[发明专利]基于视频在线学习的跟踪方法和装置有效
| 申请号： | 201610931660.0 | 申请日： | 2016-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN107292918B | 公开（公告）日： | 2020-06-19 |
| 发明（设计）人： | 王好谦;崔宇浩;王兴政;张永兵;戴琼海;陈丽霞 | 申请（专利权）人： | 清华大学深圳研究生院;深圳市环球数码科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/292 | 分类号： | G06T7/292;G06K9/62;G06K9/66 |
| 代理公司： | 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 | 代理人： | 江耀纯 |
| 地址： | 518055 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于视频在线学习的跟踪方法和装置，该方法包括步骤：A1.经初始化后，将视频帧送入检测模块，由检测模块检测运动目标，产生样本，生成样本集；同时，跟踪模块和检测模块并行进行，跟踪模块估计运动目标出现的坐标，生成运动轨迹；其中，跟踪模块包括MOSSE滤波器；A2.将样本集和运动轨迹输入P‑N学习模块，由P‑N学习模块进行评估和校正，把置信度最高的记为正样本，其余作为负样本，生成训练数据；A3.P‑N学习模块评估得到当前帧运动目标出现的最可信的一个位置，作为跟踪的结果进行跟踪；同时P‑N学习模块利用生成的正负样本和新坐标，反作用于跟踪模块和检测模块，更新检测模块的样本集和跟踪模块的滤波模型。通过采用MOSSE滤波器，提高了处理速度和运算效率，且减少了光照变化等引发跟踪失败的几率，更具有鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 视频 在线 学习 跟踪 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于视频在线学习的跟踪方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：A1.经初始化后，将视频帧送入检测模块，由检测模块检测运动目标，产生样本，生成样本集；同时，跟踪模块并行进行，跟踪模块估计运动目标出现的坐标，生成运动轨迹；其中，跟踪模块包括MOSSE滤波器；A2.将样本集和运动轨迹输入P‑N学习模块，由P‑N学习模块进行评估和校正，把置信度最高的记为正样本，其余作为负样本，生成训练数据；A3. P‑N学习模块评估得到当前帧运动目标出现的最可信的一个位置，作为跟踪的结果进行跟踪；同时P‑N学习模块利用生成的正负样本和新坐标，反作用于跟踪模块和检测模块，更新检测模块的样本集和跟踪模块的滤波模型。
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