[发明专利]一种基于蝙蝠算法的视频目标跟踪方法在审
| 申请号： | 201510887327.X | 申请日： | 2015-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN105427348A | 公开（公告）日： | 2016-03-23 |
| 发明（设计）人： | 高明亮;胡元潮;尹丽菊;申晋;刘伟;王雅静;邹国锋;李海涛 | 申请（专利权）人： | 山东理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/20 | 分类号： | G06T7/20 |
| 代理公司： | 淄博佳和专利代理事务所 37223 | 代理人： | 张雯 |
| 地址： | 255086 山东省淄博市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种基于蝙蝠算法的视频目标跟踪方法，属于运动目标跟踪技术领域。其特征在于：包括以下步骤：步骤1，在视频初始帧图像中，确定目标初始状态矢量；步骤2，根据目标的状态矢量，建立目标的核函数加权颜色模型；步骤3，利用蝙蝠算法，在下一帧图像中，对目标的最优位置进行优化搜索；步骤4，根据适应度值对蝙蝠群进行排序，找到适应度值最大的蝙蝠的状态，根据该状态在当前图像中定位出目标的位置；步骤5，判断视频中是否有新图像输入，如果有，则继续执行步骤3，否则，程序结束。本发明利用蝙蝠算法对视频图像中的运动目标进行跟踪，通过局部搜索和全局搜索的动态平衡，实时地更新蝙蝠群自身的状态，获得准确、实时、鲁棒的跟踪效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 蝙蝠 算法 视频 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
一种基于蝙蝠算法的视频目标跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，在视频初始帧图像中，选定目标，确定目标初始状态矢量；步骤2，根据目标的状态矢量，建立目标的核函数加权颜色模型；步骤3，利用蝙蝠算法，在下一帧图像中，对目标的最优位置进行优化搜索；步骤4，根据适应度值对蝙蝠群进行排序，找到适应度值最大的蝙蝠的状态，根据该状态在当前图像中定位出目标的位置；步骤5，判断视频中是否有新图像输入，如果有，则执行步骤3，否则，程序结束。
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