[发明专利]一种基于跟踪学习检测的目标跟踪优化方法

权利要求书

1.一种基于跟踪学习检测的目标跟踪优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，确定L帧灰度图像视频帧序列，每帧灰度图像视频帧序列都为N行M列，且每帧灰度图像视频帧序列都包含K个像素点，每帧灰度图像视频帧序列中分别包含一个跟踪目标，第1帧灰度图像视频帧序列中的跟踪目标位置已知，其余L-1帧灰度图像视频帧序列中的跟踪目标位置未知；其中，N、M和K分别为大于0的正整数；

初始化：令t表示第t帧灰度图像视频帧序列，t∈{1,2,…,L}，t的初始值为1，L为大于1的正整数；

分别确定第1帧目标限定框b₁、第1帧目标内框第1帧跟踪目标主体部分和第1帧跟踪目标的边缘部分；

步骤2，基于TLD目标跟踪算法从第t帧跟踪目标的边缘部分和第t帧跟踪目标主体部分中得到N_t个跟踪点，进而在第t+1帧灰度图像视频帧序列得到第t+1帧跟踪目标限定框tb_t+1；其中，0<N_t≤K，N_t为大于0的正整数；

步骤3，从第t+1帧灰度图像视频帧序列中获得第t+1帧灰度图像视频帧序列中的个检测目标限定框；其中，为大于0的正整数；

步骤4，基于TLD目标跟踪算法和P-N学习机制对第t+1帧跟踪目标限定框tb_t+1和第t+1帧灰度图像视频帧序列中的个检测目标限定框进行跟踪、检测和学习，进而得到第t+1帧跟踪目标的确定位置；

步骤5，令t的值加1，执行步骤2至步骤4,直到得到第2帧跟踪目标的确定位置至第L帧跟踪目标的确定位置，并记为基于跟踪学习检测的目标跟踪优化结果。

2.如权利要求1所述的一种基于跟踪学习检测的目标跟踪优化方法，其特征在于，在步骤1中，所述第1帧目标限定框b₁、第1帧目标内框第1帧跟踪目标主体部分和第1帧跟踪目标的边缘部分，其确定过程分别为：

将以第1帧灰度图像视频帧序列中跟踪目标为中心、高度为h₁、宽度为w₁的矩形框，记为第1帧目标限定框b₁，所述第1帧目标限定框b₁是包含第1帧跟踪目标的目标限定框；将以第1帧灰度图像视频帧序列中跟踪目标为中心、高度为宽度为的矩形框，记为第1帧目标内框第t帧目标内框包含第1帧跟踪目标主体部分，每帧灰度图像视频帧序列中的跟踪目标都在对应帧目标内框中；

第1帧跟踪目标主体部分是以第1帧目标限定框b₁中心点为中心、大小为行列的矩形区域，将第1帧目标限定框b₁和第1帧目标内框之间的部分，记为第1帧跟踪目标的边缘部分；其中，0<w₁<M，0<h₁<N，

第1帧目标限定框b₁内像素点的总个数为H₁，H₁＝w₁×h₁，第1帧目标内框中像素点的总个数为第1帧跟踪目标的边缘部分像素点总个数为