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专利号: 2020101164292
申请人: 重庆邮电大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2024-02-23
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种多特征融合的抗遮挡目标跟踪方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:S1:选择好跟踪目标后,提取目标区域的HOG特征和CN特征;

S2:计算当前帧HOG特征和CN特征的跟踪置信度Pcn,Phog以及按照权重融合后的跟踪置信度P;

S3:根据跟踪置信度P以及相关响应峰值gmax1和gmax2的大小调整跟踪模板学习率的大小;当最大响应gmax1和第二大响应gmax2的比值大于0.5时,跟踪置信度P小于等于θ1时说明目标被严重遮挡,不更新跟踪模板,即学习率为0,使用卡尔曼跟踪算法预测目标位置;当P大于θ1,小于等于θ2时说明目标被轻微遮挡,调小学习率;当P大于θ2时说明目标没有被遮挡,学习率不变;

θ1、θ2是判断跟踪置信度的阈值;

S4:得到目标在当前帧的预测位置,把预测区域作为新的目标使用S3得到的学习率更新模型,如此直到视频序列为最后一帧图像;

所述S1中,HOG特征和CN特征的初始融合权重分别为0.5和0.5;

所述S2中,跟踪置信度公式(1)如下:

其中,P即是当前帧的跟踪置信度,MN是跟踪区域的大小,gmax是跟踪区域响应的最大值,gmin是跟踪区域响应的最小值,gm,n是在坐标(m,n)处的输出响应;

当前帧HOG特征和CN特征的融合权重由其对应的跟踪置信度Pcn,Phog确定,公式如下:whog=1‑wcn    (3)

最终得到的融合后的响应结果如下:

gt=wt,cngt,cn+wt,hoggt,hog    (4)所述S3中,当目标被遮挡时,gmax和平均峰相关能量APCE会发生明显的波动;使用gmax1、gmax2和APCE的值判断目标是否发生遮挡:其中,θ1、θ2是判断跟踪置信度的阈值,当最大响应gmax1和第二大响应gmax2的比值大于

0.5时,跟踪置信度P小于等于θ1时说明目标被严重遮挡,当P大于θ1,小于等于θ2时说明目标被轻微遮挡,当P大于θ2时说明目标没有被遮挡;

当目标没被遮挡时,模型正常更新,能够正常学习目标样本;当目标被轻微遮挡,此时跟踪区域有部分正确目标及部分背景信息,减小学习率,能够学习目标样本信息并遏制背景信息的学习;当目标被严重遮挡时,不对模型更新,避免引入背景信息;通过下式更改学习率:当目标没被遮挡或者被轻微遮挡时,使用公式(7)检测目标,对目标进行定位;当目标被严重遮挡时,利用卡尔曼预测机制对目标进行定位,保证目标在被遮挡期间的跟踪,当目标再次出现时可以保证再次检测到目标,成功的跟踪到目标;