[发明专利]一种面向资源受限环境的目标跟踪方法及装置

说明书

本发明提供一种面向资源受限环境的目标跟踪方法及装置，该方法的步骤包括：提取视频流当前帧的上一帧的目标位置的图像特征，根据该图像特征构建目标模板T1；提取当前帧对应于上一帧的目标位置处的图像特征，根据该图像特征构建目标模板T2；将目标模板T1和目标模板T2进行模板匹配，获得一个输出响应；找出输出响应的最大值，其为当前帧与上一帧之间的目标偏移位置，根据该目标偏移位置获得当前帧的目标位置；提取当前帧的目标位置的图像特征，根据该图像特征构建目标模板T3，将该目标模板T3替换目标模板T2，用于跟踪下一帧的目标位置，实现该视频流的目标跟踪。

技术领域

本发明涉及数字图像处理和计算机视觉领域，特别是涉及一种面向资源受限环境的目标跟踪方法及装置。

背景技术

目标跟踪技术是计算机视觉领域研究的热点内容之一，在武器制导、军事侦查、先进辅助驾驶系统、自动驾驶、机器人导航、视频监控、人机交互及虚拟现实技术中都有广泛的应用，具有重要的研究意义。

由于应用场景的限制(设备安装空间、设备发热控制、恶劣自然条件等)，这些应用大多都部署在能源、计算、存储等资源严重受限的硬件平台上。同时这些应用绝大多数对跟踪性能有严苛的要求，系统必须同时兼具实时、准确和鲁棒。以武器制导系统为例，实时要求系统具备高速处理能力，能在第一时间发现目标，锁定目标，否则战机稍瞬即逝；准确要求系统具备极高的跟踪精度，不能有丝毫偏差，能够百发百中；鲁棒要求系统能在极端复杂的环境下准确无误稳定的运行，具备全天候做战能力。

在资源严格受限的条件下，当前主流目标跟踪方法，如KCF、TLD，占用存储大，处理速度慢，难以实现高效能的目标跟踪。

发明内容

本发明的目的是提供一种面向资源受限环境的目标跟踪方法及装置，能够解决当前目标跟踪方法在资源受限环境下速度慢、精度低、功耗高等问题。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种面向资源受限环境的目标跟踪方法，其步骤包括：

提取视频流当前帧的上一帧的目标位置的图像特征，根据该图像特征构建目标模板T1；

提取当前帧对应于上一帧的目标位置处的图像特征，根据该图像特征构建目标模板T2；

将目标模板T1和目标模板T2进行模板匹配，获得一个输出响应；

找出输出响应的最大值，其为当前帧与上一帧之间的目标偏移位置，根据该目标偏移位置获得当前帧的目标位置；

提取当前帧的目标位置的图像特征，根据该图像特征构建目标模板T3，将该目标模板T3替换目标模板T2，用于跟踪下一帧的目标位置，实现该视频流的目标跟踪。

进一步地，所述图像特征包括灰度特征、梯度特征、纹理特征、深度特征等。

进一步地，对所述图像特征进行定点化，定点化是将浮点数转换为定点数一种方法，定点数的计算相较于浮点数更快，存储占用更低，通过将图像特征进行定点化，加快计算速度和降低存储占用，方法为：计算图像特征的浮点特征z的最大值和最小值，确定标值Q，得到其定点特征q＝z*2^Q。

进一步地，利用快速傅里叶变换来构建目标模板，步骤如下：

首先将一个二维高斯函数进行二维快速傅里叶变换，得到X；

对图像特征F取共轭，得到F’；

对F’逐通道进行二维快速傅里叶变换，得到FY；

将FY对应通道相加，得到Z’；

对X和Z’进行点除操作，得到D；

对D逐通道进行逆傅里叶变换，得到目标模板。