[发明专利]一种自适应的抗遮挡动态目标实时跟踪方法及系统

权利要求书

1.一种自适应的抗遮挡动态目标实时跟踪方法，其特征是：包括以下步骤：

获取图像，确定待跟踪目标；

利用PHOG提取待跟踪目标的梯度特征，采用融合PHOG特征与CN特征的方法提取目标区域特征；

构建目标跟踪模型，基于所述目标区域特征，得到待跟踪目标在图像当前帧的位置，对模型进行更新，利用峰值旁瓣比作为模型预测定位准确性和可信度的判据，设置自适应更新率；

训练目标跟踪模型，利用训练后的目标跟踪模型对新采集的图像进行处理，持续跟踪目标。

2.如权利要求1所述的一种自适应的抗遮挡动态目标实时跟踪方法，其特征是：利用PHOG提取待跟踪目标的梯度特征的具体过程包括：将梯度图按照不同单元大小划分层次，计算每层的HOG特征；最后将不同层次的HOG特征进行拼接得到PHOG特征。

3.如权利要求1所述的一种自适应的抗遮挡动态目标实时跟踪方法，其特征是：所述峰值旁瓣比的计算过程为将目标跟踪模型预测的响应的最大值与响应图的均值作差，得到的差值与响应图的方差的比值。

4.如权利要求3所述的一种自适应的抗遮挡动态目标实时跟踪方法，其特征是：当峰值旁瓣比值大于设定值，则表明当前跟踪结果可靠，增大模型更新率；当峰值旁瓣比值大于预设值时，减小模型更新率。

5.如权利要求1或4所述的一种自适应的抗遮挡动态目标实时跟踪方法，其特征是：自适应更新率为：

其中p为峰值旁瓣比值。

6.如权利要求1所述的一种自适应的抗遮挡动态目标实时跟踪方法，其特征是：所述模型的更新方法为：

其中η为自适应更新率，为当前目标跟踪模型，为根据当前跟踪结果训练后的目标跟踪模型，为下一帧图像进行跟踪时所采用的模型。

7.一种自适应的抗遮挡动态目标实时跟踪系统，其特征是：包括：

图像采集模块，被配置为采集图像，以确定待跟踪目标；

特征提取模块，被配置为利用PHOG提取待跟踪目标的梯度特征，采用融合PHOG特征与CN特征的方法提取目标区域特征；

模型更新模块，被配置为构建目标跟踪模型，基于所述目标区域特征，得到待跟踪目标在图像当前帧的位置，对模型进行更新，利用峰值旁瓣比作为模型预测定位准确性和可信度的判据，设置自适应更新率；

模型训练模块，被配置为并训练目标跟踪模型，利用训练后的目标跟踪模型对新采集的图像进行处理，持续跟踪目标。

8.如权利要求7所述的一种自适应的抗遮挡动态目标实时跟踪系统，其特征是：所述模型更新模块，包括：

模型构建模块，被配置为构建目标跟踪模型，基于所述目标区域特征，得到待跟踪目标在图像当前帧的位置；

峰值旁瓣比计算模块，被配置为计算峰值旁瓣比值，当峰值旁瓣比值大于设定值时，增大模型更新率；当峰值旁瓣比值大于预设值时，减小模型更新率；

更新模块，依照调整后的模型更新率对模型进行更新。

9.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求1-6中任一项所述的一种自适应的抗遮挡动态目标实时跟踪方法的步骤。

10.一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-6中任一项所述的一种自适应的抗遮挡动态目标实时跟踪方法的步骤。