[发明专利]一种基于无人机平台的目标跟踪方法

说明书

本发明涉及一种基于无人机平台的目标跟踪方法，分别从目标区域与背景区域提取正样本模板与负样本模板，实现能够抑制背景干扰的相关滤波算法，能够有效地去除背景的干扰，提高跟踪的准确性。为了提高跟踪的快速性，本发明采用积分反馈与前馈策略对相关滤波跟踪结果进行修正，可以减小跟踪窗口且无需多步迭代计算，提高了跟踪的快速性。

技术领域

本发明属于图像处理与计算机视觉技术领域，涉及一种基于无人机平台的目标跟踪方法。

背景技术

随着现代科学技术的发展，无人机系统性能不断提高。无人机在测绘、航拍、交通监控、治安巡逻等领域具有广阔的应用前景和发展空间。利用无人机视觉系统实现移动目标的快速跟踪具有重大的现实意义。

相关跟踪算法是一种常用的快速跟踪方法，通过选取目标模板，计算图像与模板的相关系数可以得到目标在图像中的位置信息。这类方法通常只使用了目标模板作为正样本，而忽略了背景等可作为负样本的信息。当目标运动速度过快，部分超出了跟踪窗口时，需要迭代计算。每帧图像需要执行多步计算才能使迭代过程收敛。由于无人机平台上的计算资源有限、实时性要求较高，对多步迭代算法的改进与简化也提出了更高的要求。

文献“基于局部敏感直方图的时空上下文跟踪，传感器与微系统，2017，Vol.36(1)，p149-156”公开了一种基于时空上下文的目标跟踪方法。此方法使用了目标区域的图像进行特征提取与相关滤波。由于只使用了目标区域的图像作为正样本进行分析，未能充分使用背景图像提供的信息，因此在复杂背景情况下易造成跟踪失败。

文献“基于相关滤波器的长时视觉目标跟踪方法，计算机应用，2017，Vol.7(5)，p1466-1470”公开了一种基于相关滤波器的目标跟踪方法。此方法需要较大的跟踪窗口，以防止目标快速运动时超出跟踪窗口，造成跟踪失败。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种基于无人机平台的目标跟踪方法，将背景抑制与控制策略添加到相关跟踪算法中，提高了目标跟踪算法的快速性。

技术方案

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：