[发明专利]基于多特征联合与Mean Shift算法的多目标跟踪方法在审
| 申请号： | 201610511773.5 | 申请日： | 2016-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN106204643A | 公开（公告）日： | 2016-12-07 |
| 发明（设计）人： | 谭树人;张斯尧;马昊辰 | 申请（专利权）人： | 湖南源信光电科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/20 | 分类号： | G06T7/20;G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 陈立新 |
| 地址： | 410000 湖南省长沙市高新开发*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多特征联合与Mean Shift算法的多目标跟踪方法，包括以下步骤：步骤S100：初始化背景模型，利用帧差法对视频图像的中的背景进行更新，利用背景差法对背景进行差分，然后对视频图像的进行二值化；步骤S200：对二值图像依序进行去噪和多目标分割，得到包含运动目标轮廓的分割图像；步骤S300：基于多特征联合和Mean Shift算法对所得分割图像进行多运动目标跟踪运算。该方法采取颜色特征的RGB模型下的R,G,B分量特征，HIS模型下的H,S分量和灰度直方图综合追踪，提高目标追踪结果的鲁棒性和实时性，提取目标清晰度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 联合 mean shift 算法 多目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多特征联合与Mean Shift算法的多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S100：采用多帧图像平均法得到初始背景模型，根据所得背景模型采用帧差法对视频图像中的背景进行更新，采用背景差法对背景进行差分，然后对背景差分所得视频图像的进行二值化，得到二值图像；步骤S200：对所述二值图像依序进行去噪和多目标分割，得到包含运动目标轮廓的分割图像；步骤S300：将RGB模型下的R,G,B分量特征、HIS模型下的H,S分量和灰度直方图作为待跟踪目标特征分量进行多特征联合后得到分割图像中跟踪目标位置的中心点，之后通过Mean Shift迭代寻优以跟踪目标位置的中心点作为起始点，在候选区域内找到巴特查理亚系数最大的候选区域作为待追踪目标的跟踪结果，Mean Shift迭代收敛条件为预设，然后更新待跟踪目标的收敛位置；重复步骤S100～S200完成对待跟踪目标在每一帧图像中的跟踪，至视频结束。
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