[发明专利]基于多细胞块状态融合的对象跟踪方法

摘要

本发明提供了一种基于多细胞块状态融合的对象跟踪方法，属于视觉对象跟踪技术领域。它能有效地解决对象旋转、扭曲、缩放等非刚性运动变化以及遮挡下的跟踪问题。包括以下步骤：从初始图像中选择并确定要跟踪的目标对象。可以通过运动目标检测方法自动提取或人机交互方法手动指定。在目标对象区域内按照随机生成的中心点位置、设置目标细胞块。在实时处理情况下，提取通过摄像头采集并保存在存储区的视频图像，作为要进行跟踪的视频文件分解为多个帧组成的图像序列，逐个提取帧图像作为输入图像。如果输入图像为空，则整个流程中止。配置中各个细胞块的状态，根据其对应的目标细胞块确定最佳配置。目标定位用于估计当前目标的状态。

主权项

基于多细胞块状态融合的对象跟踪方法，所述方法包括如下步骤：(1)目标选取从初始图像中选择并确定要跟踪的目标对象，目标选取过程可以通过运动目标检测方法自动提取，也可以通过人机交互方法手动指定；(2)设置目标细胞块在目标对象区域内按照随机生成的中心点位置、宽和高提取图像块作为目标细胞块，用I表示图像，T表示目标，C₁，C₂，C₃表示细胞块，设x^T,y^T,w^T,h^T分别表示目标的中心点横坐标，中心点纵坐标，以及宽和高，而目标细胞块的数目N＝(w^T×h^T)/10，设C_i＝(x_i,y_i,v_i,x,v_i,y,w_i,h_i,Δw_i,Δh_i,A_i)为第i个目标细胞块，i<N，其中x_i,y_i,v_i,x,v_i,y,w_i,h_i,Δw_i,Δh_i,A_i分别表示第i个目标细胞块的中心点横坐标，中心点纵坐标，横轴方向的速度，纵轴方向的速度，宽，高，宽变化值，高变化值，以及对应的图像块；每个目标细胞块的中心点横坐标，中心点纵坐标，以及宽和高的值均随机产生，只要满足该细胞块包含在目标区域内即可，而其横轴方向的速度，纵轴方向的速度，以及宽变化值和高变化值此时均等于0；(3)图像输入在实时处理情况下，提取通过摄像头采集并保存在存储区的视频图像，作为要进行跟踪的输入图像；在离线处理情况下，将已采集的视频文件分解为多个帧组成的图像序列，按照时间顺序，逐个提取帧图像作为输入图像；如果输入图像为空，则整个流程中止；(4)产生配置配置由细胞块构成，配置中各个细胞块的状态根据其对应的目标细胞块随机生成确定，不同的配置其细胞块的状态不同，一个配置对应了一种可能的目标状态；设为第k个配置，k<M，其中M为配置的总数，这里M＝500，为第k个配置中的第i个细胞块；的计算方法为：首先初始化即使得$C_i^k=C_i;$然后随机生成中的以及接着更新即使得$x_i^k=$$x_i+v_{i,x}^k,y_i^k=y_i+v_{i,y}^k,w_i^k=w_i+{\mathrm{\&Delta;w}}_i^k,$以及$h_i^k=h_i+{\mathrm{\&Delta;h}}_i^k;$最后根据在当前的图像中提取对应的图像块更新对每个配置及其包含的所有细胞块进行上述的计算，即可生成所需的所有配置；(5)确定最佳配置最佳配置即所有配置中置信度值最高的那个配置；设为第k个配置的置信度，其中为第k个配置中的第i个细胞块所对应的图像块与第i个目标细胞块所对应的图像块之间的规则化交叉互相关值；设$f_k^{*}=(x_i^{*},y_i^{*},v_{i,x}^{*},v_{i,y}^{*},w_i^{*},h_i^{*},{\mathrm{\&Delta;w}}_i^{*},$${\mathrm{\&Delta;h}}_i^{*},A_i^{*})$表示最佳配置，则$f_k^{*}=\underset{k\&Element;M}{\arg \max }{f}_k;$(6)目标定位最佳配置用于估计当前目标的状态；目标的中心点横坐标和纵坐标分别计算为：$x^T=\frac{1}{R}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{g}_{\mathrm{NCC}}(A_i^{*},A_i)\&CenterDot;x_i^{*},y^T=\frac{1}{R}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{g}_{\mathrm{NCC}}(A_i^{*},A_i)\&CenterDot;y_i^{*};$而目标的宽w^T为前一时刻目标的宽加上$\frac{1}{R}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{g}_{\mathrm{NCC}}(A_i^{*},A_i)\&CenterDot;{\mathrm{\&Delta;w}}_i^{*},$目标的高h^T为前一时刻目标的高加上$\frac{1}{R}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{g}_{\mathrm{NCC}}(A_i^{*},A_i)\&CenterDot;{\mathrm{\&Delta;h}}_i^{*},$其中由此计算得到目标的位置和大小，完成对目标的定位；跟踪完成，跳转到(2)。