[发明专利]一种基于KCF的改进型抗遮挡目标跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于KCF的改进型抗遮挡目标跟踪方法，基于KCF算法并和卡尔曼滤波器相结合，KCF算法跟踪速度快，跟踪精度高，在目标跟踪领域有着广泛应用，但其无法很好地应对尺度变化和目标大面积遮挡的情况。本发明使用并行计算实现KCF的多尺度目标检测，同时设计一种有效的判别目标遮挡的算法，当本发明判定目标发生严重遮挡时，使用卡尔曼滤波器的预测结果作为当前帧目标位置。经过实验证明，本发明可以有效应对KCF算法面对目标大面积遮挡时跟踪漂移状况的发生，使得KCF算法在面对遮挡时能够更加准确地跟踪目标。

主权项

一种基于KCF的改进型抗遮挡目标跟踪方法，其特征在于：具体包含以下步骤；步骤1，读入视频帧序列，并选择待跟踪目标，初始化KCF跟踪器，初始化卡尔曼滤波器；步骤2，使用线程池技术开启三个线程，三个线程分别检测待跟踪目标的三个尺度图像，获取响应最大的线程，将响应最大的线程对应的输出位置及尺度作为当前帧的目标位置；步骤3，将步骤2中获取的最大响应与预设阈值进行对比，若小于预设阈值，则将响应最大的线程对应的输出位置及尺度进行遮挡判别；步骤4，若步骤3判别输出位置及尺度为遮挡时，则使用卡尔曼滤波器的输出结果作为当前帧目标位置；反之则使用KCF跟踪器的输出结果作为当前帧目标位置。