[发明专利]目标跟踪方法和目标跟踪设备

权利要求书

1.一种目标跟踪方法，包括：

连通域获取步骤，对输入的初始深度图像执行三维连通域分析，获取初始深度图像的连通域的列表；

初始目标确定步骤，在初始深度图像中根据目标的已知的当前位置确定目标所在的目标连通域，并在该连通域对应的图像部分中确定n个特征点，n为自然数；

跟踪步骤，在所述初始深度图像之后输入的后续深度图像中，执行三维连通域分析，在获取所述后续深度图像的连通域列表的各个候选连通域中，识别所述目标所在的目标连通域；以及

目标位置确定步骤，在所述跟踪步骤识别的目标连通域中跟踪所述n个特征点以更新所述目标的当前位置。

2.按照权利要求1所述的目标跟踪方法，其中，

所述n个特征点相互间隔距离不低于第一预定阈值，并且所述n个特征点的每个是对于特定的跟踪算子区别于近邻像素点的角点。

3.按照权利要求2所述的目标跟踪方法，其中，

从中提取所述n个特征点的所述对应的图像部分处于深度图像中或者与深度图像同步的彩色图像中。

4.按照权利要求1所述的目标跟踪方法，其中，

在所述跟踪步骤中，在后续深度图像的连通域列表的各个候选连通域中，寻找与目标的前次所确定位置加上运动预测后的状态变化结果相似度最高的候选连通域，作为所述目标当前所在的目标连通域。

5.按照权利要求1所述的目标跟踪方法，其中，在所述跟踪步骤之后还包括：

成像尺度确定步骤，确定在所述跟踪步骤中识别的目标连通域相对于在初始深度图像中的目标的成像尺度。

6.按照权利要求5所述的目标跟踪方法，其中，所述成像尺度确定步骤包括：

通过Sn＝d0/dn*S0来计算成像尺度，其中，dn为在所述跟踪步骤中识别的所述目标所在的目标连通域的平均深度，d0为初始深度图像中确定目标所在的目标连通域的平均深度，S0为初始深度图像中目标的成像尺度，Sn为所述目标在该后续深度图像中的成像尺度。

7.按照权利要求1所述的目标跟踪方法，其中，所述目标位置确定步骤包括：

特征点跟踪步骤，在所述后续深度图像中，采用KLT跟踪器跟踪所述n个特征点；

等级量化步骤，基于目标连通域的掩码图像信息来等级量化各个跟踪到的特征点，为各个跟踪到的特征点赋予权重；

聚类步骤，聚类跟踪到的特征点并计算出聚类中心点以更新所述目标的当前位置。

8.按照权利要求7所述的目标跟踪方法，其中，

在所述特征点跟踪步骤之后所述等级量化步骤之前，还包括第一去除步骤，在跟踪到的特征点中，去除特征点跟踪中误差程度高于第二预定阈值的特征点；

在所述等级量化步骤之后所述聚类步骤之前，还包括第二去除步骤，在跟踪到的特征点中，去除与跟踪到的特征点的重心距离最大的预定比例数目的特征点。

9.按照权利要求7所述的目标跟踪方法，其中，在所述聚类步骤之后还包括：

补充步骤，补充新的特征点以使目标的特征点总数仍然为n，新的特征点位于所述目标内并且补充之后的n个特征点相互间隔距离不低于第一预定阈值。

10.一种目标跟踪设备，包括：

连通域获取装置，用于对输入的初始深度图像执行三维连通域分析，获取初始深度图像的连通域的列表；

初始目标确定装置，用于在初始深度图像中根据目标的已知的当前位置确定目标所在的目标连通域，并在该连通域对应的图像部分中确定n个特征点，n为自然数；

跟踪装置，用于在所述初始深度图像之后输入的后续深度图像中，执行三维连通域分析，在获取所述后续深度图像的连通域列表的各个候选连通域中，识别所述目标所在的目标连通域；以及

目标位置确定装置，用于在所述跟踪装置所识别的目标连通域中跟踪所述n个特征点以更新所述目标的当前位置。