j-1) (2)

式(1)中Bⁱ为第i帧图像的目标位置，B⁰为第i帧图像的初始位置，ΔB^j为第i帧图像在j次迭代的目标偏移量，式(2)中Wj为j次迭代的线性回归矩阵，F为特征映射函数，Fj(I,B^j-1)为j次迭代的图像I在位置B^j-1提取的特征；所述特征为方向梯度直方图特征、深度学习特征、尺度不变换特征中的任意一种。

4.根据权利要求1所述的基于先验信息的目标跟踪方法，其特征在于，所述预估当前帧图像的目标位置，将其前一帧图像的目标位置设为当前帧图像的目标初始位置，以所述目标初始位置为初始点迭代计算当前帧图像的目标位置的步骤，包括：

以当前帧获取的图像I_t，将其上一帧图像目标框所对应的目标位置B_t-1设为当前帧图像的目标初始位置将所述目标初始位置输入目标模型计算当前帧图像所对应的目标位置。

5.一种基于先验信息的目标跟踪系统，其特征在于，包括：

模型训练模块，用于基于训练集内图像的先验信息，根据图像中目标框与扰动框之间的对应关系得到目标模型，其中，获取所述目标模型中扰动框集合与偏移集合之间的对应关系，所述扰动框集合为训练集内以扰动方式模拟目标位置的大小和位置的图像块集合，所述偏移集合为训练集内每帧图像以扰动框为目标初始位置到目标位置之间的目标偏移量所构成的集合；

加载模块，用于采用所述目标模型加载视频得到每帧图像；

估算模块，用于预估当前帧图像的目标位置，将其前一帧图像的目标位置设为当前帧图像的目标初始位置，以所述目标初始位置为初始点迭代计算当前帧图像的目标位置。

6.根据权利要求5所述的基于先验信息的目标跟踪系统，其特征在于，所述模型训练模块包括：

标注单元，用于采集训练集中每帧图像在各种场景和姿态下的先验信息，标定每帧图像的目标位置；

扰动单元，用于扰动处理训练集内每帧图像目标位置的大小和位置，得到对应的模拟的目标初始位置；

计算单元，用于根根据训练集内每帧图像的目标位置和目标初始位置，计算目标初始位置集合与偏移集合之间的对应关系。