专利类型:发明专利
语 言:中文
申 请 号:CN201510956797.7
申 请 日:20151218
申 请 人:重庆大学
申请人地址:400045 重庆市沙坪坝区沙正街174号
公 开 日:20180529
公 开 号:CN105631895B
代 理 人:路宁
代理机构:重庆市前沿专利事务所(普通合伙) 50211
摘 要:本发明公开了一种结合粒子滤波的时空上下文视频目标跟踪方法,包括如下步骤:S1,读取第一帧视频数据,选定视频目标框,并初始化时空上下文特征模型和粒子滤波特征模型;S2,读取新一帧视频数据,通过时空上下文跟踪方法获取其中的特定视频目标结果;S3,采用置信度的变化趋势判定特定目标是否受到强干扰,如果检测到强干扰则启用粒子滤波的方法对结果重新校准,从而得到更准确的视频目标跟踪结果;S4,使用最终得到的跟踪结果同时更新时空上下文特征模型和粒子滤波的特征模型,本发明提出的算法在面对强干扰时,依然可以完成较为稳定的跟踪,具有更高的鲁棒性。
主 权 项:一种结合粒子滤波的时空上下文视频目标跟踪方法,其特征在于,包括如下步骤:S1,读取第一帧视频数据,选定视频目标框,并初始化时空上下文特征模型和粒子滤波特征模型;S2,读取新一帧视频数据,通过时空上下文跟踪方法获取其中的特定视频目标结果;S3,采用置信度的变化趋势判定特定目标是否受到强干扰,如果检测到强干扰则启用粒子滤波的方法对结果重新校准,从而得到更准确的视频目标跟踪结果;S4,使用最终得到的跟踪结果同时更新时空上下文特征模型和粒子滤波的特征模型;跳转到S2。
关 键 词:粒子滤波;视频目标跟踪;时空;强干扰;读取;上下文特征;帧视频数据;视频目标;特征模型;上下文跟踪;变化趋势;跟踪结果;重新校准;初始化;鲁棒性;置信度;算法;判定;跟踪;检测;更新
法律状态:授权
IPC专利分类号:G06T7/246(2017.01)I