[发明专利]一种目标检测跟踪方法

权利要求书

1.一种目标检测跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：

获取当前帧图像；

对所述当前帧图像进行背景消除，以获得二值化检测图像，其中在所述二值化检测图像中，静态背景区域和动态前景区域分别由不同的像素值表示；

利用所述二值化检测图像对靶标图像进行标定，其中所述靶标图像设置有以阵列方式排布的多个坐标点，所述坐标点的排布密度小于所述二值化检测图像内的像素点的排布密度；

根据所述坐标点在所述靶标图像中的坐标对由所述动态前景区域进行标定的坐标点进行聚类，以形成多个聚类类别；

根据所述聚类类别对所述当前帧图像进行局部图像提取；

对提取的局部图像进行目标检测；

所述利用所述二值化检测图像对靶标图像进行标定，包括：

获取所述靶标图像；

将所述靶标图像与所述二值化检测图像逐像素进行逻辑与运算，利用所述二值化检测图像的部分像素点对所述靶标图像进行标定。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述当前帧图像进行背景消除的步骤包括：

将所述当前帧图像分割成多个子图块；

对所述多个子图块分别进行背景消除，以获得多个二值化图块；

将所述二值化图块进行拼接，以获取所述二值化检测图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对由所述动态前景区域进行标定的坐标点进行聚类所形成的类别数量为K/3的取整值，其中K为对所述当前帧图像的长度和/或宽度进行分割的分割次数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

若能够框选到某一所述聚类类别内的全部所述坐标点的最小外接矩形框的面积大于预设的提取框的面积，则对所述某一聚类类别内的所述坐标点进行再次聚类。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，再次聚类所形成的类别数量为的取整值，其中S_A为所述最小外接矩形框的面积，S_S为所述提取框的面积。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类类别对所述当前帧图像进行局部图像提取的步骤包括：

利用能够框选到所述聚类类别内的全部所述坐标点的最小外接矩形框从所述当前帧图像中提取所述局部图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类类别对所述当前帧图像进行局部图像提取的步骤包括：

若能够框选到所述聚类类别内的全部所述坐标点的最小外接矩形框的面积小于预设的提取框的面积，则利用所述提取框从所述当前帧图像中提取所述局部图像；

所述对提取的所述局部图像进行目标检测的步骤包括：

从对所述局部图像进行目标检测所获取的目标检测框中选择位于所述最小外接矩形框内的目标检测框。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

将对所述局部图像进行目标检测所获取的目标检测框内的图像与所述二值化检测图像的对应区域内的图像进行互相关运算；

选择相关性大于预设相关性阈值或所述相关性最大的预定数量的目标检测框作为最佳目标检测框。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

在后续图像帧中对所述最佳目标检测框内的目标进行跟踪。

10.一种目标检测跟踪装置，其特征在于，所述装置包括：

处理器；

存储器，耦接所述处理器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述处理器执行，使得所述处理器实现如权利要求1-9中任一项所述的目标检测跟踪方法。

11.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一项所述的目标检测跟踪方法。