CN108154524A - 目标预测跟踪方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种目标预测跟踪方法，涉及图像处理技术领域。本发明结合Kalman滤波预测和Mean Shift跟踪方法设计了一种目标预测跟踪方法，引入Kalman滤波对目标运动轨迹进行预测跟踪，提高了跟踪的实时性，提高了***的抗干扰能力，能够预测导弹弹标和目标的位置。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种目标预测跟踪方法。
背景技术
针对Mean Shift算法跟踪导弹弹标和坦克目标时，由于导弹弹标运动速度快，或在跟踪过程中可能出现的短时丢失或遮挡问题，因此需要引入预测跟踪技术。如何设计一种目标预测跟踪方法，实现弹炮遥控武器站集成设计中，导弹弹标和坦克目标的自适应预测跟踪，成为了亟待解决的技术问题。
发明内容
(一)要解决的技术问题
本发明要解决的技术问题是：如何设计一种目标预测跟踪方法，实现弹炮遥控武器站集成设计中，导弹弹标和坦克目标的自适应预测跟踪。
(二)技术方案
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种目标预测跟踪方法，包括以下步骤：
步骤一、对输入视频图像中导弹弹标和目标位置进行检测和分割，得到弹标和目标的质心位置坐标和轮廓区域；
步骤二、利用步骤一得到的初始信息设置Mean Shift算法的模板位置和跟踪窗口大小，并设置正常跟踪，在正常跟踪时，根据上一帧图像中目标的位置，利用Kalman滤波预测当前帧图像中目标的位置，根据预测值对目标的大致运动区域进行估计；然后利用MeanShift算法在估计区域内搜索与目标模板最相似的目标；利用Mean Shift算法进行跟踪时，同时利用遮挡判断策略判断是否出现预设的大面积遮挡，没有遮挡则正常跟踪；如果发生遮挡，则将Kalman滤波输出的预测位置作为真实位置进行多步预测，如果弹标丢失帧数大于设定值N，则重新检测。
优选地，步骤二中使用的所述遮挡判断策略为迭代次数判定法：
在当前帧图像中运用Kalman滤波算法预估其在下一帧的位置，得到估计位置，在估计位置处设置跟踪窗口，在跟踪窗口内用Mean Shift算法搜索与导弹弹标模板最相似的位置作为导弹弹标的精确位置，，根据Mean Shift算法的迭代次数判断目标是否发生遮挡或丢失，对算法的迭代次数进行限制，如果在限制次数内找到目标，则没有丢失，直接给出位置；如果在限制次数内没有找到目标，则发生遮挡或丢失，扩大窗口宽度重新寻找。
优选地，步骤二中使用的所述遮挡判断策略为相似度判定法：
对于第k帧图像，给定阈值Th，如果Bhattacharyya系数ρ(yk)≥Th，则没有遮挡，正常跟踪；反之如果ρ(yk)<Th，则表示发生遮挡。
优选地，步骤二中使用的所述遮挡判断策略为残差判定法：
在当前帧中，根据Kalman滤波器关于目标位置的估计值与由Mean Shift算法得到的Kalman滤波器的测量值之间残差的大小来判断是否出现了大比例的遮挡。
优选地，步骤二中使用残差判定法时，定义残差：
其中为Kalman滤波器关于目标位置的估计值，x(k)、y(k)为MeanShift算法得到的目标位置。
(三)有益效果
本发明结合Kalman滤波预测和Mean Shift跟踪方法设计了一种目标预测跟踪方法，引入Kalman滤波对目标运动轨迹进行预测跟踪，提高了跟踪的实时性，提高了***的抗干扰能力，能够预测导弹弹标和目标的位置。
附图说明
图1是本发明的基于Kalman滤波预测和Mean Shift跟踪的预测跟踪算法流程图；
图2是本发明的基于迭代次数判定法的预测跟踪流程图；
图3是本发明的基于相似度判定法的预测跟踪流程图；
图4是本发明的基于残差判定法的预测跟踪流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、内容、和优点更加清楚，下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。
本发明弹炮遥控武器站集成设计中，采用基于Kalman滤波预测和Mean Shift跟踪的方式，针对遮挡问题进行了深入研究，同时设置了自适应核窗口，实现了导弹弹标和坦克目标的自适应预测跟踪。
基于Kalman滤波预测和Mean Shift跟踪的目标预测跟踪方法流程如图1所示，包括以下步骤：
步骤一、对输入视频图像中导弹弹标和目标位置进行检测和分割，得到弹标和目标的质心位置坐标和轮廓区域。
步骤二、利用步骤一得到的初始信息设置Mean Shift算法的模板位置和跟踪窗口大小。并设置正常跟踪，在正常跟踪时，根据上一帧图像中目标的位置，利用Kalman滤波预测当前帧图像中目标的位置，根据预测值对目标的大致运动区域进行估计；然后利用MeanShift算法在估计区域内搜索与目标模板最相似的目标，做精确匹配。利用Mean Shift算法进行跟踪，同时利用以下的遮挡判断策略判断是否出现预设的大面积遮挡。没有遮挡则正常跟踪；如果发生遮挡，则将Kalman滤波输出的预测位置作为真实位置进行多步预测，如果弹标丢失帧数大于设定值N，则重新检测。
对所述遮挡判断策略的描述如下：
从预测跟踪流程中可以看出，对于遮挡的判断是整个预测跟踪流程中的重要环节之一。跟踪***在发现目标发生遮挡或丢失后即可采取相应的策略，使改进后的预测跟踪算法具有对目标后继状态进行预测估计的能力，直到目标脱离遮挡。
对于遮挡判断主要有三个阶段：
1)正常跟踪和边缘局部遮挡。此时由于Mean Shift算法采用核函数加权的密度函数使其对边缘遮挡不敏感。
2)完全遮挡或丢失。此时Mean Shift算法无能为力，必须引入预测跟踪。
3)遮挡结束，重新捕获目标。
本发明针对如何判定目标是否受到遮挡，通过对Kalman滤波算法和Mean Shift跟踪算法的研究，提出了三种判断策略，本发明可以采用其中之一。
第一种：迭代次数判定法
在当前帧图像中运用Kalman滤波算法预估其在下一帧的位置，得到估计位置，在估计位置处设置跟踪窗口。在窗口内用Mean Shift算法搜索与导弹弹标模板最相似的位置作为导弹弹标的精确位置。Mean Shift算法是一种非参数密度估计的算法，可以通过迭代快速收敛于概率密度函数的局部最大值，一般迭代3-4次就能够找到目标。根据Mean Shift算法的迭代次数可以判断目标是否发生遮挡或丢失。对算法的迭代次数进行限制，如果在限制次数内找到目标，则没有丢失，直接给出其精确位置；如果在限制次数内没有找到目标，则发生遮挡或丢失，扩大窗口宽度重新寻找。基于迭代次数判定法的预测跟踪流程如图2所示。
第二种：相似度判定法
Mean Shift跟踪算法的目标是在当前帧中求取相似度ρ(y)最大时的位置y值，由于Bhattacharyya系数表征了当前核窗口区域核直方图与目标核直方图的相似度，当目标被其它物体遮挡时，当前核窗口区域的Bhattacharyya系数将减小。由此提出目标的遮挡判断准则。即对于第k帧图像，给定阈值Th，如果Bhattacharyya系数ρ(yk)≥Th，则没有遮挡，正常跟踪；反之如果ρ(yk)<Th，则表示发生遮挡。基于相似度判定法的预测跟踪流程如图3所示。
第三种：残差判定法
在当前帧中，根据Kalman滤波器关于目标位置的估计值与由Mean Shift算法得到的Kalman滤波器的测量值之间残差的大小来判断是否出现了大比例的遮挡。
定义残差：
其中为Kalman滤波器关于目标位置的估计值，x(k)、y(k)为MeanShift算法得到的目标位置。基于残差判定法的预测跟踪流程如图4所示。
本发明引入Kalman滤波对目标运动轨迹进行预测跟踪主要有以下几个方面的作用。
1)提高了跟踪的实时性。在正常跟踪时，根据上一帧图像中目标的位置，利用Kalman滤波预测当前帧图像中目标的位置，根据预测值对目标的大致运动区域进行估计；然后利用Mean Shift算法在估计区域内搜索与目标模板最相似的目标，做精确匹配。
2)提高了***的抗干扰能力。滤除了估计区域外背景变化对Mean Shift跟踪算法的影响，大大提高了***的跟踪能力。
3)能够预测导弹弹标和目标的位置。对于短时丢失或遮挡问题，利用Kalman滤波器根据前一帧图像中获得的目标位置、速度等信息进行预测，估计导弹弹标和目标在当前帧的可能位置和速度，将预测位置作为真实位置进行多步预测，以便当目标重新出现时可以快速捕获。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种目标预测跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、对输入视频图像中导弹弹标和目标位置进行检测和分割，得到弹标和目标的质心位置坐标和轮廓区域；
步骤二、利用步骤一得到的初始信息设置Mean Shift算法的模板位置和跟踪窗口大小，并设置正常跟踪，在正常跟踪时，根据上一帧图像中目标的位置，利用Kalman滤波预测当前帧图像中目标的位置，根据预测值对目标的大致运动区域进行估计；然后利用MeanShift算法在估计区域内搜索与目标模板最相似的目标；利用Mean Shift算法进行跟踪时，同时利用遮挡判断策略判断是否出现预设的大面积遮挡，没有遮挡则正常跟踪；如果发生遮挡，则将Kalman滤波输出的预测位置作为真实位置进行多步预测，如果弹标丢失帧数大于设定值N，则重新检测。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤二中使用的所述遮挡判断策略为迭代次数判定法：
在当前帧图像中运用Kalman滤波算法预估其在下一帧的位置，得到估计位置，在估计位置处设置跟踪窗口，在跟踪窗口内用Mean Shift算法搜索与导弹弹标模板最相似的位置作为导弹弹标的精确位置，，根据Mean Shift算法的迭代次数判断目标是否发生遮挡或丢失，对算法的迭代次数进行限制，如果在限制次数内找到目标，则没有丢失，直接给出位置；如果在限制次数内没有找到目标，则发生遮挡或丢失，扩大窗口宽度重新寻找。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤二中使用的所述遮挡判断策略为相似度判定法：
对于第k帧图像，给定阈值Th，如果Bhattacharyya系数ρ(yk)≥Th，则没有遮挡，正常跟踪；反之如果ρ(yk)<Th，则表示发生遮挡。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤二中使用的所述遮挡判断策略为残差判定法：
在当前帧中，根据Kalman滤波器关于目标位置的估计值与由Mean Shift算法得到的Kalman滤波器的测量值之间残差的大小来判断是否出现了大比例的遮挡。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，其特征在于，步骤二中使用残差判定法时，定义残差：
其中为Kalman滤波器关于目标位置的估计值，x(k)、y(k)为Mean Shift算法得到的目标位置。
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| CN201810039040.5A CN108154524A (zh) | 2018-01-16 | 2018-01-16 | 目标预测跟踪方法 |
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Country Status (1)
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| CN (1) | CN108154524A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109398533A (zh) * | 2018-11-22 | 2019-03-01 | 华南理工大学 | 一种移动平台及移动平台长时间跟踪的方法 |
| CN109543534A (zh) * | 2018-10-22 | 2019-03-29 | 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院 | 一种目标跟踪中目标丢失重检的方法及装置 |
| CN112783204A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-05-11 | 中国航空工业集团公司西安飞机设计研究所 | 一种四旋翼无人机地面机动目标实时跟踪***及方法 |
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2018
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Non-Patent Citations (1)
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|---|
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| CN109543534B (zh) * | 2018-10-22 | 2020-09-01 | 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院 | 一种目标跟踪中目标丢失重检的方法及装置 |
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