[发明专利]基于ECO与伺服联动的无人机目标跟踪方法及装置

权利要求书

1.一种基于ECO与伺服联动的无人机目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、读取视频或图像序列的第一帧图像，确定跟踪目标；

S2、将当前帧跟踪目标作为样本放入ECO算法训练相关滤波器；

S3、读取下一帧图像，利用训练好的相关滤波器卷积图像候选区域对应的特征，获取图像候选区域的置信度图，置信度图概率最大位置对应当前帧图像的目标位置及其置信度概率；

S4、依据当前帧跟踪结果调整伺服器的镜头，使得目标始终处于镜头的正中间，根据之前一段图像序列中伺服器调整的方向和距离，获取目标的运动方向和速度；

S5、依据上一帧跟踪的目标位置以及上一帧之后获取的目标的运动方向和速度推断出当前帧目标可能处于的范围；

S6、判断当前帧跟踪结果是否处于推断的范围内，如果不处于，则判断为目标丢失，此时根据上一帧跟踪的目标位置以及上一帧之后获取的目标的运动方向和速度，匀速运行一帧的时间到达的位置作为样本；如果处于，则将当前帧跟踪结果作为样本；

S7、使用样本融合更新策略，更新ECO算法的样本集；

S8、利用获取的样本集训练ECO算法，更新相关滤波器；

循环执行步骤S3~S8，直至当前视频或图像序列处理完。

2.如权利要求1所述的基于ECO与伺服联动的无人机目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤S4中根据之前一段图像序列中伺服器调整的方向和距离，获取目标的运动方向和速度具体包括：根据之前一段图像序列中伺服器调整的方向，利用多项式拟合推断出伺服器的运动方向作为目标的运动方向，根据之前一段图像序列中伺服器运动的距离计算伺服器的平均速度作为目标的运动速度。

3.如权利要求2所述的基于ECO与伺服联动的无人机目标跟踪方法，其特征在于：所述之前一段图像序列取过去2s时间内的图像序列。

4.如权利要求1所述的基于ECO与伺服联动的无人机目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括：以上一帧跟踪的目标位置为圆心，沿上一帧之后获取的目标的运动方向两侧呈0~60度角方向以上一帧之后获取的目标的运动速度匀速运动4~8s时间形成的轨迹作为扇形的两条边，所形成的扇形范围作为当前帧目标可能处于的范围。

5.如权利要求4所述的基于ECO与伺服联动的无人机目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤S5具体包括：以上一帧跟踪的目标位置为圆心，沿上一帧之后获取的目标的运动方向两侧呈30度角方向以上一帧之后获取的目标的运动速度匀速运动6s时间形成的轨迹作为扇形的两条边，所形成的扇形范围作为当前帧目标可能处于的范围。

6.一种基于ECO与伺服联动的无人机目标跟踪装置，其特征在于，该装置包括：

跟踪目标确定模块，用于读取视频或图像序列的第一帧图像，确定跟踪目标；

滤波器训练模块，用于将当前帧跟踪目标作为样本放入ECO算法训练相关滤波器；

目标位置初步确定模块，用于读取下一帧图像，利用训练好的相关滤波器卷积图像候选区域对应的特征，获取图像候选区域的置信度图，置信度图概率最大位置对应当前帧图像的目标位置及其置信度概率；

伺服器调整模块，用于依据当前帧跟踪结果调整伺服器的镜头，使得目标始终处于镜头的正中间，根据之前一段图像序列中伺服器调整的方向和距离，获取目标的运动方向和速度；

目标范围推断模块，用于依据上一帧跟踪的目标位置以及上一帧之后获取的目标的运动方向和速度推断出当前帧目标可能处于的范围；

样本确定模块，用于判断当前帧跟踪结果是否处于推断的范围内，如果不处于，则判断为目标丢失，此时根据上一帧跟踪的目标位置以及上一帧之后获取的目标的运动方向和速度，匀速运行一帧的时间到达的位置作为样本；如果处于，则将当前帧跟踪结果作为样本；

样本集更新模块，用于使用样本融合更新策略，更新ECO算法的样本集；

滤波器更新模块，用于利用获取的样本集训练ECO算法，更新相关滤波器；

循环控制模块，用于控制目标位置初步确定模块、伺服器调整模块、目标范围推断模块、样本确定模块、样本集更新模块以及滤波器更新模块循环执行，直至当前视频或图像序列处理完。