一种基于响应图的目标检测及目标遮挡判断的方法及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114119656A(43)申请公布日2022.03.01(21)申请号202111141966.3(22)申请日2021.09.28(71)申请人河北汉光重工有限责任公司地址056002河北省邯郸市经济开发区和谐大街8号(72)发明人陈延真井世丽郝肖冉吴盼良曹璨(74)专利代理机构北京理工大学专利中心11120代理人温子云李爱英(51)Int.Cl.G06T7/246(2017.01)G06T5/10(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书3页说明书6页附图3页(54)发明名称一种基于响应图的目标检测及目标遮挡判断的方法及装置(57)摘要本发明提供一种基于响应图的目标遮挡判断方法及装置，所述方法包括获取目标的原始图像，将初始帧I1作为当前帧，获取I1的模板T1；将当前帧的下一图像帧作为当前帧，基于目标位置，计算当前帧Ii中目标的HOG特征，基于目标模板T及当前帧Ii当前帧Ii提取到的目标的HOG特征Hi计算当前帧Ii的目标响应图G'i；获取当前帧Ii的理想响应图G0；计算当前帧Ii的所述目标响应图G'i与理想响应图G0的欧式距离di；计算当前帧Ii的模板Ti；若欧式距离di小于预设阈值，则更新目标模板T和目标位置(Iix,Iiy)；否则，确定在当前帧中目标被遮挡，不需要执行更新操作。本方法对复杂场景下的半遮挡和全遮挡有自适应性，能够满足实时性要求，具有较强抗遮挡性和抗干扰性的技术效果。CN114119656ACN114119656A权利要求书1/3页1.一种基于响应图的目标遮挡判断的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S101：获取目标的原始图像，获取视频流的初始帧I1，将初始帧I1作为当前帧，获取I1的模板T1；将目标模板T初始化为模板T1；步骤S102：判断视频流是否处理完毕，若是，方法结束；若否，进入步骤S103；步骤S103：将当前帧的下一图像帧作为当前帧，记为Ii，2≤i≤N，N为视频流的图像帧数；基于目标位置，计算当前帧Ii中目标的HOG特征，记为Hi；步骤S104：基于目标模板T及当前帧Ii当前帧Ii提取到的目标的HOG特征Hi计算当前帧Ii的目标响应图G′i；获取当前帧Ii的理想响应图G0；计算当前帧Ii的所述目标响应图G′i与理想响应图G0的欧式距离di；计算当前帧Ii的模板Ti；步骤S105：若欧式距离di小于预设阈值，则更新目标模板T和目标位置(Iix,Iiy)，进入步骤S102；否则，确定在当前帧中目标被遮挡，不需要执行更新操作；进入步骤S102。2.如权利要求1所述的基于响应图的目标遮挡判断的方法，其特征在于，所述步骤S101：获取目标的原始图像，获取视频流的初始帧I1，将初始帧I1作为当前帧，获取I1的模板T1，包括：所述步骤S1011：将所述目标的原始图像的二维图像矩阵f(x,y)由RGB空间转换到灰度空间，获得所述原始图像的灰度图像矩阵g(x,y)；其中，x为二维图像中水平X方向的像素坐标，y为二维图像中垂直Y方向的像素坐标；所述步骤S1012：在视频初始帧中确定目标的位置和尺寸，基于所述目标的位置和尺寸，在所述原始图像的灰度图像中提取与所述目标对应的ROI,确定所述ROI对应的图像块C(x,y)；步骤S1013：将图像块划分为相互连接的多个细胞单元Cj，计算每个细胞单元的梯度gj(x,y)，其中，1≤j≤M，M为细胞单元数，gjx为细胞单元j在水平方向的梯度，gjy为细胞单元j在垂直方向的梯度；其中，C(x+1,y)为图像块C(x,y)在(x+1,y)处的灰度值，C(x‑1,y)为图像块C(x,y)在(x‑1,y)处的灰度值，C(x,y+1)为图像块C(x,y)在(x,y+1)处的灰度值，C(x,y‑1)为图像块C(x,y)在(x,y‑1)处的灰度值；步骤S1014：统计每个所述细胞单元的梯度直方图，形成当前帧的HOG特征的梯度向量；步骤S1015：组合全部细胞单元的梯度向量，形成所述目标的HOG特征向量矩阵，记为H1；步骤S1016：根据所述目标的HOG特征，建立高斯模型并获取模板T1，其中，G0为当前帧的理想高斯响应图，为傅里叶变换。理想高斯响应图的计算方法为：2CN114119656A权利要求书2/3页其中，x1、y1分别为理想响应图G0水平X方向和垂直Y方向的坐标，lenx、leny分别为理想响应图G0水平X方向和垂直Y方向的长度，σ＝sqrt(lenx·leny)，α为归一化常数。3.如权利要求2所述的基于响应图的目标遮挡判断的方法，其特征在于，所述步骤S104：基于目标模板T及当前帧Ii提取到的目标的HOG特征Hi计算当前帧Ii的目标响应图G′i；获取当前帧Ii的理想响应图