[发明专利]一种目标跟踪方法及系统

说明书

本发明公开了一种目标跟踪方法及系统，首先对当前帧图像提取特征得到特征图，以当前的滤波器对特征图处理，获得第一响应图，然后根据第一响应图确定的目标位置，从当前帧图像提取目标的轮廓特征以及对当前帧图像进行显著性检测得到显著性图，获得第二响应图，进而根据第一响应图和第二响应图获得当前帧图像的目标位置，进一步根据当前帧图像的目标位置以及显著性图，更新滤波器的空间权重图，并根据预设目标函数更新滤波器，其中预设目标函数包括对空间权重图的正则化约束，以及预设目标函数的岭回归项加入对背景区域信息的约束。本发明将目标的轮廓特征以及显著性特征作为约束来跟踪目标位置，能够提高目标跟踪的鲁棒性和准确性。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，特别是涉及一种目标跟踪方法及系统。

背景技术

在计算机视觉领域中，基于视频的目标跟踪一直是一个研究热点课题。通过在连续的视频图像序列中估计目标的位置、形状或者所占区域，确定目标的运动速度、方向及轨迹等运动信息，实现对运动目标行为的分析和理解，以便完成更高级的任务。目标跟踪无论在民用安全方面，比如智能视频监控、人机交互、智能交通系统、医学诊断、视觉导航等，还是在军事国防方面，比如导弹制导、无人机侦查、飞行控制等，都具有重要的研究意义和广阔的应用前景。

经过了长期以来的研究，基于视频的目标跟踪已经有了许多突破性的进展，但是这项研究仍然存在来自两个主要方面的巨大挑战，具体体现在外界复杂环境的光照变化、遮挡、相似物体、背景模糊和目标本身的尺度变化、形态差异等不利因素。因此，提出一种可以应对各种挑战且具有鲁棒性和高速度的目标跟踪方法仍然是一个尚待解决的问题。

发明内容

鉴于以上所述，本发明的目的是提供一种目标跟踪方法及系统，能够提高目标跟踪的鲁棒性和准确性。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种目标跟踪方法，包括：

对当前帧图像提取特征得到特征图；

以当前的滤波器对所述特征图处理，获得反映当前帧图像的目标位置的第一响应图，所述滤波器使用的空间权重图根据图像中目标位置以及对图像中目标进行显著性检测得到的显著性图获得；

根据第一响应图确定的目标位置，从当前帧图像提取目标的轮廓特征，以及对当前帧图像进行显著性检测得到显著性图，根据得到的目标轮廓特征以及显著性图，获得第二响应图；

根据所述第一响应图和所述第二响应图，获得当前帧图像的目标位置；

根据当前帧图像的目标位置以及对当前帧图像中目标进行显著性检测得到的显著性图，更新所述滤波器的空间权重图，以及根据预设目标函数更新所述滤波器，所述预设目标函数包括对空间权重图的正则化约束，以及所述预设目标函数的岭回归项加入对背景区域信息的约束，其中根据前一帧图像的目标位置从当前帧图像获取背景区域信息。

优选的，对当前帧图像提取特征得到特征图包括：

对当前帧图像提取预设数量种尺度的梯度特征得到梯度特征图，以及对当前帧图像提取深度特征得到深度特征图，并将所述梯度特征图和所述深度特征图融合得到融合特征图；

以当前的滤波器对所述特征图处理，获得当前帧图像的目标位置包括：以当前的第一滤波器对所述融合特征图处理，获得当前帧图像的目标位置，以当前的第二滤波器对所述梯度特征图处理，获得当前帧图像中目标的尺度。

优选的，具体包括：使用第一网络模型对当前帧图像提取深度特征得到第一深度特征图，使用第二网络模型对当前帧图像提取深度特征得到第二深度特征图，并将所述梯度特征图、所述第一深度特征图和所述第二深度特征图融合得到融合特征图。

优选的，获得所述滤波器的空间权重图包括：

根据图像的目标位置获得该帧图像的基础空间权重图；