一种基于相关滤波的目标跟踪方法及装置.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CN113888586A(43)申请公布日2022.01.04(21)申请号202111018576.7(22)申请日2021.09.01(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)发明人曹璨井世丽陈延真郝肖冉成妍妍(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)G06T7/90(2017.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书4页说明书9页附图4页(54)发明名称一种基于相关滤波的目标跟踪方法及装置(57)摘要本发明提供一种基于相关滤波的目标跟踪方法及装置，所述方法包括：基于当前帧信息，分别训练颜色分类器、HOG滤波器及尺度滤波器，实时更新所述颜色分类器、HOG滤波器及尺度滤波器；将当前帧信息输入更新后的所述颜色分类器、HOG滤波器及尺度滤波器；基于更新后的颜色分类器的响应及HOG滤波器输出的响应，计算融合系数，基于所述融合系数，融合所述HOG相关滤波器及所述颜色分类器的响应，更新所述目标位置并确定是否扩大搜索区域。该方法能够减少运算量，提高方法检测速度；有效改善原方法应对目标快速抖动的能力。CN113888586ACN113888586A权利要求书1/4页1.一种基于相关滤波的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S101：获取视频的初始帧，从所述初始帧获取目标的初始信息，将所述初始帧作为当前帧；步骤S102：初始化HOG滤波器、尺度滤波器；步骤S103：基于当前帧信息，分别训练颜色分类器、HOG滤波器及尺度滤波器，实时更新所述颜色分类器、HOG滤波器及尺度滤波器；步骤S104：若所述视频的全部帧均处理完毕，方法结束；否则，进入步骤S105；步骤S105：获取当前帧的下一帧，将该帧作为当前帧；步骤S106：将当前帧信息输入更新后的所述颜色分类器、HOG滤波器及尺度滤波器；步骤S107：基于更新后的颜色分类器的响应及HOG滤波器输出的响应，计算融合系数，基于所述融合系数，融合所述HOG相关滤波器及所述颜色分类器的响应，更新所述目标位置并确定是否扩大搜索区域；基于所述尺度滤波器的响应，更新所述目标尺度信息；步骤S108：将所述目标位置、搜索区域及目标的尺度信息均作为当前帧信息，进入步骤S103。2.如权利要求1所述的基于相关滤波的目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤S101：从所述初始帧获取目标的初始信息，包括：步骤S1：根据初始帧，获取目标的初始信息；所述初始信息包括目标位置、目标长度htarget、目标宽度wtarget；步骤S2：获取初始化参数信息，所述初始化参数信息包括前景区域、一般背景区域(wbg，hbg)、扩大背景区域(wl_bg，hl_bg)以及尺寸缩放因子；其中，wl_bg为扩大背景区域的宽度，hl_bg为扩大背景区域的长度，wbg为一般背景区域的宽度，hbg为一般背景区域的长度；wbg＝wtarget+(wtarget+htarget)/2hbg＝htarget+(wtarget+htarget)/2wl_bg＝2×wbghl_bg＝2×hbg。3.如权利要求2所述的基于相关滤波的目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤S102：初始化HOG滤波器、尺度滤波器，包括：计算两种不同尺度余弦窗口以及高斯期望响应；初始化操作包括：N个不同的插值前采样的尺度计算以及Ninterp个不同的插值后采样的尺度计算，对于尺寸为P×R的目标，经尺度变换后目标尺度计算公式为：其中，N为实际稀疏采样尺寸个数，Ninterp为尺度滤波器预测结果经插值后的尺寸个数，ai为尺度因子，1≤i≤N，Sn为尺寸滤波器训练时的输入尺寸。4.如权利要求3所述的基于相关滤波的目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤S103：基于当前帧信息，分别训练颜色分类器、HOG滤波器及尺度滤波器，实时更新所述颜色分类器、HOG滤波器及尺度滤波器，包括：步骤S4：训练颜色分类器，包括：分别从所述当前帧的前景区域和背景区域提取颜色直方图，并采用岭回归方程求解和训练所述颜色分类器；2CN113888586A权利要求书2/4页步骤S5：训练HOG滤波器，包括：从两种尺度的相关滤波区域分别提取HOG特征，并分别训练双尺度HOG相关滤波器，所述双尺度HOG滤波器中，尺度相对小的滤波器为小尺度滤波器，另一滤波器为大尺度滤波器；所述小尺度滤波器用于小搜索区域的目标跟踪，所述大尺度滤波器用于扩大搜索区域的目标跟踪；根据当前搜索区域确定训练方式，若当前搜索区域为小搜索区域且当前帧数能够整除预设值m，则训练所述大尺度滤波器；若当前搜索区域为小搜索区域，则训练小尺寸滤波器