[发明专利]一种基于人体骨架结构化特征的行人目标跟踪方法

权利要求书

1.一种基于人体骨架结构化特征的行人目标跟踪方法，包括以下步骤：

S1，利用摄像头记录目标运动视频，通过对目标运动视频图像进行均衡化预处理；

S2，针对目标运动视频图像，通过人体骨架检测提取行人的骨架坐标信息，手动选择跟踪目标行人，根据目标行人的骨架坐标信息建立目标初始特征模板图像，对目标行人进行跟踪；

S3，判断目标行人是否处于跟踪丢失状态，若目标行人正常，则保持当前状态继续跟踪，若目标行人丢失，则执行下一步，转入步骤S4；

S4，根据目标行人丢失前的视频图像和目标行人的骨架坐标信息提取目标结构化特征图像并更新目标特征模板图像，然后根据当前时刻视频图像和行人的骨架坐标信息提取所有行人的结构化特征图像，将当前时刻所有行人的结构化特征图像与目标特征模板图像进行逐一匹配，根据匹配结果重新定位目标行人位置；

S5，目标行人重定位后继续跟踪目标。

2.根据权利要求1所述的基于人体骨架结构化特征的行人目标跟踪方法，其特征在于，所述图像预处理是采用CLAHE算法对图像进行均衡化。

3.根据权利要求1所述的基于人体骨架结构化特征的行人目标跟踪方法，其特征在于，所述人体骨架检测过程为：采用OpenPose方法提取人体骨架关键点信息，包括人体骨架18个关键点P_i＝{(x_i,y_i)|i＝0,1,...,17}，人体骨架关键点包括左眼、右眼、左耳、右耳、嘴巴、左肩、右肩、胸颈处、左肘、右肘、左手、右手、左髋、右髋、左膝、右膝、左脚和右脚。

4.根据权利要求1所述的基于人体骨架结构化特征的行人目标跟踪方法，其特征在于，所述目标行人跟踪过程采用KCF、TLD、CSK或Struck算法进行跟踪。

5.根据权利要求1所述的基于人体骨架结构化特征的行人目标跟踪方法，其特征在于，所述结构化特征图像是指根据人体骨架结构提取的人体各部位区域的衣着特征图像，特征图像用R_n(n＝1,2,3,4,...)表示，n为结构化特征图像个数，包括左眼、右眼、左耳、右耳、嘴巴、左肩、右肩、胸颈处、左肘、右肘、左手、右手、左髋、右髋、左膝、右膝、左脚和右脚图像。

6.根据权利要求1所述的基于人体骨架结构化特征的行人目标跟踪方法，其特征在于，所述目标初始特征模板图像是根据人体骨架所提取的目标行人各部位区域特征图像，是在执行目标行人跟踪前建立并保存的目标正常状态下的特征模板图像。

7.根据权利要求1所述的基于人体骨架结构化特征的行人目标跟踪方法，其特征在于，所述目标行人是否处于丢失状态是以跟踪置信度为标准进行判断，若当前跟踪过程的跟踪置信度小于跟踪置信度判断阈值，若判别目标处于丢失状态，则需要更新目标特征模板图像并重新定位目标行人；若当前跟踪置信度大于跟踪置信度判断阈值，则保持当前状态继续跟踪。