[发明专利]一种基于KCF的改进型抗遮挡目标跟踪方法在审
| 申请号： | 201910895959.9 | 申请日： | 2019-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN110689557A | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 李醒飞;胡自然;岳凤发;冯鸣 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06T7/194;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所 | 代理人： | 刘子文 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于KCF的改进型抗遮挡目标跟踪方法，包括以下步骤：步骤1，读入视频帧序列，并选择待跟踪目标，初始化KCF跟踪器，完成卷积神经网络算法的训练；步骤2，初始化自适应搜索窗口阈值法；步骤3，使用线程池技术开启三个线程，三个线程分别检测待跟踪目标的三个尺度图像，获取响应最大的线程，将响应最大的线程对应的输出位置及尺度作为当前帧的目标位置；步骤4，将获取的最大响应与预设阈值进行比较，若小于预设阈值，则将响应最大的线程对应的输出位置及尺度进行遮挡判别；步骤5，若上步判别输出位置及尺度为遮挡时，使用训练完成的卷积神经网络的输出结果作为当前帧的目标位置；反之使用KCF跟踪器的输出结果作为当前帧目标位置。 | ||
| 搜索关键词： | 线程 目标位置 输出位置 卷积神经网络 待跟踪目标 输出结果 尺度 初始化 跟踪器 预设 响应 遮挡 视频帧序列 尺度图像 技术开启 搜索窗口 遮挡目标 最大响应 改进型 线程池 自适应 阈值法 读入 算法 跟踪 检测 | ||
【主权项】：
1.一种基于KCF的改进型抗遮挡目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，读入视频帧序列，并选择待跟踪目标，初始化KCF跟踪器，完成卷积神经网络算法的训练；/n步骤2，初始化自适应搜索窗口阈值法；/n步骤3，使用线程池技术开启三个线程，三个线程分别检测待跟踪目标的三个尺度图像，获取响应最大的线程，将响应最大的线程对应的输出位置及尺度作为当前帧的目标位置；/n步骤4，将步骤3中获取的最大响应与预设阈值进行比较，若小于预设阈值，则将响应最大的线程对应的输出位置及尺度进行遮挡判别；/n步骤5，若步骤4判别输出位置及尺度为遮挡时，则使用训练完成的卷积神经网络的输出结果作为当前帧的目标位置；反之则使用KCF跟踪器的输出结果作为当前帧目标位置。/n
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