申请/专利权人：武汉大学

申请日：2022-06-20

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN115131401B

主分类号：G06T7/246

分类号：G06T7/246;G06T7/262;G06V10/26;G06V10/62;G06V10/771;G06V20/13;G06V20/40

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2022.10.25#实质审查的生效;2022.09.30#公开

摘要：本发明提供一种基于多尺度多方向核相关滤波的遥感视频目标跟踪方法，进行数据准备，包括对高分辨率影像的自适应目标场景裁剪和数据预处理；目标位置估计，包括设置基于核相关滤波器自适应特征选择模块，实现目标位置估计；目标方向估计，包括设置基于多方向核相关滤波器自适应特征选择模块，实现目标方向估计；目标尺度估计，包括基于多尺度核相关滤波器自适应特征选择模块；目标遮挡检测，包括通过遮挡检测模块进行目标遮挡检测；输出结果，包括若返回信息不为目标被遮挡，则根据得到结果标记计算得出的目标当前所处位置，完成对当前帧的目标跟踪。本发明解决了高分辨率遥感影像目标跟踪任务中的多尺度多方向特征选择及目标被遮挡问题。

主权项：1.一种基于多尺度多方向核相关滤波的遥感视频目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，数据准备，包括对高分辨率影像的自适应目标场景裁剪和数据预处理；步骤2，目标位置估计，包括设置基于核相关滤波器自适应特征选择模块，实现目标位置估计；所述基于核相关滤波器自适应特征选择模块，用于首先通过利用裁剪得到的目标信息利用核相关滤波器进行目标特征的提取；然后通过在小背景信息中利用目标特征图块提取目标周围的背景信息，通过学习目标信息和目标周围背景信息后，利用学习到的信息对后续帧中的相应背景位置的区域进行求解最大相似值相应位置，作为目标最佳相应位置；步骤3，目标方向估计，包括设置基于多方向核相关滤波器自适应特征选择模块，实现目标方向估计；所述多方向核相关滤波器自适应特征选择模块，用于对基于核相关滤波器自适应特征选择模块计算所得的目标最佳位置进行不同方向特征图区域的特征提取，实现方式为通过使用旋转变换裁剪来对目标帧中所选位置的不同方向区域进行特征提取以及特征匹配，然后通过特征相似度算法来得到当前帧中最佳位置区域下相似度最大的角度，从而实现对目标的方向估计；步骤4，目标尺度估计，包括基于多尺度核相关滤波器自适应特征选择模块；所述多尺度核相关滤波器自适应特征选择模块，用于对基于核相关滤波器自适应特征选择模块计算所得的目标最佳位置和对基于多方向核相关滤波器自适应特征选择模块所得的目标最佳方向，进行不同尺度特征图区域的特征提取，然后通过特征相似度算法得到当前帧中最佳位置和最佳方向区域下相似度最大的尺度，从而实现对目标的尺度估计，并将得到的目标最佳位置、目标最佳方向和目标最佳尺度输入到遮挡检测模块中；步骤5，目标遮挡检测，包括通过遮挡检测模块对步骤4中所得目标结果进行目标遮挡检测；所述遮挡检测模块，用于通过使用当前帧的目标位置信息与初始帧以及上一个判断为“目标不被遮挡”的帧的目标特征信息进行遮挡判断计算，如果计算结果没有达到阈值，则将背景信息更新为目标大背景信息并再做一次相同的操作，若最终判断结果仍未达到阈值则认为“目标被遮挡”，反之则认为“目标不被遮挡”；步骤6，输出结果，包括根据步骤5输出的结果来判断目标是否被遮挡，若返回信息不为“目标被遮挡”则认为目标没有被遮挡，并根据得到结果标记计算得出的目标当前所处位置，完成对当前帧的目标跟踪。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉大学 基于多尺度多方向核相关滤波的遥感视频目标跟踪方法

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