[发明专利]一种基于TLD算法框架的目标跟踪方法

摘要

本发明涉及一种基于TLD算法框架的目标跟踪方法，步骤是：(1)用户在初始帧框选跟踪目标，算法进行初始化。(2)跟踪器模块中的局部跟踪器通过光流法和级联预测器预测在下一帧中的位置。(3)检测器通过滑动窗口扫描和级联分类器对当前帧的目标进行检测，并将分类结果送入学习模块，其中跟踪器和检测器二者是并行工作的。(4)整合器通过对跟踪器和检测器得到的目标结果进行判定整合，确定最终的目标位置。(5)学习模块通过结构性约束对跟踪器和检测器的结果进行修正，对目标样本更新。(6)判定视频帧是否结束，若没有结束则重复(2)‑(4)过程直至跟踪结束。此方法能提高对跟踪目标的鲁棒性，同时能保证跟踪过程中的实时性。

主权项

1.一种基于TLD算法框架的目标跟踪方法，其特征在于步骤如下：步骤1：跟踪目标选择：从当前视频帧中框选待跟踪目标或者导入待跟踪目标结构初始参数进行跟踪，视频流可分从摄像头读入和视频文件读入；步骤2：提供一跟踪器、一学习模块、一检测器以及一整合器，所述跟踪器以及检测器可同时独立运行，用以对跟踪目标进行跟踪及检测，所述学习模块通过结构性约束改进跟踪器和检测器，所述整合器将跟踪器和检测器所得到的目标位置信息进行整合，用以输出目标的最终位置；步骤3：算法初始化：将提前设置好的初始化参数进行读取，用以对跟踪器和检测器进行初始化；步骤4：下一帧图像输入：输入下一帧图像以进行对视频的逐帧处理；步骤5：跟踪器和检测器工作：跟踪器中的局部跟踪器对上一帧中的目标进行跟踪，并向学习器反馈跟踪结果；检测器对上一帧中的目标进行多尺度检测，并向学习器反馈检测结果；步骤6：学习模块工作：针对步骤5中跟踪器和检测器反馈的相关结果，学习模块通过结构性约束消除检测器的分类结果，并更新跟踪器和检测器的相关参数；步骤7：整合器工作：整合器将跟踪器预测的信息和检测器的检测信息进行整合，将置信度最高的结果作为目标在当前帧的最终位置，同时将目标最终位置框选显示；步骤8：判断视频帧是否结束：若视频帧未结束则返回步骤4，若结束，则完成目标跟踪过程；若为摄像头输入则手动控制跟踪结束。