[发明专利]一种基于动态辅助目标的多物体追踪方法

权利要求书

1.一种基于动态辅助目标的多物体追踪方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

步骤1：捕捉现场图片并识别物体；

步骤2：对已经识别出了物体的图像进行辅助目标位置的判定；

步骤3：对每一个辅助目标位置使用mean shift算法进行追踪；

步骤4：利用辅助目标位置对目标位置进行预测，得到t时刻目标的预测位置

步骤5：利用目标跟踪器预测目标的位置，得到目标的预测位置

步骤6：将辅助目标对目标的预测位置与目标跟踪器对目标的预测位置融合，得到融合目标位置

步骤7：利用空域和值域确定融合目标位置的精确目标区域。

2.根据权利要求1所述的一种基于动态辅助目标的多物体追踪方法，其特征在于：所述步骤2中，每一帧图片中辅助目标位置为辅助目标与目标之间的满足运动相关性，运动相关性公式1如下：

其中，u_i为目标位置相对辅助目标位置的位移，v_i表示目标相对辅助目标的速度，η_i为噪声，表示辅助目标的预测误差。

3.根据权利要求2所述的一种基于动态辅助目标的多物体追踪方法，其特征在于：所述步骤4中利用辅助目标位置对目标位置进行预测，得到目标的预测位置的具体步骤为：

在相邻帧的图片之间，辅助目标位置与目标位置的关系是稳定的，t时刻辅助目标位置预测目标位置的期望值为：所以，辅助目标位置对目标位置的预测分布满足正态分布，公式2如下：

辅助目标位置的权值w_i与σ_i满足即由公式2得到公式3如下：

其中w_i为辅助目标位置的权值，即预测误差η_i的参数估计；

辅助目标位置具有条件独立性，根据概率公式4：

将公式3代入公式4得到公式5，即目标的预测位置

4.根据权利要求3所述的一种基于动态辅助目标的多物体追踪方法，其特征在于：

所述步骤5中目标跟踪器根据公式得到目标跟踪器预测目标位置其中，为t时刻辅助目标位移参数；

所述步骤6，辅助目标对目标的预测位置与目标跟踪器对目标的预测位置融合结果为公式6：

其中O表示目标，x表示目标的候选位置，R_x表示以x为中心的候选目标；

由此可得，x_A＝(x_a,y_a)^T,x_B＝(x_b,y_b)^T分别表示在当前帧用辅助目标和目标跟踪器预测的矩形区域的中心位置坐标，Region(x_A,x_B)为依据x_A与x_B获取的精确目标区域，P(R_x＝O)是R_x中所有像素在Region(x_A,x_B)中分布的加权平均，公式7：

其中k_R是位置权值，是权值归一化系数。