[发明专利]解决目标跟踪框漂移的方法及系统

说明书

本发明实施例提供一种解决目标跟踪框漂移的方法及系统，该方法包括：在目标追踪的过程中，判断响应图偏度是否满足预设条件；其中，所述响应图为根据前帧图像和后帧图像获得的、用于推断目标位置的相关响应图；若满足所述预设条件，则修正目标跟踪框的中心。本发明实施例，基于跟踪置信度，可以简单高效对目标跟踪过程进行评价，如果当前跟踪结果不可信，则可能发生跟踪框的漂移。采用质心对跟踪框的中心进行修正，克服漂移带来的跟踪准确性下降的问题。设计了一种简单的目标跟踪可信度的判断机制，如果当前跟踪结果不可信导致的跟踪框漂移情况，采用计算质心的方法进行修正。这种方法计算量小，简单易实现，在嵌入式端布署有着巨大的优势。

技术领域

本发明涉及目标跟踪领域，更具体地，涉及一种解决目标跟踪框漂移的方法及系统。

背景技术

基于复杂神经网络设计的目标跟踪器是目前研究最多的视觉跟踪算法。但是大多计算量较大，难以在嵌入式等算力和存储空间限制的条件下进行布署。而基于相关滤波器的视觉跟踪算法在计算量和实时性上有着很大优势。但大多数基于相关滤波的视觉跟踪算法，对目标跟踪过程中出现的干扰或遮挡等情况通过一定的规则进行判断后，作为模板是否更新的一个判据，并没有深入挖掘前后两帧相关响应图的深层信息。一旦出现遮挡或干扰后，背景会使跟踪框发生漂移，最终导致跟踪失败。因此，结合相关滤波与卷积神经网络两者优点的视觉跟踪算法在嵌入式端部署有着巨大的吸引力。

目标跟踪是计算机视觉的基本任务之一，也是交通视频监控，人脸跟踪识别，自动驾驶等应用上需要解决的关键问题。目标跟踪一般是在检测任务之后进行，给出目标初始位置，在后续的视频序列中给出目标位置。一直以来，跟踪的核心问题是如何在具有遮挡、形变、光照变化等情景下准确地检测和定位对象。来自不同帧的特征为目标提供不同的信息，如不同的视角、形变和亮度等，通过聚合这些特征可以增强目标的外观特征。如何有效解决目标跟踪过程中出现的干扰和遮挡问题，一直以来是视觉跟踪算法的难点和热点问题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的解决目标跟踪框漂移的方法及系统。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种解决目标跟踪框漂移的方法，该方法包括：在目标追踪的过程中，判断响应图偏度是否满足预设条件；其中，所述响应图为根据前帧图像和后帧图像获得的、用于推断目标位置的相关响应图；若满足所述预设条件，则修正目标跟踪框的中心。

根据本发明实施例第二方面，提供了一种解决目标跟踪框漂移的系统，该系统包括：判断模块，用于在目标追踪的过程中，判断响应图偏度是否满足预设条件；其中，所述响应图为根据前帧图像和后帧图像获得的、用于推断目标位置的相关响应图；修正模块，用于若满足所述预设条件，则修正目标跟踪框的中心。

根据本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现如第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的解决目标跟踪框漂移的方法。

根据本发明实施例的第四方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的解决目标跟踪框漂移的方法。

本发明实施例提供的解决目标跟踪框漂移的方法及系统，基于跟踪置信度，可以简单高效对目标跟踪过程进行评价，如果当前跟踪结果不可信，则可能发生跟踪框的漂移。采用质心对跟踪框的中心进行修正，克服漂移带来的跟踪准确性下降的问题。设计了一种简单的目标跟踪可信度的判断机制，如果当前跟踪结果不可信导致的跟踪框漂移情况，采用计算质心的方法进行修正。这种方法计算量小，简单易实现，在嵌入式端布署有着巨大的优势。

附图说明