申请/专利权人：中国科学院光电技术研究所

申请日：2024-01-12

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117934548A

主分类号：G06T7/246

分类号：G06T7/246;G06T5/70;G06V20/40;G06V10/764;G06V10/56;G06V10/25

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明提供一种基于相关滤波Staple算法的抗遮挡目标跟踪算法，涉及目标跟踪领域，以改善在遮挡和复杂背景下的目标跟踪准确性和鲁棒性。通过融合基于HOG特征和颜色直方图的模板，该算法在训练和测试中分阶段执行，更准确地估计目标位置。引入可靠性评估模块，通过最大响应值、平均峰值相关能量等指标全面评估跟踪器性能。针对跟踪失败，采用基于yolov4‑tiny的重检测模块重新找回目标，提高系统容错性。通过动态调整和更新模型，适应不同场景，实现了对可见光目标的快速、准确跟踪。本发明能够提高遮挡情况下和超出视野外等复杂场景下可见光目标的跟踪成功率，实现对可见光目标的快速、准确跟踪。

主权项：1.一种基于相关滤波Staple算法的抗遮挡目标跟踪算法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：根据需求，使用标注工具对给定视频序列或图片中的目标进行数据标注，以获取目标的位置信息；步骤2：基于第一帧图像和标注的目标的位置信息，进行初始化，建立相关滤波器模型；步骤3：针对下一帧图像，提取目标的颜色特征和方向梯度直方图特征，将这两种特征的响应进行融合；通过融合结果，确定目标的位置；步骤4：对跟踪结果进行置信度判断，判断目标是否受到遮挡；步骤5：若目标没有受到遮挡，则更新相关滤波器模型，并进入下一帧图像；若目标受到遮挡，则启动重检测模块，对目标进行重新检测和跟踪，并进入下一帧图像；步骤6：更新相关滤波器模型，重复步骤3至步骤5，直至完成对最后一帧图像的目标跟踪。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院光电技术研究所 一种基于相关滤波Staple算法的抗遮挡目标跟踪算法

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