[发明专利]一种用于移动机器人的视觉跟踪方法

权利要求书

1.一种用于移动机器人的视觉跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：构建基于HOG特征的相似性计算方法；

将基于颜色统计的HOG特征作为外观模型加入到SiamFC跟踪框架中，具体如下：

设定x为目标人物的初始模板图像，z为下一时间段帧摄像头实时拍摄的一组图像，z≥2；

采用SiamFC跟踪框架判断初始模板图像x和图像组z之间的相似性，保留SiamFC跟踪框架输出响应图中大于设定阈值的高分区域图像，记为y；

对初始模板图像和高分区域图像提取HOG特征向量，利用Pearson相关系数建立初始模板图像与高分区域图像之间的相似性对比：

其中和是初始模板图像x和高分区域图像y的期望值，x_j和y_j分别表示初始模板图像与高分区域图像的HOG特征向量，N为高分区域图像数量；

Pearson_x,y值在区间[-1，1]内，当Pearson_x,y大于高阈值H时表示初始模板图像与高分区域图像为高相似性；在某一时刻t，如果Pearson_x,y小于低阈值L，则将t-1时刻的实时目标图像作为新的初始模板图像；

步骤2：将连续N幅高分区域图像中的目标边界框信息输入卡尔曼滤波器，输入表示为T^t＝[bbox^t-(N-1),bbox^t-(N-2),...,bbox^t]，卡尔曼滤波器的输出为bbox^*，将bbox^*作为t+1时刻目标的位置估计，并更新bbox位置；bbox^t-(N-1),bbox^t-(N-2),...,bbox^t表示连续N幅高分区域图像中目标边界框信息；

根据目标位置和尺度分布原理，在当前帧中以更新后bbox的中心位置作为搜索区域的中心，提取出图像中目标矩形框大小的α倍作为新的待搜索区域；

步骤3：将步骤2获得的待搜索区域的坐标位置输入到移动机器人的视觉伺服系统中，完成基于图像的视觉伺服控制的目标跟踪。

2.根据权利要求1所述的一种用于移动机器人的视觉跟踪方法，其特征在于，所述H＝0.7，L＝0.3。