[发明专利]一种基于区域候选框跟踪的视频目标定位方法

权利要求书

1.一种基于区域候选框跟踪的视频目标定位方法，其特征在于包括以下步骤：

1)初始化，具体方法为：首先对视频序列数据进行分帧，连续获取所有的帧图像，将第一帧图像作为初始帧，数据流流过Faster R-CNN网络，得到初始帧的检测结果，再根据已有的区域候选框数量和通过稠密光流所捕获的运动目标数量总和是否超过10个判定下一帧图像数据是否需要流过区域候选框跟踪模块；

2)获取稠密光流，具体方法为：除第一帧以外的每一帧都计算与前一帧图像之间的稠密光流，根据光流信息估计目标的运动情况；利用GPU加速稠密光流的计算，通过OpenCV获取到的帧图像分辨率，将图像长宽各减半，然后送入GPU计算稠密光流；

3)运动对象切割，具体方法为：根据前一帧所得到的检测结果，后续帧图像数据是流过完整的Faster R-CNN网络，还是通过区域候选框跟踪模块进行目标重定位，需要根据已有的区域候选框数量和通过稠密光流计算切割所得的运动目标数量总和是否超过10个来判定：

首先，先判定前驱帧图像是否存在目标类别对象，若不存在，则当前帧图像数据直接流过完整的Faster R-CNN网络，即通过区域候选框生成网络产生区域候选框；若存在，则根据利用当前帧和前一帧之间的光流信息，构造稠密光流映射矩阵，然后根据像素点的运动信息的大小对运动目标进行切割，从而得到当前帧图像的区域候选框；

4)分类及预测，具体方法为：经过步骤1)～3)，基于运动对象切割所得到的区域候选框，直接进入分类和坐标校准模块，即完成一帧图像的检测。