[发明专利]基于协方差矩阵的快速机动目标跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于协方差矩阵的快速机动目标跟踪方法，包括：提取目标的颜色、边缘、像素几何位置特征构建描述目标的协方差矩阵模型；利用遗传算法的快速寻优特性在大范围窗口内粗略搜索目标；在遗传算法获得的最佳个体附近邻域逐点搜索，依据协方差矩阵间的距离度量函数精确定位目标。本发明的基于协方差矩阵的快速目标跟踪方法融合了多种特征描述目标，可在复杂环境下稳定地跟踪目标，同时，将遗传算法的粗匹配与逐点精匹配相结合，缩短了计算时间，保障了大范围搜索快速机动目标的实时性。

主权项

一种基于协方差矩阵的快速机动目标跟踪方法，包括如下步骤：1)利用颜色、边缘、像素几何位置等特征构建描述目标的协方差矩阵模型：1-1)提取图像像素的R，G，B三维彩色特征，提取各彩色通道的边缘特征以及像素的几何位置特征，用以上七维特征构建特征向量：fk＝[R(x，y) G(x，y) B(x，y) d(x，y) ER(x，y) EG(x，y) EB(x，y)]1-2)利用随机采样技术在图像区域内随机抽取N个采样点，利用这N个样本点的七种特征的方差和相关性构造区域协方差矩阵，作为目标的特征模型；2)利用遗传算法的快速寻优特性，完成目标的粗定位，提高跟踪方法的实时性：2-1)首先对当前帧图像上各个点的横坐标和纵坐标的位置信息进行整数编码；然后采用抽样法，对种群进行初始化；2-2)计算两个协方差矩阵间的距离ρ作为遗传算法中个体的适应度值；2-3)通过选择、交叉、变异、排序等遗传操作进行遗传搜索，当迭代次数达到设定阈值时，迭代终止，输出最佳个体位置，即粗定位；3)在基于遗传算法的粗匹配的基础上，在最佳个体附近邻域逐点精匹配，从而获得与目标协方差矩阵最相似的位置，获得目标精确定位。