[发明专利]一种单视角被遮挡的目标的跟踪和定位方法

权利要求书

1.一种单视角被遮挡的目标的跟踪和定位方法，其特征在于，

包括以下步骤：

（1）采用多个RGB-D相机配准；

（2）对多个RGB-D相机得到的颜色和深度进行特征模型表示；

（3）基于粒子滤波模型对步骤（2）的特征模型进行跟踪和定位。

2.根据权利要求1所述的单视角被遮挡的目标的跟踪和定位方法，其特征在于，步骤（1）中相机变换模型为公式（1）：

p_l＝R·p₂+T                                              (1)

其中p₁＝[x₁，y₁，z₁]^T，p₂=[x₂，y₂，z₂]^T，[x₁,y₁,z₁]、[x₂,y₂,z₂]分别表示空间中的一个点在第一、第二相机坐标系下的空间坐标，R是一个3×3旋转变换矩阵，T＝[x₀，y₀，z₀]^T是平移参数；根据RGB-D相机采集的深度数据，得到空间3维配准点对，表示为公式（2）

P₁＝{p_1i＝[x_1i，y_1i，z_1i]^T|i＝1，，N}和P₂＝{p_2i＝[x_2i，y_2i，z_2i]^T|i＝1，，N}    (2)

其中p_li和p_2i为世界坐标系下的坐标值；

通过公式（3）计算最优的变换参数(R^*，T^*):

(R*,T*)=argminR,TΣi=1N||p1i-(R·p2i+T)||---(3).]]>

3.根据权利要求2所述的单视角被遮挡的目标的跟踪和定位方法，其特征在于，步骤（2）中颜色特征模型是将原始图像从RGB转向HSV空间，然后在HSV空间中计算图像中包含目标的矩形区域的颜色直方图，颜色特征模型按公式（4）建立，

H=[h₁，…，h_i，…，h_n]^T                            (4)

其中n表示直方图bin的数目，h_i是统计的颜色落在第i个bin区域中的频度；

将目标区域中的深度数据通过公式（5）二值化，1表示目标人体区域，0表示背景或其它物体，

B(x,y)=1if||Dp(x,y)-Dp‾||≤ϵ0else---(5)]]>

其中D(x,y)是点(x，y)对应的深度值，是目标的平均深度值，ε是实验中得到的阈值。

根据权利要求3所述的单视角被遮挡的目标的跟踪和定位方法，其特征在于，在生成深度特征之前对目标区域下采样。

根据权利要求3或4所述的单视角被遮挡的目标的跟踪和定位方法，其特征在于，步骤（3）包括以下分步骤：

（3.1）对于RGB-D视频序列，通过公式（6）表示状态变量，

S_t＝λ₁(S_t-l-S₀)+λ₂(S_t-2-S_O)+G_t                  (6)

其中S_o表示初始状态，s_t是区域的尺度，λ₁和λ₂是预定权值，G_t是一个零均值的高斯随机过程向量；

（3.2）在当前帧中匹配候选粒子和模板粒子，初始目标区域作为模板，根据相似性检测最优的粒子区域作为目标区域：首先单独计算颜色和深度特征与模板的相似性，然后定义融合相似性，颜色相似性通过公式（7）计算，

Mυ(HO,HT)=e-λ(1-Bd((HO,HT))---(7)]]>

其中H_O为候选粒子H_O，H_T为模板粒子，λ是用于调整变化率的预设参数，它使得M_υ(，)∈[0，1]，结果的最大值表示候选区域与模板最相似；

深度相似性通过公式（8）表示：

D_O表示候选粒子，D_T表示模板，表示l_o范式，是非0值的个数，^是AND按位操作，～是NOT按位操作；

颜色和深度特征的融合相似性通过公式（9）计算：

M(HD_O，HD_T)=M_υ(H_O，H_T)·M_d(D_O，D_T)               (9)

HD_o和HD_T表示候选融合特征和模板融合特征，从而得到RGB-D视频序列中目标的位置；

通过公式（10）得到多RGB-D视频序列中的粒子匹配：

C(HDO1,HDO2)=M(HDO1,HDT1)+M(HDO2,HDT2)ω||P1-R*·P2+T*||---(10)]]>

其中HD_O1,HD_T1和HD_O2,HD_T2分别表示第一相机和第二相机候选粒子和模板的融合特征，P_l和P₂是分别是第一相机和第二相机观测粒子

HD_O1和HD_O2中心的三维点坐标，R^*，T^*是从第二相机到第一相机的变换矩阵，ω是防止分母被0除的权值，据此由公式（11）得到最优候选目标位置：

(HDO1*,HDO2*)=argmaxHDO1∈Pt1HDO2∈Pt2C(HDO1,HDO2)---(11)]]>

其中Pt₁和Pt₂分别表示第一相机和第二相机中粒子滤波的随机粒子集；（3.3）通过公式（12）进行在视频序列中持续的跟踪和得到目标的三维位置信息：

p*=η1·p1*+η2·(R*·p2*+T*)---(12)]]>

和分别表示第一相机和第二相机中各自坐标系下最优目标粒子的中心的坐标，复合系数η₁和η₂通过公式（13）定义：

η1=M(HDO1*,HDT1)M(HDO1*,HDT1)+M(HDO2*,HDT2)]]>

η2=M(HDO2*,HDT2)M(HDO1*,HDT1)+M(HDO2*,HDT2)---(13).]]>