[发明专利]一种基于样本学习和目标检测结合的目标跟踪方法和装置有效
| 申请号： | 201810193833.2 | 申请日： | 2018-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN108509861B | 公开（公告）日： | 2020-06-30 |
| 发明（设计）人： | 许化强;万洪林;白成杰;李奇林;高鉴 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06T7/215;G06T7/246;G06K9/62 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 董雪 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于样本学习和目标检测结合的目标跟踪方法和装置，读取视频序列，将视频序列中当前视频帧转化为灰度图像；采用Lucas‑Kanade光流法跟踪灰度图像中的目标；检测当前视频帧中目标，获取正确的样本区域中心集合；对正确的样本区域中心集合进行一致性检查，得到小于设定距离阈值的样本区域集合，并进行正负样本学习；计算正负样本学习得到的样本区域集合中每个样本区域与目标跟踪获得的跟踪结果的面积重叠百分比，并计算重叠百分比超过50％的样本区域所在中心的均值，得到跟踪结果。本发明以目标跟踪算法作为基础框架，引入HOG特征和SVM分类器，解决了行人跟踪中的诸多问题，达到更好的跟踪效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 学习 目标 检测 结合 跟踪 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于样本学习和目标检测结合的目标跟踪方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1：读取视频序列，将视频序列中当前视频帧转化为灰度图像；步骤2：采用Lucas‑Kanade光流法跟踪灰度图像中的目标；步骤3：检测当前视频帧中目标，获取正确的样本区域中心集合；步骤4：对正确的样本区域中心集合进行一致性检查，得到小于设定距离阈值的样本区域集合，并进行正负样本学习；步骤5：计算步骤4得到的样本区域集合中每个样本区域与步骤2获得的跟踪结果的面积重叠百分比，并计算重叠百分比超过50％的样本区域所在中心的均值，得到跟踪结果。
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