目标跟踪方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于监控技术领域，尤其涉及一种目标跟踪方法及装置。
【背景技术】
[0002] 在监控领域，PTZ智能球机中，目标智能跟踪功能是球机智能化的一个重要指标， 在安防监控中有着广泛的应用。安防监控视频的特点是环境复杂多变，如昼夜变更、画面 晃动、画质偏差、光照变化、目标形变等，要求目标跟踪器在这样复杂的环境下进行持续性 长时间的跟踪是一项极具挑战性的任务。复杂环境下的目标跟踪方法应具备以下特点：1、 自适应环境，随着周围环境的变化，仍然能够对目标进行准确的描述，并完成持续的目标跟 踪；2、跟踪装置能够对目标进行实时的跟踪，跟踪的过程中必须要在指定的时间之内完成 跟踪的处理，这意味着智能算法必须是简单高效的；3、跟踪的装置简单易用，无需设置过多 的参数，即可安装使用。
[0003] 现有专利一种旋转及变焦PTZ摄像机跟踪的方法及装置（CN，专利【申请号】 201210343868. 2)，该方法提供了一种多特征结合的目标跟踪方法，该发明根据前一帧确 定的目标区域，在当前帧的图像上根据至少一个特征查找与目标区域最相似的当前目标区 域。该发明的特征融合是对多特征结果依据经验进行线性加权平均，并不能够自适应的对 多种目标特征进行融合，因此不能很好的自适应周围的环境，容易产生目标漂移跟丢的现 象，同时多种特征融合的参数设置，导致降低了跟踪方法的实用性。
[0004] 论文"High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters，'提出了一 种超高速的目标跟踪方法，该方法将目标跟踪问题转化到频域下运算，从而达到了快速高 效的性能，跟踪的速度达到了 172帧每秒，因此具有很强的实用性，但是该方法仅仅能够使 用一种特征对目标进行跟踪，降低了跟踪方法对环境的适应性，另外跟踪方法采用了核函 数需要设置合理的参数，且正则因子也需要进行合理的设置，从而降低了跟踪方法的易用 性。
【发明内容】
[0005] 本发明实施例的目的在于提供一种目标跟踪方法及装置，旨在解决现有的目标跟 踪方法目标容易漂移的问题。
[0006] 本发明实施例是这样实现的，一种目标跟踪方法，所述方法包括如下步骤：
[0007] 获取当前帧图像；
[0008] 根据上一帧图像提供的表观模型，在当前帧图像中对目标所处的目标位置进行计 算；
[0009] 根据计算的所述目标位置对当前帧图像的表观模型进行更新，并对监控设备的姿 态进行调整，完成对所述目标的跟踪。
[0010] 进一步地，所述根据上一帧图像提供的表观模型，在当前帧图像中对目标所处的 目标位置进行计算，具体包括： toon] 提取当前帧图像中指定区域的至少两个特征；
[0012] 根据提取的每一所述特征分别构造其频域下的核相关向量，并生成核相关向量集 合；
[0013] 对所述核相关向量集合进行融合处理；
[0014] 根据融合后的核相关向量计算决策向量；
[0015] 根据所述决策向量对所述目标位置进行计算。
[0016] 进一步地，所述融合后的核相关向量的计算公式为：
【主权项】
1. 一种目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 获取当前峽图像； 根据上一峽图像提供的表观模型，在当前峽图像中对目标所处的目标位置进行计算； 根据计算的所述目标位置对当前峽图像的表观模型进行更新，并对监控设备的姿态进 行调整，完成对所述目标的跟踪。
2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据上一峽图像提供的表观模型，在当 前峽图像中对目标所处的目标位置进行计算，具体包括： 提取当前峽图像中指定区域的至少两个特征； 根据提取的每一所述特征分别构造其频域下的核相关向量，并生成核相关向量集合； 对所述核相关向量集合进行融合处理； 根据融合后的核相关向量计算决策向量； 根据所述决策向量对所述目标位置进行计算。
3. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述融合后的核相关向量的计算公式为：
所述决策向量的计算公式为：
其中，其中对任意r属于{1,2...，时，k(砖_i，Xp为一个长度为的列向量； Rel( ?)表示取复数向量的实部向量，Conj( ?)表示取复数向量的共辆，IDFT( ?)表 示求解频域下的快速傅里叶变换，?表示向量点乘。
4. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据计算的所述目标位置对当前峽图 像的表观模型进行更新，具体包括： 提取当前峽图像的所述目标位置内的至少两个特征； 根据提取的每一所述特征分别构造其频域下的核相关向量，并生成核相关向量集合； 计算当前峽图像的核权重和对偶变量。
5. 如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算当前峽图像的核权重和对偶变量， 包括： 获取参考核权重，根据所述参考核权重计算对偶变量； 根据所述对偶变量计算当前峽图像的核权重； 当计算得出的所述当前峽图像的核权重满足预设条件时，将所述当前峽图像的核权重 W及所述对偶变量做为更新后的表观模型进行输出； 当计算得出的所述当前峽图像的核权重不满足预设条件时，则将计算得出的所述当前 峽图像的核权重作为参考权重，并重新对当前峽图像核权重进行计算，直至计算得出当前 峽图像核权重满足预设条件为止。
6. 如权利要求5所述的方法，其特征在于；所述对偶变量的计算公式为：
其中，k;. = D巧(v)0DFT(v)，DFT函数表示对某一向量做快速傅里叶变换。
7. 如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述核权重的计算公式为：
8. -种目标跟踪装置，其特征在于，所述装置包括： 获取模块，用于获取当前峽图像； 计算模块，用于根据上一峽图像提供的表观模型，在当前峽图像中对目标所处的目标 位置进行计算； 更新模块，用于根据计算的所述目标位置对当前峽图像的表观模型进行更新，并对监 控设备的姿态进行调整，完成对所述目标的跟踪。
9. 如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述计算模块包括： 第一提取单元，用于提取当前峽图像中指定区域的至少两个特征； 第一构造单元，用于根据提取的每一所述特征分别构造其频域下的核相关向量，并生 成核相关向量集合； 融合单元，用于根据融合后的核相关向量计算决策向量； 第一计算单元，用于根据所述决策向量对所述目标位置进行计算。
10. 如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述融合后的核相关向量的计算公式为：
所述决策向量的计算公式为：
其中，其中对任意r属于{1,2...，时，为一个长度为Mr的列向量； Rel ( ?)表示取复数向量的实部向量，Conj ( ?)表示取复数向量的共辆，IDFT( ?)表 示求解频域下的快速傅里叶变换，〇表示向量点乘。
11. 如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述更新模块包括： 第二提取单元，用于提取当前峽图像的所述目标位置内的至少两个特征； 第二构造单元，用于根据提取的每一所述特征分别构造其频域下的核相关向量，并生 成核相关向量集合； 第二计算单元，用于计算当前峽图像的核权重和对偶变量。
12. 如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第二计算单元包括： 对偶变量计算子单元，用于获取参考核权重，根据所述参考核权重计算对偶变量； 核权重计算子单元，用于根据所述对偶变量计算当前峽图像的核权重； 输出子单元，用于当计算得出的所述当前峽图像的核权重满足预设条件时，将所述当 前峽图像的核权重W及所述对偶变量做为更新后的表观模型进行输出； 循环子单元，用于当计算得出的所述当前峽图像的核权重不满足预设条件时，则将计 算得出的所述当前峽图像的核权重作为参考权重，并重新对当前峽图像核权重进行计算， 直至计算得出当前峽图像核权重满足预设条件为止。
13. 如权利要求12所述的装置，其特征在于；所述对偶变量的计算公式为：
其中，= DFT(V)0D巧〇)> DFT函数表示对某一向量做快速傅里叶变换。
14. 如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述核权重的计算公式为：
【专利摘要】本发明适用于监控技术领域，提供了一种目标跟踪方法及装置，所述方法包括获取当前帧图像；根据上一帧图像提供的表观模型，在当前帧图像中对目标所处的目标位置进行计算；根据计算的所述目标位置对当前帧图像的表观模型进行更新，并对监控设备的姿态进行调整，完成对所述目标的跟踪。本发明实施例一的方法及装置具有较强烈的鲁棒性。
【IPC分类】G06T7-20, H04N7-18
【公开号】CN104599289
【申请号】CN201410854540
【发明人】陈先开, 吴金勇, 王军, 张欢
【申请人】安科智慧城市技术（中国）有限公司
【公开日】2015年5月6日
【申请日】2014年12月31日