[发明专利]一种目标车辆自动跟踪方法及装置

摘要

本发明公开了一种目标车辆自动跟踪方法及装置，用以获取目标车辆的连续跟踪信息，为车辆违章提供更多的信息依据，所述方法包括接收当前帧图像；根据当前帧图像中包含的检测信息确定出的检测目标建立检测目标集合；针对跟踪目标集合中包含的每一跟踪目标，确定跟踪目标与检测目标集合包含的每一检测目标均不匹配时，确定跟踪目标对应的目标区域；根据所述目标框区域信息在当前帧图像上所对应的区域，确定当前候选区域；分别确定所述目标区域对应的目标模型和所述当前候选区域对应的观测模型；根据确定出的目标模型和观测模型，确定所述跟踪目标的跟踪轨迹。

主权项

一种目标车辆自动跟踪方法，其特征在于，包括：接收当前帧图像；提取所述当前帧图像中的检测目标，建立检测目标集合；针对跟踪目标集合中包含的每一跟踪目标，若所述跟踪目标与所述检测目标集合包含的每一检测目标均不匹配时，根据所述跟踪目标对应的目标框区域信息确定所述跟踪目标在上一帧图像中对应的目标区域，存储目标区域图像的特征信息作为目标模型，所述跟踪目标集合为根据历史图像信息获取的跟踪目标的集合，所述目标框区域信息包括目标框区域的中心点位置信息和尺寸信息；将所述目标框区域信息在当前帧图像上所对应的区域作为当前候选区域，存储当前候选区域图像的特征信息作为观测模型；根据所述目标模型和观测模型，确定所述跟踪目标的跟踪轨迹，具体包括：根据所述目标模型和观测模型，按照预设算法确定所述观测模型与所述目标模型之间的相似度参数，包括：分别确定所述目标模型和所述观测模型对应的灰度概率密度直方图；按照以下公式确定目标模型的灰度概率密度直方图与所述观测模型的灰度概率密度直方图之间的相似度参数：其中：ρ表示归一化系数；b表示量化灰度级；pb表示b在观测模型中出现的概率；qb表示b在目标模型中出现的概率；m表示量化级数；min()表示取最小值操作；其中，按照以下公式确定所述目标模型对应的灰度概率密度直方图：其中：(x,y)表示目标区域上任一点的坐标；(x0,y0)表示目标区域的中心点坐标；w表示目标区域宽度的一半；h表示目标区域高度的一半；i表示灰度量化级；gray(x,y)表示(x,y)处灰度值量化后的量化级；按照以下公式确定所述观测模型对应的灰度概率密度直方图：其中：(x',y')表示候选区域上任一点的坐标；(x'0,y'0)表示候选区域的中心点坐标；w'表示候选区域宽度的一半；h'表示候选区域高度的一半；判断所述相似度参数是否满足预设条件；在判断结果为否时，重新确定所述当前候选区域的中心点位置信息；根据重新确定出的中心点位置信息和搜索区域的尺寸信息重新确定当前候选区域，并返回执行确定所述相似度参数的步骤，直至所述相似度参数满足预设条件。