[发明专利]视频目标跟踪方法、装置和实现装置

权利要求书

1.一种视频目标跟踪方法，其特征在于，包括：

初始化跟踪参数；所述跟踪参数至少包括目标对象的位置和范围、所述目标对象和邻域背景的帧间运动参数、所述目标对象和所述邻域背景的特征点集；所述目标对象和所述邻域背景的表观特征中的多种；

在设定的图像范围内，检测当前帧中的特征点集，按照预设的筛选条件，对所述特征点集进行筛选；所述特征点集包括特征点和所述特征点对应的特征向量；

根据筛选后的所述特征点集分别与前一帧对应的所述目标对象和所述邻域背景的特征点集进行匹配；

根据筛选后的所述特征点，对所述目标对象进行运动估计；

根据筛选后的所述特征点与所述目标对象的中心位置的距离，以及所述目标对象的表观特征，对当前帧中所述目标对象的进行跟踪状况分析；

根据匹配结果、运动估计结果和跟踪状况分析结果，对所述目标对象和所述邻域背景的特征点集、所述目标对象和所述邻域背景的表观特征、所述目标对象和邻域背景的帧间运动参数进行更新，从而更新所述目标对象的跟踪策略；

所述在设定的图像范围内，检测当前帧中的特征点集，按照预设的筛选条件，对所述特征点集进行筛选的步骤，包括：

确定待检测图像范围的图像矩形框的左上角坐标和右下角坐标；

在所述图像矩形框内，进行特征点检测，得到所述特征点的坐标；

计算所述特征点的Hessian矩阵的迹，以及所述特征点对应的特征向量；所述特征向量包括特征描述子向量、尺度因子特征信息、以及颜色、纹理和边缘向量；

按照如下筛选条件，对所述特征点集中的特征点进行筛选：

所述特征点的Hessian矩阵的迹与前一帧视频帧内特征点的Hessian矩阵迹同号；

所述特征点与前一帧视频帧内特征点的距离小于预设的距离阈值；

所述特征点与前一帧视频帧内特征点，对应特征向量的欧式距离满足预设的特征向量阈值；

所述特征点与前一帧视频帧内特征点的位移长度、位移方向和相对位置关系满足预设的位移一致性阈值；所述相对位置利用所述目标对象的目标矩形框长度和宽度归一化的所述特征点与所述目标对象的中心位置的距离所确定的；

当所述特征点与前一帧视频帧的特征点为多个对一个的匹配关系时，从多个所述特征点中筛选欧氏距离最小的特征点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始化跟踪参数的步骤，包括：

提取当前帧中，所述目标对象和所述邻域背景的表观特征；所述表观特征至少包括特征描述子向量、尺度因子特征信息、颜色特征、纹理特征和边缘特征中的多种；

确定所述目标对象的中心位置和目标矩形框的长度和宽度；

将所述目标对象和所述邻域背景的帧间运动参数初始化为当前帧与前一帧之间的对应变换参数的差；

将所述目标对象的特征点集初始化为所述目标对象的矩形框内，检测到的所述特征点集；将所述邻域背景的特征点集初始化为所述目标对象以外的预设范围内的邻近区域内检测到的所述邻域背景的特征点集；

将所述目标对象和所述邻域背景的表观特征初始化为提取到的所述表观特征的特征向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据筛选后的所述特征点与所述目标对象的中心位置的距离，以及所述目标对象的表观特征，对当前帧中所述目标对象的进行跟踪状况分析的步骤，包括：

根据所述特征点与所述目标对象的中心位置的距离，检测被错误分类的特征点，剔除所述被错误分类的特征点，生成第一特征点集；

根据所述第一特征点集中各特征点的表观特征，分析当前视频帧中所述目标对象是否发生跟踪漂移。