一种不受障碍物影响的运动物体跟踪及提取算法

摘要

本发明设计一种不受障碍物影响的运动物体提取及跟踪算法，同时该算法在追踪目标物体的同时还可以提供目标物体各个部分的详细运动信息。该算法对由摄像头获取的连续视频图像帧提取特征点，并将获得的特征点建立匹配矩阵，并将运动物体的提取及追踪转换为一次指派问题，通过求解一次指派问题获得特征点的匹配关系，并实现对移动物体的提取与追踪。由于该算法在匹配时同时处理多幅图像帧，因此在当运动物体被障碍物遮挡时，追踪不会受到影响。

主权项

一种不受障碍物影响的运动物体跟踪及提取算法，其特征在于：S01：当前t时刻的图像帧记为framet，t时刻之前的T帧记为framet‑h，h＝{1，...T}，并分别提取特征点，各帧的特征点个数记为N；S02：然后计算frame_t的各个特征点与frame_t‑h，h＝{1，...T}的各特征点之前的特征空间空间距离，建立一个尺寸为N×N×T的原始效益矩阵；S03：建立一个尺寸为N×(T×N+1)的扩展效益矩阵，包括T个尺寸为N×N的原始效益矩阵和一个尺寸为N×N的阈值矩阵；S04：将效益矩阵的匹配问题作为一次指派问题求解；S05：根据不同的匹配结果判断特征点是否为新的移动物体，如果当前帧的特征点与的阈值相匹配，则此特征点被视为属于新的移动物体；S06：根据连续的匹配结果判断特征点是否消失，当之前帧中属于移动物体的特征点中在当前帧中无可匹配点时，之前帧中的移动物体被视为被遮挡或消失；S07：根据连续的匹配结果判断特征点是否为遮挡后的再出现，；S08：根据连续的匹配结果估算遮挡后的再出现的特征点在遮挡时的位置。