[发明专利]用无人机探测器和追踪器融合来增强目标追踪方法及系统

说明书

本发明公开了用无人机探测器和追踪器融合来增强目标追踪方法及系统。所述方法包括：接收待检测对象的至少一个原始输入图像；基于对象的所述至少一个原始输入图像，生成所述对象的候选信息；根据所述对象的候选信息，基于探测器和追踪器的融合来计算一对象在当前时间戳的位置和速度估值；以及基于当前时间戳的所述对象的位置和速度的估值，预测在未来时间戳的对象的位置和速度估值。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种通过无人机(UAV)的探测器和追踪器融合来增强目标追踪的方法及系统。

背景技术

无人机(UAV)在研究和商业应用中具有巨大的潜力价值，由于常常需要对目标对象追踪，例如通过识别动作进行人类身份识别，用于探测可疑活动的自动监视，以及用于手和脸部跟踪的人机交互等。目标对象跟踪可以被定义为这样一个问题，当在场景中移动时，如何估值图像平面中的对象的轨迹。同时，人们非常希望在持续时间内，追踪器在一系列视频图像中向跟踪对象分配持续的标签，并且在不同的追踪范围内提供追踪对象的重要信息。

在目标对象跟踪任务下通常有两个子任务：建立一个兴趣目标的模型，并根据前一画面中的目标信息预测目前画面中目标的信息。重复执行这两个子任务，从而不断更新兴趣目标的模型。然而，各种因素可能导致使用单镜头相机安装的UAV来顺利实现跟踪任务受到了质疑，例如由3D现实世界投影到2D图像帧引起的信息丢失，图像中的噪声，追踪对象部分和全部被遮挡，实时处理要求以及UAV运动引起的画面突然变化等。

传统的追踪技术在使用时受某些强制约束条件影响，相应的算法主要限制在两个领域：追踪检测和基于协同过滤的视觉对象追踪。然而，这些技术在不同环境下都有自己的局限性。例如，先进的UAV自然地与真实的动态世界交互，关键的一点就是提供了更强力的追踪手段，这给传统追踪技术带来了额外的挑战。

本发明所公开的方法和系统用于解决上述一个或多个问题以及其他问题。

发明内容

本发明一方面提供了通过无人机(UAV)的探测器和追踪器融合来增强目标追踪的方法。该方法包括：接收待检测对象的至少一个原始输入图像；基于对象的所述至少一个原始输入图像，生成所述对象的候选信息；根据所述对象的候选信息，基于探测器和追踪器的融合来计算一对象在当前时间戳处的位置和速度的估值；以及基于当前时间戳处的所述对象的所述位置和速度的估值，预测在一未来时间戳处的对象的位置和速度估值。

本发明的另一方面公开了一种具有计算机程序的非瞬时性计算机可读介质，当由处理器执行时，执行融合无人机(UAV)探测器和追踪器来增强目标追踪的方法，所述方法包括：接收至少一个待检测对象的原始输入图像；基于对象的所述至少一个原始输入图像，生成所述对象的候选信息；根据所述对象的候选信息，基于探测器和追踪器的融合来计算一对象在当前时间戳处的位置和速度的估值；以及基于当前时间戳处的所述对象的位置和速度估值，预测在一未来时间戳处的对象的位置和速度估值。

本发明另一方面公开了通过无人机(UAV)探测器和追踪器融合来增强目标追踪的系统。所述系统包括一探测器和追踪器模块以及探测器和追踪器融合(DTF)模块。所述探测器和追踪器模块用于接受对象的原始图像并且生成所述对象的候选信息。所述探测器和追踪器融合(DTF)模块用于基于对象的所述至少一个原始输入图像，生成所述对象的候选信息，基于所述对象的候选信息，基于探测器和追踪器的融合来计算一对象在当前时间戳处的位置和速度的估值；并且基于所述对象在当前时间戳处的位置和速度估值，预测在一未来时间戳处的对象的位置和速度估值。

本领域技术人员根据本发明公开的说明书、权利要求书、以及说明书附图的指引，能够理解本发明公开的其他方面的内容。

附图说明

以下附图旨在对本发明提供进一步的理解并形成说明书的一部分。示范性实施例及其描述旨在说明本发明而并不限制本发明的范围。

图1为本发明公开的实施例的操作环境的示意图；