[发明专利]一种基于视觉特征点的自动跟踪方法及装置有效
| 申请号： | 201610065669.8 | 申请日： | 2016-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN105761245B | 公开（公告）日： | 2018-03-06 |
| 发明（设计）人： | 蒋申璐;朱骋;张一茗;王皓悦;李经纬;陈震;贾小龙 | 申请（专利权）人： | 速感科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06T7/246 |
| 代理公司： | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司11514 | 代理人： | 李娜 |
| 地址： | 100191 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于视觉特征点的自动跟踪方法，分别采集图像信息和深度信息，图像信息和深度信息的采集时刻是一一对应的。采用锐化处理和加权平均化处理，确定前景特征点；根据第一帧图像的特征点，估算前景特征点在第二帧时刻可能出现的估计位置。匹配融合第二帧图像的特征点与估计位置的前景特征点，以得到确定位置的前景特征点；根据确定位置的前景特征点，估算第二帧图像的特征点放大和/或旋转系数，并进行阈值判断，得到有效特征点。检测深度距离分布，得到有效特征点的具体位置信息。本发明提供基于视觉特征点的自动跟踪方法，能够实现在大形变时跟踪目标不丢失，及时回馈跟踪目标的位置。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 视觉 特征 自动 跟踪 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于视觉特征点的自动跟踪方法，其特征在于，步骤S1：分别采集图像信息和深度信息，所述图像信息和深度信息的采集时刻是一一对应的；步骤S2：锐化处理所述图像信息，得到图像的特征点；步骤S3：加权平均化处理所述深度信息，得到物体的深度距离分布；步骤S4：扫描第一帧图像的特征点，从所述第一帧图像的特征点中提取跟踪目标的特征点，确定为前景特征点；根据所述第一帧图像的特征点，估算所述前景特征点在第二帧时刻可能出现的估计位置；步骤S5：扫描第二帧图像的特征点，匹配融合所述第二帧图像的特征点与所述估计位置的前景特征点，以得到确定位置的前景特征点；根据所述确定位置的前景特征点，估算所述第二帧图像的特征点放大和/或旋转系数，并进行阈值判断，得到有效特征点；步骤S6：将所述有效特征点更新至所述前景特征点，以进行下一轮图像匹配融合；检测所述深度距离分布，得到所述有效特征点的具体位置信息。
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