[发明专利]目标跟踪方法、目标跟踪系统及存储介质

权利要求书

1.一种目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：

获取由摄像头拍摄得到的待识别图像；

当所述待识别图像中存在待测目标时，对所述待识别图像中的所述待测目标进行锚框标记；

将具有所述锚框的所述待识别图像输入KCF跟踪模块，以在所述待识别图像中确定目标位置；

通过所述KCF跟踪模块，确定所述待识别图像的中心点与所述目标位置的偏移量；

根据所述偏移量，控制安装有所述摄像头的舵机转动，以使所述待识别图像的中心点与所述目标位置的偏移量在预设范围内。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取由摄像头拍摄得到的待识别图像之前，所述方法还包括：

基于KCF算法，创建所述KCF跟踪模块。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于KCF算法，创建所述KCF跟踪模块，包括：

获取训练数据集，所述训练数据集包括图像块x_i和对应的标签y_i，i∈{0,…,m-1}×{0,…,n-1}，m和n为图像块x的大小；

根据所述训练数据集，构建最小代价函数，表示为：

其中，w指使得x_i和y_i的最小平方和误差最小的参数；f(x)＝w^Tx，λ为正则项；

直接求解f(x)得到：

w＝(X^T X+λI)^-1X^Ty

其中，X为基于图像块x所生成的循环矩阵；I为单位矩阵，y为标签值y_i构成的列向量；

引入核函数以将目标跟踪表示为f(z)＝w^Tψ(z)，其中，回归系数w用训练样本的非线性变换ψ(x_i)和对偶空间α构成，表示为：

则f(z)表示为：

记k(x_i,x_j)＝ψ(x_i)ψ(x_j)，得到：

其中，k为核函数；k(x_i,z)为核矩阵K；f(z)为关于z的非线性函数，且为关于k(z)的线性函数；使用线性函数的优化方式求解得到：

α＝(K+λI)^-1y

当K为循环矩阵，则训练过程对偶空间α的计算表示为：

其中，Fdiag表示在傅氏空间内使用离散傅里叶矩阵进行对角化处理，F是离散傅里叶常量矩阵，F^H是F的厄米特转置，H是厄米特矩阵，C表示循环矩阵，表示傅里叶逆变换，⊙是按元素相乘，是核函数矩阵K的第一行向量，为关于x向量的核相关向量；

简化得到：

其中，运算符^表示复域的计算，复域计算的模块作为所述KCF跟踪模块，用于对所述待识别图像进行检测得到跟踪结果，公式表示为：

其中，计算得到响应值最大的位置即为目标位置。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将具有所述锚框的所述待识别图像输入KCF跟踪模块，以在所述待识别图像中确定目标位置，包括：

将具有所述锚框的所述待识别图像输入KCF跟踪模块，由所述KCF跟踪模块通过公式计算得到响应值最大的位置以作为所述目标位置。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述待识别图像中的所述待测目标进行锚框标记之前，所述方法还包括：

通过基于OpenCV搭建的目标检测模块，对所述待识别图像进行识别，以判断所述待识别图像中是否存在所述待测目标。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述偏移量，控制安装有所述摄像头的舵机转动，包括：

当所述偏移量超过预设阈值时，将所述偏移量进行归一化，得到经过归一化后的偏移量；

根据所述经过归一化后的偏移量，利用位置式PID算法控制安装有所述摄像头的所述舵机转动。