公开(公告)号：CN111008996A

公开(公告)日：2020-04-14

申请号：CN201911250349.X

申请日：2019-12-09

Applicant: 华侨大学 ,  泉州市中仿宏业信息科技有限公司

Inventor： 柳培忠 ,  邓建华 ,  张万程 ,  杜永兆 ,  陈智 ,  吴奕红 ,  杨建兰

IPC: G06T7/246 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种通过分层特征响应融合的目标跟踪方法，涉及计算机视觉目标跟踪领域；包括：步骤10、对参数进行初始化；步骤20、提取目标图像分层特征进行响应值融合得到位置模型；步骤30、训练尺度相关滤波器的最大尺度响应值得到尺度模型；步骤40、当步骤20中所述响应值融合后得到的融合响应值小于等于设定阈值，对目标图像进行重检测，得到一候选区域，并返回步骤20；当所述融合响应值大于设定阈值时，更新位置模型以及尺度模型，然后进入步骤50；步骤50、将更新后的位置模型与尺度模型用于下一帧跟踪，返回步骤40。本发明提供的方法，改变了分层特征自适应融合和模型更新的条件，提高了相关滤波器跟踪的精确度，使跟踪效果更为理想。

公开(公告)号：CN111008996B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201911250349.X

申请日：2019-12-09

Applicant: 华侨大学 ,  泉州市中仿宏业信息科技有限公司

Inventor： 柳培忠 ,  邓建华 ,  张万程 ,  杜永兆 ,  陈智 ,  吴奕红 ,  杨建兰

IPC: G06T7/246 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开一种通过分层特征响应融合的目标跟踪方法，涉及计算机视觉目标跟踪领域；包括：步骤10、对参数进行初始化；步骤20、提取目标图像分层特征进行响应值融合得到位置模型；步骤30、训练尺度相关滤波器的最大尺度响应值得到尺度模型；步骤40、当步骤20中所述响应值融合后得到的融合响应值小于等于设定阈值，对目标图像进行重检测，得到一候选区域，并返回步骤20；当所述融合响应值大于设定阈值时，更新位置模型以及尺度模型，然后进入步骤50；步骤50、将更新后的位置模型与尺度模型用于下一帧跟踪，返回步骤40。本发明提供的方法，改变了分层特征自适应融合和模型更新的条件，提高了相关滤波器跟踪的精确度，使跟踪效果更为理想。