[发明专利]目标追踪系统有效
申请号: | 201611105151.9 | 申请日: | 2016-12-05 |
公开(公告)号: | CN108154522B | 公开(公告)日: | 2022-07-12 |
发明(设计)人: | 姚颂 | 申请(专利权)人: | 赛灵思电子科技(北京)有限公司 |
主分类号: | G06T7/246 | 分类号: | G06T7/246 |
代理公司: | 北京展翼知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11452 | 代理人: | 张阳 |
地址: | 100029 北京市朝阳区安定路*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 目标 追踪 系统 | ||
1.一种目标追踪系统,包括:
目标特征训练模块,在傅里叶域训练当前视频图像帧中目标区域的图像信息以获取当前训练特征,所述目标区域的图像信息是由目标检测模块检测得到的多通道特征矩阵;
候选特征训练模块,将跟踪目标区域进行循环移位以构造多个样本,以便在傅里叶域训练下一视频图像帧中多个候选目标区域的图像信息以获取多个候选训练特征;
目标区域计算模块,根据所述当前训练特征和所述多个候选训练特征从多个候选目标区域中选择预测的下一目标区域;
其中,所述目标特征训练模块和所述候选特征训练模块使用同一个由逻辑硬件实现的傅里叶变换模块进行傅里叶域的训练,
其中,下一目标区域的选择通过选取所述多个候选目标区域计算结果矩阵中最大的一个元素来确定,并且所述目标区域计算模块包括最大元素选取单元,用于选取多个区域计算结果矩阵的所有元素中的最大元素,
所述最大元素选取单元由移位寄存器实现,并且通过将多个区域计算结果矩阵的所有元素串行输入所述移位寄存器进行比较来确定所述最大元素并获取值和位置。
2.如权利要求1所述的系统,其中,所述傅里叶域的训练包括二维快速傅里叶变换(FFT)的计算,并且
所述傅里叶变换模块包括两个或者仅包括一个快速傅里叶变换(FFT)模块单元来执行所述二维FFT的计算。
3.如权利要求2所述的系统,其中,所述傅里叶域的训练还包括逆向快速傅里叶变换(IFFT)的计算,并且所述FFT模块单元还执行所述IFFT的计算。
4.如权利要求3所述的系统,其中,所述目标特征训练模块和所述候选特征训练模块在傅里叶域各自训练目标区域和候选目标区域的特征矩阵以分别获取当前训练特征矩阵和多个候选训练特征矩阵。
5.如权利要求4所述的系统,其中,所述二维FFT的计算将其计算的矩阵转置,所述IFFT的计算将转置的矩阵再次转置回到所述特征矩阵的方向。
6.如权利要求5所述的系统,其中,所述目标区域计算模块基于多个候选训练特征矩阵各自与所述当前训练特征矩阵求得的多个区域计算结果矩阵选择所述下一目标区域。
7.如权利要求6所述的系统,其中,
所述目标区域选取模块将包含最大元素的区域计算结果矩阵所对应的候选目标区域选择作为预测的所述下一目标区域。
8.如权利要求7所述的系统,其中,所述最大元素选取单元还记录所述最大元素及其相邻元素的值以及所述最大元素的位置,并且
所述目标区域计算模块还包括目标区域优化单元,基于所述最大元素选取单元记录的所述值和位置调整所述下一目标区域以获取经优化的所述下一目标区域。
9.如权利要求8所述的系统,其中,所述移位寄存器具有容纳所述区域计算结果矩阵两行元素信息的容量。
10.如权利要求1所述的系统,其中,所述当前训练特征还基于在前的历史训练特征。
11.如权利要求1所述的系统,其中,所述系统采取核心化相关滤波器(KCF)算法进行目标追踪。
12.如权利要求1所述的系统,其中,所述逻辑硬件可以是如下的至少一种:
FPGA;
ASIC;及
其他硬件平台。
13.如权利要求1所述的系统,其中,所述系统在包括通用处理器和逻辑硬件的片上系统(SoC)上实现。
14.如权利要求1所述的系统,其中,所述目标特征训练模块、所述候选特征训练模块和所述目标区域计算模块针对不同目标重复特征训练和区域选择的操作以对同一视频图像帧中多个目标的进行追踪。
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