[发明专利]基于云台的跟踪目标速度预测方法及存储介质

权利要求书

1.一种基于云台的跟踪目标速度预测方法，其特征在于，包括：

获取连续的且加速度方向一致的坐标数据，得到历史坐标队列，所述坐标数据包括坐标值和时刻值；

对所述历史坐标队列中的坐标数据的坐标值进行卡尔曼滤波；

对卡尔曼滤波后的坐标数据的坐标值进行线性拟合，得到跟踪目标在所述历史坐标队列的最后一个坐标数据的时刻值时的速度；

所述“获取连续的且加速度方向一致的坐标数据，得到历史坐标队列，所述坐标数据包括坐标值和时刻值”具体为：

依次获取跟踪目标在云台画面中的坐标数据，所述坐标数据包括坐标值和时刻值；

若当前坐标数据与历史坐标队列中的坐标数据连续，且当前坐标数据的加速度方向与历史坐标队列中的坐标数据的加速度方向一致，则将所述当前坐标数据加入至所述历史坐标队列；

当前坐标数据的加速度方向与历史坐标队列中的坐标数据的加速度方向是否一致的判断方法为：

根据历史坐标队列中的坐标数据，计算得到历史坐标队列中的坐标数据的加速度方向；

对历史坐标队列中的坐标数据进行线性拟合，得到第一速度；

对历史坐标队列中的坐标数据和所述当前坐标数据进行线性拟合，得到第二速度；

若历史坐标队列中的坐标数据的加速度方向为加速的，则判断所述第二速度的绝对值与第一速度的绝对值的差值是否大于零，得到第一判断结果，若历史坐标队列中的坐标数据的加速度方向为减速的，则判断所述第二速度的绝对值与第一速度的绝对值的差值是否小于零，得到第二判断结果；

若第一判断结果或第二判断结果为是，则判定所述当前坐标数据的加速度方向与历史坐标队列中的坐标数据的加速度方向一致；

若第一判断结果或第二判断结果为否，则判定所述当前坐标数据的加速度方向与历史坐标队列中的坐标数据的加速度方向不一致。

2.根据权利要求1所述的基于云台的跟踪目标速度预测方法，其特征在于，还包括：

若当前坐标数据与历史坐标队列中的坐标数据不连续，则清空所述历史坐标队列，并将当前坐标数据加入至历史坐标队列。

3.根据权利要求1或2所述的基于云台的跟踪目标速度预测方法，其特征在于，当前坐标数据与历史坐标队列中的坐标数据是否连续的判断方法为：

判断当前坐标数据的时刻值与历史坐标队列中的最后一个坐标数据的时刻值相差是否小于或等于预设的时间阈值；

若是，则判定当前坐标数据与历史坐标队列中的坐标数据连续；

若否，则判定当前坐标数据与历史坐标队列中的坐标数据不连续。

4.根据权利要求1所述的基于云台的跟踪目标速度预测方法，其特征在于，还包括：

若当前坐标数据的加速度方向与历史坐标队列中的坐标数据的加速度方向不一致，则记录所述当前坐标数据；

若所记录的坐标数据的个数超过预设的第一阈值，则清空历史坐标队列，并将所记录的坐标数据转移至历史坐标队列。

5.根据权利要求1所述的基于云台的跟踪目标速度预测方法，其特征在于，所述“对所述历史坐标队列中的坐标数据的坐标值进行卡尔曼滤波”之前，进一步包括：

若所述历史坐标队列中的坐标数据的个数超过预设的第二阈值，则删除时刻值最早的坐标数据。

6.根据权利要求1所述的基于云台的跟踪目标速度预测方法，其特征在于，所述“对所述历史坐标队列中的坐标数据的坐标值进行卡尔曼滤波”具体为：

根据卡尔曼滤波方程对所述历史坐标队列中的历史坐标数据的坐标值进行卡尔曼滤波，所述卡尔曼滤波方程包括第一公式、第二公式、第三公式、第四公式和第五公式；

所述第一公式为X(k│k-1)＝AX(k-1│k-1)+BU(k)；

所述第二公式为P(k│k-1)＝fAP(k-1│k-1)A'+Q，f为预设的控制因子；

所述第三公式为X(k│k)＝X(k│k-1)+Kg(k)(Z(k)-HX(k│k-1))；

所述第四公式为Kg(k)＝P(k│k-1)H'/(HP(k│k-1)H'+R)；

所述第五公式为P(k│k)＝(I-Kg(k)H)P(k│k-1)。