[发明专利]一种基于深度掩码和滤波响应的遮挡检测方法

说明书

本发明中提出的一种基于深度掩码和滤波响应的遮挡检测方法，其主要内容包括：关联滤波器、深度掩码、滤波器优化、遮挡检测，其过程为，先选择合适的滤波器建立基于滤波响应的遮挡检测，接着采用一种基于自适应阈值的方法生成掩码，并根据掩码中的深度值构造基于深度掩码的遮挡检测，然后通过引入拉格朗日乘数并采用交替方向乘子算法，对被深度掩码影响的滤波器进行优化，提高计算效率，最后结合两种检测方法完成遮挡检测。本发明解决了以往的遮挡检测方法计算量大、计算时间长且可靠性低的问题，能够快速准确地检测遮挡，并且算法简单，计算量小，适用于对计算时间要求高的场景。

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，尤其是涉及了一种基于深度掩码和滤波响应的遮挡检测方法。

背景技术

在过去的几年里，通用的短时目标跟踪技术一直是计算机视觉领域的热门研究课题，基于鉴别关联滤波器的跟踪器在具有时间约束的应用中尤其成功，但关于通用RGBD(颜色+深度)对象跟踪的研究论文数量却很少。在机器人领域，利用遮挡检测技术可以检测出障碍物，实现对移动目标的跟踪，进而进行抓取和操作；在安防领域应用也很广泛，利用遮挡检测技术可以更有效地对监控视频中的目标进行跟踪，不会因为遮挡物丢失目标；在遥感领域，遮挡检测技术同样可以用于检测高楼等障碍物，进而跟踪在障碍物中穿行的动物或者运输工具。然而，以往的遮挡检测方法存在着计算量大、计算时间长且可靠性低的问题。

本发明提出了一种基于深度掩码和滤波响应的遮挡检测方法，先选择合适的滤波器建立基于滤波响应的遮挡检测，接着采用一种基于自适应阈值的方法生成掩码，并根据掩码中的深度值构造基于深度掩码的遮挡检测，然后通过引入拉格朗日乘数并采用交替方向乘子算法，对被深度掩码影响的滤波器进行优化，提高计算效率，最后结合两种检测方法完成遮挡检测。本发明解决了以往的遮挡检测方法计算量大、计算时间长且可靠性低的问题，能够快速准确地检测遮挡，并且算法简单，计算量小，适用于对计算时间要求高的场景。

发明内容

针对以往的遮挡检测方法计算量大、计算时间长且可靠性低的问题，本发明的目的在于提供一种基于深度掩码和滤波响应的遮挡检测方法，先选择合适的滤波器建立基于滤波响应的遮挡检测，接着采用一种基于自适应阈值的方法生成掩码，并根据掩码中的深度值构造基于深度掩码的遮挡检测，然后通过引入拉格朗日乘数并采用交替方向乘子算法，对被深度掩码影响的滤波器进行优化，提高计算效率，最后结合两种检测方法完成遮挡检测。

为解决上述问题，本发明提供一种基于深度掩码和滤波响应的遮挡检测方法，其主要内容包括：

(一)关联滤波器；

(二)深度掩码；

(三)滤波器优化；

(四)遮挡检测。

其中，基于关联滤波器的追踪包括合适的滤波器和在线适应的时间平均，因为图像以往的外观也被保留在跟踪器内存中。

进一步地，所述的合适的滤波器，是指寻找一个合适的滤波器，为给定的输入(空间图像)提供所需的输出；其中滤波器的选择可以作为一个脊回归问题处理，所期望的输出可以通过在跟踪对象图像的中心使用一个小密度的高斯函数来构造。

其中，所述的深度掩码是指分别使用前景目标和背景的概率表示P_fg和P_bg来构造掩码，其中背景指离目标越来越近或越来越远的场景元素；在最简单的情况下，可以从前景概率比中生成掩码：

其中τ表示阈值，为了避免设置阈值导致的错误，可以采用一种基于自适应阈值的方法来生成掩码。