基于信号滤波的目标跟踪方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及信号跟踪领域，具体地说，是涉及一种基于信号滤波的目标跟踪方法。
【背景技术】
[0002] 目标跟踪是指获取时域连续信号中目标的位置，是信号处理研究的核心内容，被 广泛应用于分析雷达成像、可视图像、一维雷达回波等多种传感器产生的信号源，如图1所 示。通过跟踪车辆目标可以对车辆违章形式进行判断；在车站、广场等公共场所，通过跟踪 行人目标可以检测暴力事件和违法行为；将目标跟踪技术与雷达技术相结合，可以对海陆 空出现的一些不明目标进行监视和行为分析，预防异常事件。
[0003] 跟踪算法一般会在初始时刻给出信号中目标的位置，并以此为依据估计分析后续 时刻目标的运动参数（包括位置、运动轨迹、速度等）。目标跟踪结果可以有效分析目标 的运动状态，预测目标的运动趋势，并为高层语义识别提供依据。现有方法在目标变化、噪 声干扰、高速运动、部分遮挡等情况下跟踪的速度、精度和鲁棒性还不能满足实际应用的需 求。
[0004] 为了解决目标跟踪问题，研究人员提出了大量算法或方法，包括模板匹配、 mean-shift、粒子滤波、卡尔曼滤波等。但现有方法还不能满足实际应用的需求，主要存在 以下一些不足：（1)目标自身变化、噪声干扰、高速运动、部分遮挡等情况下跟踪可能发生 漂移，且跟踪产生漂移后很难恢复对指定目标的跟踪；（2)目标跟踪实时性较差；（3)目标 跟踪精度未能达到实际应用需求。
【发明内容】
[0005] 本发明所要解决的技术问题是提供一种基于信号滤波的目标跟踪方法，以解决原 有的目标跟踪领域中跟踪精度不理想、实时性差、跟踪鲁棒性差的问题。
[0006] 为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于信号滤波的目标跟踪方法，包括如 下步骤：
[0007] 通过滤波器模型将输入信号和输出目标信任度映射建立函数关系；
[0008] 利用目标信任度映射估计矩阵和当前目标候选区域计算得到初始滤波器模型，并 把初始滤波器模型和前一时刻滤波器模型加权求和获取当前的更新模型；
[0009] 利用滤波器模型对当前目标候选区域的信号进行滤波获得目标信任度映射，以目 标信任度映射中的极大值作为当前目标跟踪结果。
[0010] 进一步地，计算所述初始滤波器模型包括：获取待测信号第t帧的目标中心位置， 采用固定大小的矩形窗口表征该当前目标候选区域，建立信任度映射估计矩阵，采用快速 傅里叶变换和反变换计算得到待测信号第t帧的初始滤波器模型。
[0011] 进一步地，建立信任度映射估计矩阵采用高斯函数或贝塞尔函数。
[0012] 进一步地，获取当前目标的候选区域包括：根据前一时刻目标中心位置截取当前 时刻的窗口作为目标候选区域，或者根据目标运动轨迹估计当前时刻的区域作为目标候选 区域。
[0013] 进一步地，在对当前目标候选区域信号进行滤波前，还对信号进行预处理步骤，所 述预处理包括对信号进行信号空间变换，和/或信号去噪处理，和/或信号特征提取。
[0014] 进一步地，在获取当前的初始滤波器模型后，再对该模型进行平滑处理，所述 平滑处理采用如下计算方法：
，其中，
分别表示第t-Ι帧和第t帧最终的滤波器模型，ft(x)为第t帧的初 始模型，并定义为〇, P为加权因子，P的取值大于〇小于1。
[0015] 进一步地，所述信任度映射估计矩阵在整个跟踪过程中保持不变。
[0016] 进一步地，当第t+Ι帧信号到来时，利用第t帧更新得到的滤波器模型 对t+Ι帧的目标候选区域进行滤波可以求得第t+Ι帧的目标信任度映射，BP:
其中，??+1 〇〇表示第t+ι帧的目标候选 区域，第t+i帧信号以第t帧的目标位置截取矩形窗口作为目标候选区域，〇)为第 t+Ι帧的目标信任度映射。
[0017] 与现有技术相比，本发明所述的一种基于信号滤波的目标跟踪方法，达到了如下 效果：
[0018] 1)本发明采用滤波器模型在线更新方式，使滤波器模型能够适应目标的变化，解 决目标跟踪精度偏低的问题；
[0019] 2)本发明利用快速傅里叶变换简化滤波器模型更新和目标信任度映射的计算过 程，解决目标跟踪实时性差的问题；
[0020] 3)本发明通过较平滑的方式更新滤波器模型，防止模型变化过于剧烈而产生目标 漂移，解决目标跟踪鲁棒性差的问题。
[0021] 4)本发明提供的一种新的目标跟踪方法，能够有效提高目标跟踪各方面的性能， 更接近实际应用需求，具有重要的理论研究和实际应用价值。
【附图说明】
[0022] 图1是本发明所公开的基于信号滤波的目标跟踪方法的实际应用的示意图。
[0023] 图2是本发明所公开的一种基于信号滤波的目标跟踪方法的步骤图。
[0024] 图3是本发明所公开的一种基于信号滤波的目标跟踪方法的在第t帧滤波器模型 更新的流程示意图。
[0025] 图4是本发明所公开的一种基于信号滤波的目标跟踪方法的在第t+Ι帧目标信任 度映射计算的流程示意图。
【具体实施方式】
[0026] 以下结合附图对本发明作进一步详细说明，但不作为对本发明的限定。
[0027] 图1为本发明所公开的基于信号滤波的目标跟踪方法的实际应用的示意图。
[0028] 如图2所示，本发明所述的一种基于信号滤波的目标跟踪方法，包括如下步骤：
[0029] 步骤S1、通过滤波器模型将输入信号和输出目标信任度映射建立函数关系；
[0030] 步骤S2、利用目标信任度映射估计矩阵和当前目标候选区域计算得到初始滤波器 模型，并把初始滤波器模型和前一时刻滤波器模型加权求和获取当前的更新模型；
[0031] 步骤S3、利用滤波器模型对当前目标候选区域的信号进行滤波获得目标信任度映 射，以目标信任度映射中的极大值作为当前目标跟踪结果。
[0032] 本发明即可以应用于一维信号（如雷达回波信号）中目标的跟踪，也可以应用于 可视图像、雷达图像等二维信号中目标的跟踪。下面以可视图像中目标跟踪为例，详细说 明本发明的实施方式。
[0033] 在步骤一中，本发明把目标的候选区域作为输入信号，候选区域中每个位置出现 的目标信任度映射作为输出信号，则认为存在一个滤波器模型通过对输入信号进行滤波获 得输出信号，如公式（1)所示。
[0034]
U )
[0035] 式中(TnfU)表示目标信任度映射，即在X位置目标出现的似然。I(X)为输入的 目标候选区域，f(x)为需要寻找的滤波器模型。可以看出本发明通过滤波器模型把输入信 号和输出目标信任度映射建立了联系，从而把目标跟踪问题便转化为一个信号滤波问题。
[0036] 在步骤二中，利用目标信任度映射估计矩阵和当前目标候选区域计算得到初始滤 波器模型，并把初始滤波器模型和前一时刻滤波器模型加权求和获取当前的更新模型，实 现滤波器模型的更新。
[0037] 具体来说，参照图3所示，滤波器模型的更新主要包括如下步骤：
[0038] 1)获得第t帧图像的目标中心位置（第一帧图像通过检测或人工的方式给出目标 中心位置），并采用固定大小的矩形窗口表示目标区域。截取目标矩形区域I t(X)用作滤波 器模型更新。这里之所以采用目标区域而不是整个图像作为滤波器输入，是因为图像中除 了目标区域还包含大量环境信息，这些信息对目标建模和跟踪没有用处，甚至会产生干扰。
[0039] 2)利用高斯函数建立信任度映射估计矩阵(Tnf(X