[发明专利]基于视频分析和定位信息结合的航空器持续跟踪方法

权利要求书

1.一种基于视频分析和定位信息结合的航空器持续跟踪方法，其依据目标航空器定位信息中所含目标航空器在物理世界的定位坐标计算获得目标航空器在视频图像中的图像坐标，依据监视视频对目标航空器进行单目标跟踪，将用于单目标跟踪的目标航空器跟踪框的图像坐标与目标航空器的图像坐标进行比对，在设定数量的连续帧视频图像中如两者间距未持续超出有效跟踪阈值，则认为单目标跟踪未丢失目标，如两者间距持续超出有效跟踪阈值，则认为单目标跟踪丢失目标，在跟踪框存在的情况下，及时发现跟踪框不在目标航空器的实际位置上或有效跟踪范围内，避免了因跟踪框存在而导致的误判，所述目标航空器定位信息不是源自视频图像的航空器相关信息，确认单目标跟踪丢失目标后，以目标航空器在视频图像中的图像坐标点为中心点，依据该图像坐标点的有效跟踪范围确定搜索框进行目标航空器的重识别，以重识别获得的新的目标航空器跟踪框作为当前帧的目标航空器跟踪框进行后续的单目标跟踪，对每架航空器经纬度计算图像坐标，首先在原始视频图像上人工选定多于8个图像点作为标定点，并在视频图像中通过图像处理工具获得标定点的图像像素坐标，并记录标定点的图像像素坐标值，然后在实景地图标定工具中找到视频图像中已经确定的标定点所对应的实景标志物或标志点所对应的经度与纬度坐标，并记录标定点的经度与纬度坐标值，采用寻找最近邻逼近的方法，对每一个经纬度建立一个非线性函数模型，通过最小二乘法求取对应模型的参数，从而求出选定经纬度对应的图像坐标，通过快速排序的方法，找出距离选定点最近的8个标定点，然后通过此8个标定点求解基于最小二乘法的非线性模型参数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于依据下列方式实现目标航空器与目标航空器跟踪框的匹配：依据所有航空器的在视频图像中的图像坐标，分别计算各航空器的图像坐标与目标航空器跟踪框的图像坐标之间的间距，找出距目标航空器跟踪框距离最近的航空器，如果在设定数量的连续帧视频图像中，该航空器与目标航空器跟踪框之间的间距始终未持续超出有效跟踪阈值，确认匹配成功，该距离最近的航空器为该单目标跟踪的目标航空器。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于所述目标航空器重识别采用最近一次目标航空器与目标航空器跟踪框之间的间距未超出有效跟踪阈值时所用跟踪检测的模型和/或模型参数。

4.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于采用HOG特征作为目标航空器检测的特征描述子。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于采用DSST算法计算获得跟踪滤波器的位置模型和尺度模型，利用一维滤波器进行尺度估计，二维滤波器用于位置估计。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于依据跟踪滤波器的位置模型和尺度模型进行单目标跟踪，当当前帧图像中目标航空器的图像坐标与目标航空器跟踪框的图像坐标之间的间距未超出有效跟踪阈值时，依据设定的学习速率参数η进行滤波器位置模型和尺度模型的更新，当当前帧图像中目标航空器的图像坐标与目标航空器跟踪框的图像坐标之间的间距超出有效跟踪阈值时，不进行滤波器位置模型和尺度模型的更新。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于在起始帧图像上，在目标航空器外形轮廓之内以人工方式选定起始的种子点，采用区域生长的图像分割方法获得目标航空器的轮廓区域，依据目标航空器的轮廓区域的横坐标端值和纵坐标端值x_min、x_max、y_min、y_max，以角点为(x_min,y_min)、(x_max,y_min)、(x_min,y_max)、(x_max,y_max)的矩形作为起始的目标航空器跟踪框(P₁(x_min,y_min),P₂(x_max,y_max))。