[发明专利]一种运动目标抗融合遮挡跟踪方法有效

专利信息
申请号: 201210148312.8 申请日: 2012-05-15
公开(公告)号: CN102737386B 公开(公告)日: 2017-06-13
发明(设计)人: 李铁军 申请(专利权)人: 北京硅盾安全技术有限公司
主分类号: G06T7/292 分类号: G06T7/292
代理公司: 北京卓特专利代理事务所(普通合伙)11572 代理人: 张会会
地址: 100191 北京市海淀区*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 运动 目标 融合 遮挡 跟踪 算法
【权利要求书】:

1.一种运动目标抗融合遮挡跟踪方法,其特征在于,该方法包括:

(1)判断当前运动目标是否处于融合遮挡状态;

(2)按目标的运动信息将所有遮挡目标分为主动遮挡目标和被动遮挡目标;

(3)对主动遮挡目标采用整体模板匹配方法获得目标的运动位移量,对主动遮挡目标采用整体模板匹配方法获得目标运动位移量的具体步骤为

①计算目标模板与搜索窗的相关系数,即

<mrow><mi>c</mi><mrow><mo>(</mo><mi>m</mi><mo>,</mo><mi>n</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mrow><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><mi>K</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></munderover><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><mi>L</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></munderover><mi>s</mi><mrow><mo>(</mo><mi>m</mi><mo>+</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>n</mi><mo>+</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mi>t</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><msqrt><mrow><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><mi>K</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></munderover><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><mi>L</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></munderover><msup><mi>s</mi><mn>2</mn></msup><mrow><mo>(</mo><mi>m</mi><mo>+</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>n</mi><mo>+</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow></mrow></msqrt><msqrt><mrow><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><mi>K</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></munderover><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><mi>L</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></munderover><msup><mi>t</mi><mn>2</mn></msup><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow></mrow></msqrt></mrow></mfrac><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>

式中,t为目标模板;s为搜索窗;K和L分别为模板的宽和高;c为相关系数曲面;

②采用快速傅里叶变换FFT计算式(1)的分子项,即

∑∑s·t=real[idft(S.T*)](2)

式中,S和T分别为s和t经过离散傅里叶变换后的矩阵;符号(*)为矩阵的共轭运算;符号(.)为矩阵的点乘运算;idft(.)为对矩阵进行离散傅里叶反变换;real(.)代表变换后复数矩阵的实数部分;

③将尺寸为M×N的搜索窗建立大小为(M+1)×(N+1)的灰度图Is,将Is的第一行和第一列元素初始化为0,其余元素通过迭代计算,即

Is(i,j)=s2(i-1,j-1)+Is(i,j-1)+Is(i-1,j)-Is(i-1,j-1)(3)

式中,i=1,2,…,M且j=1,2,…,N;若模板大小为K×L,则搜索窗内任意K×L矩形框内的灰度值平方和,都可以根据该矩形框在积分图SAT中四个角上的坐标计算,即

<mrow><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><mi>K</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></munderover><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><mi>L</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></munderover><msup><mi>s</mi><mn>2</mn></msup><mrow><mo>(</mo><mi>m</mi><mo>+</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>n</mi><mo>+</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msub><mi>I</mi><mi>s</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>m</mi><mo>+</mo><mi>K</mi><mo>,</mo><mi>n</mi><mo>+</mo><mi>L</mi><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><msub><mi>I</mi><mi>s</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>m</mi><mo>,</mo><mi>n</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><msub><mi>I</mi><mi>s</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>m</mi><mo>+</mo><mi>K</mi><mo>,</mo><mi>n</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><msub><mi>I</mi><mi>s</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>m</mi><mo>,</mo><mi>n</mi><mo>+</mo><mi>L</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>4</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>

式中,Is(m,n)、Is(m+K,n)、Is(m,n+L)和Is(m+K,n+L)分别表示该矩形框的左上、右上、左下和右下四个角的灰度值;为该矩形框内的灰度值平方和;

将式(2)-(4)代入式(1)中,相关系数曲面c的最大值处的坐标为模板匹配位置;

(4)对被动遮挡目标则采用子块模板匹配方法获得目标的运动位移量;

(5)利用目标的匹配位置信息,更新Kalman滤波模型,当目标完全被遮挡时采用预测信息作为真实值。

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