[发明专利]基于骨架分析的鱼群三维跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于骨架分析的鱼群三维跟踪方法，涉及信息技术领域，该基于骨架分析的鱼群三维跟踪方法以顶视方向的跟踪为主，侧视方向的检测结果不用于跟踪，只用来与顶视跟踪结果做立体匹配，降低跟踪方法的复杂性，提高跟踪效率。该基于骨架分析的鱼群三维跟踪方法仅需要两台摄像机就能够对鱼群目标进行有效的三维跟踪，不但具有较高的准确性，而且具有较快的跟踪速度。

主权项

一种基于骨架分析的鱼群三维跟踪方法，其特征在于：所述基于骨架分析的鱼群三维跟踪方法包括如下步骤：(1)使用骨架端点附近的多个点来估算目标的运动方向，假设骨架端点为p(x，y)，定义端点段es为邻近端点的n个骨架点es＝{(xi，yi)|i＝1，...，n}，端点段的方向可以根据最小二乘法计算得到，θ=arctan(ΣxiΣyi-nΣxiyi(Σxi)2-nΣxi2)]]>联合骨架端点p和端点段方向θ组成的特征点F(p，θ)可以对目标进行表示；(2)在目标的头尾两个特征点中，可以根据形状的不对称性去除顶视图中目标的尾部特征点，而对于侧视方向，依然保留头尾两个特征点；(3)对顶视图相邻帧间的特征点进行数据关联，得到顶视二维跟踪轨迹。接下来，使用顶视跟踪轨迹和目标在侧视方向的特征点进行立体匹配，即可得到目标在三维空间中的位置，为解决立体匹配的不确定性问题，使用运动连续性来完成立体匹配；假设和分别表示顶视图和侧视图中的一个特征点，如果在极线约束下，在侧视图中存在k个可能匹配的候选特征点，则将运动连续性约束定义如下：mc(Fi,ttop)=argminqcv(Fi,t-1side,Fq,tside),(q=1,...,k)]]>cv(Fi,t-1side,Fq,tside)=w(pc(pi,t-1side,pq,tside)pcmax)+(1-w)(dc(θi,t-1side,θq,tside)dcmax)]]>其中，表示t‑1时刻与顶视图的特征点相匹配的侧视图的特征点，pcmax和dcmax分别表示相邻帧目标的最大运动距离和最大偏转角度，和分别表示特征点和之间的位置和方向的变化，w和(1‑w)分别表示位置和方向在代价函数中所占权重。上式表示，在侧视图的k个候选特征点中，选择与前一时刻的匹配点具有最佳运动连续性的特征点作为当前时刻的匹配点。