[发明专利]基于多级特征的视频跟踪方法

说明书

技术领域

本发明属于视频图像处理领域，尤其是一种基于多级特征的视频跟踪方 法。

背景技术

视觉目标的跟踪处理是计算机视觉处理的一个重要组成部分，视觉目标 的跟踪处理也是数字视频技术中的一个重要的研究方向，从工业检测到安全 监视，从医学图像到军事等众多领域都有得到了广泛应用，例如交通流量的 检测、重要场所的保安、航空和汽车的自动驾驶或辅助驾驶、军事中的武器 制导和控制的方面。由于跟踪目标形态的多样性和目标特征变化的不确定性， 如何实现各种环境下有效的目标跟踪一直是难点问题。现有的视频目标的跟 踪处理算法，通常采用单一更新阈值来控制模板特征更新，如图3所示，其 存在的问题是：在目标所处环境变化剧烈和目标被遮挡等情况下，由于目标 特征变化比较快，出现目标模板特征更新跟不上目标特征变化的速度，从而 引起目标丢失或跟错等现象，大大限制了跟踪的有效性。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种保证在环境变化剧烈 和目标被遮挡时能够有效跟踪能的基于多级特征的视频跟踪方法。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

一种基于多级特征的视频跟踪方法，包括以下步骤：

(1)在一帧图像中选定要跟踪的目标，提取目标的特征作为模板特征；

(2)根据模板特征在当前帧图像中找到估计目标；

(3)对估计目标进行判定，并使用多级更新阈值来控制多级模板特征的更 新；

(4)确定跟踪目标；

(5)循环处理(2)～(4)直至所有帧图像处理结束。

而且，所述的多级模板特征是根据初始时为其设置的更新阈值达到的难 易程度依次向下设置。

而且，所述的多级更新阈值分别与多级模板特征相对应。

而且，所述的多级更新阈值是动态变化的，当按照第一级模板特征计算 得到的估计目标被判定为要跟踪的目标时，各级模板特征的更新阈值采用初 始时设定的值；当按照其他级模板特征计算得到的估计目标被判定为要跟踪 的目标时，则将当前使用的模板特征的更新阈值修改为第一级模板特征的更 新阈值，同时将其下级模板特征的更新阈值依次修改为第二级及其后模板特 征的更新阈值，而其上级模板特征的更新阈值修改为不能达到的数值。

而且，所述的多级更新阈值及多级模板特征的级数为2～5级。

本发明的优点和积极效果是：

1、本视频跟踪方法采用多级更新阈值控制更新多级模板特征，同时对控 制模板特征更新的更新阈值实现动态更新，当采用某级模板特征判断为目标 丢失时，则采用下级模板特征作为模板特征进行计算，从而保证了在环境变 化剧烈和目标被遮挡情况下的有效跟踪，大大增强目标跟踪的有效性。

2、本视频跟踪方法能够根据不同的跟踪环境下使用不同级数的模板特征 及更新阈值，增强视频跟踪的适应性，使其可以适应于不同的环境。

3、本发明设计合理，其通过多级更新阈值控制更新多级模板特征，当某 级模板特征判断为目标丢失时，则使用下级模板特征对模板特征进行更新， 保证了在环境变化剧烈和目标被遮挡情况下的有效跟踪，大大增强目标跟踪 的有效性，扩大了应用范围。

附图说明

图1是本发明的流程框图；

图2是本发明的具体实施例的工作流程图；

图3是现有视频跟踪方法的流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明实施例做进一步详述：