[发明专利]基于多目标特征和改进相关滤波器的运动目标跟踪方法有效
| 申请号： | 201910776394.2 | 申请日： | 2019-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN110490907B | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 杜君;王彪;刘健;樊康 | 申请（专利权）人： | 上海无线电设备研究所 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06T7/277 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 张妍;刘琰 |
| 地址： | 200090 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多目标特征和改进相关滤波器的运动目标跟踪方法，该方法包括以下步骤：输入跟踪视频序列和初始帧中被跟踪目标的位置信息；提取目标多通道特征对目标实现全面信息表征；构建像素可靠性图对相关滤波器进行约束优化，将相关滤波器限制在适合于跟踪的图像区域；利用线性降维算子减少模型中的参数数目，训练紧凑样本分类模型；通过高斯牛顿法和共轭梯度法对相关滤波器进行二次优化得到最优相关滤波器；将改进的相关滤波器与提取的目标搜索区域的目标特征进行响应，确定目标跟踪框的位置；对滤波器模型和像素可靠性图进行联合更新；输出跟踪结果图。本发明可以有效地跟踪大多数场景下的运动目标，具有较好的跟踪精度和实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多目标 特征 改进 相关 滤波器 运动 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多目标特征和改进相关滤波器的运动目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：输入跟踪视频序列和初始帧中被跟踪目标的位置信息；/n步骤2：提取目标多通道特征对目标实现全面信息表征；/n步骤3：构建像素可靠性图对相关滤波器进行约束优化，将相关滤波器限制在适合于跟踪的图像区域；/n步骤4：利用线性降维算子减少模型中的参数数目，训练紧凑样本分类模型，降低空间和时间复杂度，提高样本多样性；/n步骤5：通过高斯牛顿法和共轭梯度法对相关滤波器进行二次优化得到最优相关滤波器；/n步骤6：将改进的相关滤波器与提取的目标搜索区域的目标特征进行响应，确定目标跟踪框的位置；/n步骤7：对滤波器模型和像素可靠性图进行联合更新；/n步骤8：输出跟踪结果图。/n
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