[发明专利]目标跟踪方法、目标跟踪系统及存储介质

说明书

本申请提供一种目标跟踪方法、目标跟踪系统及存储介质，属于计算机视觉技术领域。方法包括：获取由摄像头拍摄得到的待识别图像；当待识别图像中存在待测目标时，对待识别图像中的待测目标进行锚框标记；将具有锚框的待识别图像输入KCF跟踪模块，以在待识别图像中确定目标位置；通过KCF跟踪模块，确定待识别图像的中心点与目标位置的偏移量；根据偏移量，控制安装有摄像头的舵机转动，以使待识别图像的中心点与目标位置的偏移量在预设范围内。KCF跟踪模块在运算过程中无需占用大量资源，不依赖于大量样本，有利于提升运算速度。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，具体而言，涉及一种目标跟踪方法、目标跟踪系统及存储介质。

背景技术

目标跟踪技术一直是计算机视觉研究中的热点，近年来，随着计算机视觉技术越发成熟，目标跟踪技术在生活中有着广泛应用，如航拍的人物跟踪。目标跟踪的主要思路是在获取的视频图像中遍历寻找感兴趣区域，依靠视觉特征、统计特征、变换系数特征以及代数特征等多个特征将图像序列中的感兴趣区域进行匹配跟踪。目前，目标跟踪需要依赖于大量样本，运算量大。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种目标跟踪方法、目标跟踪系统及存储介质，能够改善目标跟踪需要依赖于大量样本，且运算量大的问题。

为实现上述技术目的，本申请采用的技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种目标跟踪方法，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。

结合第一方面，在一些可选的实施方式中，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。

结合第一方面，在一些可选的实施方式中，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：