一种融合上下文探测的弱结构感知视觉目标跟踪方法

摘要

本发明公开了一种融合上下文探测的弱结构感知视觉目标跟踪方法。初始化时通过感知目标与周围环境各部件的弱结构关系建立模型。模型维护对应于目标和周围的两个部件集合，利用特征点及特征描述符表达部件外观。在跟踪过程中，将部件集与运动模型结合，生成潜在目标中心，然后通过对潜在目标中心的聚类，剔除噪声获得精确目标位置，并更新目标尺寸。在弱结构跟踪框架下，为了增强部件位置的预测，引入自底向上和自顶向下两种方式对目标上下文进行探测。自底向上探测通过估计像素级的局部运动，为各部件提供一致的跟踪信息。自顶向下探测则通过构建超像素核模型，在个体层面学目标和背景的差异，为目标定位和模型更新提供指导信息。

主权项

一种融合上下文探测的弱结构感知视觉目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤A，初始化跟踪目标，构建跟踪框架的外观模型。步骤B，构建相对目标中心的运动模型。步骤C，读取下一帧图像。步骤D，在本帧中利用自底向上的上下文探测对特征点进行搜寻，并将候选特征点与前一帧的特征点匹配，以得到特征点在本帧图像的新位置。步骤E，对特征点的运动状态进行估计，获知每个特征点的运动状态。步骤F，根据运动状态估测潜在目标中心位置，得到一组潜在目标中心点集合，通过聚类对目标进行定位。步骤G，更新目标的宽度和高度。步骤H，利用自顶向下的上下文探测检测遮挡并更新模型。重复执行步骤C至步骤H，直至处理完所有图像序列。