[发明专利]一种计算目标跟踪精度的方法

说明书

技术领域

本发明涉及电子学技术领域，具体涉及一种计算目标跟踪精度的方法。

背景技术

目标跟踪是一项融合图像处理、模式识别、概率论及随机过程、泛函及优化和偏微分方程等多学科的复杂课题，其一直是计算机视觉领域的重要研究课题，被广泛应用在智能人机交互、医疗诊断、安防监控、汽车智能交通等方面。

现有的目标跟踪方法很多，如经典的相关跟踪算法、基于不变性特征（SIFT）匹配的目标跟踪方法、基于均值漂移理论的目标跟踪方法、基于粒子滤波的目标跟踪方法等等，这些方法都是关注在一些特定的、或者是复杂的背景下对特定目标能够跟踪上即完成任务，而对跟踪的精度计算通常是在试验中，对待跟踪处理的视频进行人工标定，然后计算跟踪结果与标定的结果的重叠率来作为跟踪精度，这属于后处理。

发明内容

本发明的目的是提供一种计算目标跟踪精度的方法，其不需要事后进行手工标定再计算精度，而是直接通过在线计算的方式实时得到当前跟踪结果的精度，使用者可根据需要利用跟踪精度对跟踪结果进行在线评估，从而对跟踪器的跟踪结果的质量有更好的了解，同时跟踪器也可以根据得到的跟踪精度来进行跟踪器自身的更新和学习。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种计算目标跟踪精度的方法包括如下步骤：

步骤1、将目标跟踪结果y视为原始目标模型A的一种一阶线性回归y＝Ax+n+s，其中x为系数，n为高斯误差，s为拉普拉斯误差，对选定的目标进行建模表示，即求取一阶线性回归y＝Ax+n+s中的A；

步骤2、计算跟踪结果到原始目标模型的距离D：采用迭代的方式进行求解，给定拉普拉斯误差估计值则系数x的估计值再用计算得到的求得s^=max(|y-Ax^|-λ,0)sgn(y-Ax^),]]>其中，λ=2σNσL,]]>σ_N和σ_L分别为高斯误差和拉普拉斯误差的方差，如此反复迭代直到达到最大迭代次数或者得到的与上次迭代计算得到的值的差小于精度阈值则停止迭代；

步骤3、计算目标跟踪精度

本发明的有益效果是：该方法计算出的跟踪精度为更新目标以及对跟踪结果的准确度等分析提供很好的依据，从而避免将变化的背景以及遮挡物更新到目标模型中，使目标跟踪更加稳定，适用于任何带有学习、更新模块的智能目标跟踪方法或系统中；也可以以此来修正目标跟踪结果，并为轨迹规划等提供有效信息，对实现长期稳定的目标跟踪有重要的理论意义和应用价值。

附图说明

图1为本发明计算目标跟踪精度的方法流程图。

图2为采用本发明方法的实验结果图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。

图1示出了本发明计算目标跟踪精度的方法流程图。本发明方法可以用于评估任何目标跟踪的精度，可加载在任何目标跟踪方法或者装置中，进行在线评估跟踪精度。