公开(公告)号：CN108320300A

公开(公告)日：2018-07-24

申请号：CN201810002288.4

申请日：2018-01-02

Applicant: 重庆信科设计有限公司

Inventor： 文武 ,  伍立志 ,  廖新平

IPC: G06T7/277

Abstract: 本发明请求保护一种融合粒子滤波的时空上下文视觉跟踪方法。首先，初始化第一帧图像信息，并通过设置实验参数，自动选择第一帧目标所在的矩形区域；其次，利用Bhattacharyya系数作为判断目标是否遮挡的依据；最后，当目标处于遮挡时，通过引入粒子滤波算法对目标在后续图像帧的位置及运动轨迹进行估计和预测，实现了目标的精确跟踪。本发明不仅能够适用于光照变化、目标旋转、背景区域干扰等复杂背景下的视觉目标跟踪，并且对目标的遮挡具有鲁棒性，满足实时性要求。

公开(公告)号：CN108805902A

公开(公告)日：2018-11-13

申请号：CN201810472856.7

申请日：2018-05-17

Applicant: 重庆邮电大学 ,  重庆信科设计有限公司

Inventor： 文武 ,  伍立志 ,  廖新平

IPC: G06T7/246

CPC classification number: G06T7/251 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/20056

Abstract: 本发明公开了一种自适应尺度的时空上下文目标跟踪方法，属于图像处理技术领域。本方法包括：S1、提取目标区域的颜色直方图特征和梯度直方图特征，建立空间上下文模型；S2、利用空间上下文模型更新下一帧时空上下文模型，进而更新目标置信图，并求得目标置信图的最大似然概率位置作为目标位置；S3、通过更新目标尺度来自适应追踪后续帧的目标位置。本发明的优势在于：通过对视频图像序列进行颜色直方图和梯度直方图特征提取建立目标模型，然后利用时空上下文模型在线学习更新目标的置信图且获取目标的最大概率置信图，最后利用改进的时空上下文跟踪算法尺度方案跟踪后续帧目标，确保目标在尺度不断变化时高的跟踪精度和实时性。