[发明专利]一种基于RGB-D数据的视频跟踪方法

摘要

本发明公开一种基于RGB‑D数据的视频跟踪方法，包括：获取目标数据并建立实时更新的自适应深度信息模板；使用基于深度信息模板的融合RGB‑D信息的改良上下文模型的跟踪算法，计算当前帧的目标位置；使用基于深度信息模板的尺度更新算法，计算当前帧的目标对象尺度；启用基于深度时域变化估算的遮挡检测及处理机制，判断上一步跟踪结果的正确性，并根据判断结果进行处理。采用本发明的技术方案,提升了跟踪算法在存在遮挡，复杂背景等挑战因素下的跟踪鲁棒性和精度。

主权项

1.一种基于RGB‑D数据的视频跟踪方法，其特征在于，包括：步骤(1)、获取深度数据，并基于包围盒的深度范围建立实时更新的自适应深度信息模板 ；步骤(2)、使用基于深度信息模板的融合RGB‑D信息的改良上下文模型的跟踪算法，计算当前帧的目标位置；步骤(3)、使用基于深度信息模板的尺度更新算法，计算当前帧的目标对象尺度；步骤(4)、启用基于深度时域变化估算的遮挡检测及处理机制，判断上一步跟踪结果的正确性，并根据判断结果进行处理；步骤(4)具体为根据步骤2和步骤3可以得到目标在第t帧boundingbox的位置和尺度，根据boundingbox对应的深度图，可以求得boundingbox内，像素点的个数n_t，同时依据第t帧，深度信息模板D_t＝[d1_t,d2_t]，计算boundingbox内,的像素点的个数，记为u_t定义每帧boundingbox的遮挡率：对于boundingbox内的跟踪目标来说，其在boundingbox内的占比是相对稳定的，因而可取常数σ，当时，仍采用上文跟踪算法得到的结果，当时，此时推断boundingbox内的遮挡已经对跟踪结果产生了不可避免的影响，此时启用遮挡处理算法，由于物体在连续帧的运动模型具有一致性，且运动轨迹具有连续性，因此，根据连续数帧，目标对象的移动动量和运动轨迹，估算被遮挡的第t帧目标的位置和状态，定义第t帧的轨迹位移：则推测当前第t帧，被遮挡的目标的实际位置：当遮挡率时，舍弃当前帧的计算结果，因而当前帧的尺度保留为上一帧的尺度，同时保留上一帧的尺度S，更新参数φ和深度模板更新变化量dvgS_t＝S_t‑1φ_t＝φ_t‑1dvg_t‑1＝dvg_t‑2   (18)。