[发明专利]一种基于无人机平台的目标跟踪方法

权利要求书

1.一种基于无人机平台的目标跟踪方法，其特征在于步骤如下：

步骤1、跟踪算法初始化：首先在第一帧图像中选定包围目标的矩形区域I₀，设矩形区域中心为(x₀,y₀)；在距离目标中心半径r₁内以均匀分布随机选择n个与I₀同样形状与大小的矩形区域构成正样本集合A⁺：

各矩形区域中心坐标满足以下概率密度函数：

将所有正样本的平均值作为正样本模板：

在距离目标中心r₁与r₂之间以均匀分布随机选择m个与I₀同样形状与大小的矩形区域构成负样本集合A^-：

各矩形区域中心坐标满足以下概率密度函数：

将所有负样本的平均值作为负样本模板：

利用正样本与负样本生成目标相关滤波器：

以及背景相关滤波器：

其中：

F_o(u,v)为正样本平均值T⁺的傅里叶变换：F_b(u,v)为负样本平均值T^-的傅里叶变换0＜λ₁＜1为可选参数

步骤2、对跟踪过程中的得到的每帧图像进行背景抑制相关跟踪：

以前一帧目标位置p_n为中心选择跟踪窗口I_T，并使用下式进行处理以降低跟踪窗口截断造成的影响：

其中：x_n,y_n为跟踪窗口中心坐标；h为跟踪窗口的高度；w为跟踪窗口的宽度；

利用目标相关滤波器与背景相关滤波器对跟踪窗口进行滤波，得到滤波结果：

K_o(u,v)＝H_o(u,v)F_n(u,v)

K_b(u,v)＝H_b(u,v)F_n(u,v)

其中F_n(u,v)为跟踪窗口处理后图像I_n(x,y)的傅里叶变换；

将目标相关滤波结果K_o(u,v)进行傅里叶反变换得到I_o(x,y)，将背景相关滤波结果K_b(u,v)进行傅里叶反变换得到I_b(x,y)，得当前帧图像中目标的位置为：

步骤3、对步骤2得到的当前帧图像中目标的位置进行修正：

使用积分反馈策略，得：

使用前馈策略,得：p_ff＝f(p_n)+p_n-p_n-1

将积分反馈与前馈组合，得修正后的目标的位置：

p_n+1＝f(p_n)+λ₂p_ff+(1-λ₂)p_fb

0≤λ₂≤1。