公开(公告)号：CN110135500B

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN201910413779.2

申请日：2019-05-17

Applicant: 南京大学

Inventor： 武港山 ,  徐鹏飞

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/771

Abstract: 一种基于自适应深度特征滤波器的多场景下目标跟踪方法，将原始图像的目标区域从RGB空间转换到颜色命名空间当中，减小颜色变化的干扰，然后计算目标区域的前景概率图，根据前景概率图使用前景区域提取到的特征进行训练，以缓解边界效应，有效抑制背景中的噪声，使得本发明能够自适应地提取目标特征。本发明使用多层深度特征分别在相应的相关滤波器中进行训练，并且自适应地根据跟踪效果、滤波器稳定性、历史响应等信息更新相应深度特征滤波器的权重，在不同场景中引导跟踪模型自适应地选择有用的深度特征，能够在多种复杂场景中鲁棒地跟踪目标。相比于现有技术，本发明具有鲁棒性高的优点，能够在多种复杂场景中准确地进行目标跟踪。

公开(公告)号：CN110135500A

公开(公告)日：2019-08-16

申请号：CN201910413779.2

申请日：2019-05-17

Applicant: 南京大学

Inventor： 武港山 ,  徐鹏飞

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46

Abstract: 一种基于自适应深度特征滤波器的多场景下目标跟踪方法，将原始图像的目标区域从RGB空间转换到颜色命名空间当中，减小颜色变化的干扰，然后计算目标区域的前景概率图，根据前景概率图使用前景区域提取到的特征进行训练，以缓解边界效应，有效抑制背景中的噪声，使得本发明能够自适应地提取目标特征。本发明使用多层深度特征分别在相应的相关滤波器中进行训练，并且自适应地根据跟踪效果、滤波器稳定性、历史响应等信息更新相应深度特征滤波器的权重，在不同场景中引导跟踪模型自适应地选择有用的深度特征，能够在多种复杂场景中鲁棒地跟踪目标。相比于现有技术，本发明具有鲁棒性高的优点，能够在多种复杂场景中准确地进行目标跟踪。