一種跟蹤球機的目標跟蹤方法及跟蹤球的制造方法

一種跟蹤球機的目標跟蹤方法及跟蹤球的制造方法
【專利摘要】本發明公開了一種跟蹤球機的目標跟蹤方法及裝置，能夠較好地提高自動跟蹤球機跟蹤目標的準確性。其中該方法包括：針對獲取的待檢測圖像，確定跟蹤球機的當前狀態信息；根據所述當前狀態信息，確定跟蹤球機的轉動速度；以及基于確定出的轉動速度，確定預設時間段內運動目標在目標跟蹤區域內的目標位置信息，其中所述目標跟蹤區域是跟蹤球機對待檢測圖像進行初始化處理得到的；根據所述目標位置信息，跟蹤球機對所述跟蹤目標進行跟蹤。
【專利說明】一種跟蹤球機的目標跟蹤方法及跟蹤球機

【技術領域】
[0001]本發明涉及視頻監控【技術領域】，尤其是涉及一種跟蹤球機的目標跟蹤方法及跟蹤球機。

【背景技術】
[0002]智能視頻監控是利用計算機視覺技術對視頻信號進行處理、分析和理解，在不需要人為干預的情況下，通過對序列圖像自動分析，對監控場景中的變化進行定位、識別和跟蹤，并在此基礎上分析和判斷目標的行為，能在異常情況發生時及時發出警報或提供有用信息，有效地協助安全人員處理危機，并最大限度地降低誤報和漏報現象。
[0003]智能跟蹤球機是一種常見的監控設備，該設備可以自動選擇待跟蹤的目標，并實現長時間的變倍放大跟蹤，廣泛應用于車站、地鐵、小區以及學校等眾多監控場所。在視頻分析領域中，主動跟蹤用于在動態場景中跟蹤指定目標。其中，目標跟蹤方法一般包括下述幾種:
[0004]第一種方法:基于模型匹配的目標跟蹤方法，如粒子濾波法、均值偏移(mean-shift)法等。具體為:首先提取目標的特征作為模板，然后根據該特征模板，在下一幀中確定出最接近該特征的位置信息，再次將該確定出的位置信息作為目標的所在的位置信息，并更新特征模板。
[0005]第二種方法:盧卡斯奏托馬西特征跟蹤(kit, Kanade-Lucas-Tomasi FeatureTracker)方法。其具體處理流程為:首先提取出目標上的特征像素點，然后跟蹤每一個特征像素點(也可以稱之為特征像素點)。較佳地，可以采用盧卡斯(lk，Lucas-Kanade)光流法計算特征像素點的速度，但是由于特征像素點無法長期跟蹤，當特征像素點丟失的數量達到一定數值之后，會重新檢測特征像素點并進行目標跟蹤。
[0006]第三種方法:跟蹤學習檢測(TLD, Track-Learn-Detect)跟蹤方法,該方法是一個以檢測來改進目標跟蹤的策略。具體為:首先需要設置一個短時跟蹤器，以設置的短時跟蹤器持續跟蹤目標，并且生成一個在線檢測器，該在線檢測器以短時跟蹤器的跟蹤結果作為訓練器的輸出生成，并根據輸出生成的結果更新短時跟蹤器的跟蹤目標。當短時跟蹤器跟丟目標后，可以通過在線檢測器重新找回目標，從而實現延長跟蹤時間和抗遮擋的目的。
[0007]但是在現有視頻跟蹤技術中，可能會存在目標被遮擋，包括局部遮擋、完全遮擋等。以及目標的表觀發生突變，例如強光照環境變化等等，此外，環境的復雜度也會對跟蹤效果造成較大的影響。因此，上述方法主要缺陷在于:
[0008]第一種方法的缺陷:基于模型匹配的方法需要建立的模型和背景之間的差異度要足夠大。一般的模型都使用了目標的顏色或者紋理或者輪廓信息。例如對于顏色信息，要求目標存在的每一幀，目標和背景之間都存在較大的顏色差異，而具體實施中，只有在有限的實驗環境中才能達到。同樣對于紋理信息，一般也只用了目標紋理的有限采樣，因此也只有有限的實驗環境中，才存在符合要求的環境。而當目標進出陰影時，目標的顏色即會發生改變，此時往往會導致目標跟蹤失敗。此外，短時的光照改變也會導致目標跟蹤失敗。因此該種方法進行目標跟蹤時，準確性較差。
[0009]第二種方法的缺陷:klt方法是一種基于運動分析的方法，該方法可以直接估計出目標在兩幀之間的運動速度，從而為跟蹤提供了有效地速度、位置預估。但是kit采用了特征像素點來進行跟蹤，對于較小的人體，和對比度較低的場景，在這類環境中，人體上的特征像素點數量較少，且跟蹤的可靠性不高，由于人體不是剛體，對特征像素點進行光流計算結果不太可靠，一般偏差較大。此外，當存在多目標時，由于只利用了運動信息，不同運動目標之間難以區分，容易跟蹤錯誤目標，此外，場景中存在的各種隨機擺動的樹葉等也會導致跟蹤失敗。因此該種方法進行目標跟蹤時，準確性較差，可靠性較低。
[0010]第三種方法的缺陷:TLD方法，即跟蹤-學習-檢測的目標跟蹤方法，如果設置的短時跟蹤器效果不理想，不能在其跟蹤期間提供有效地樣本供學習，則無法生成可靠的檢測器。因此，該方法進行目標跟蹤時，準確性較差，并未本質上解決如何可靠跟蹤目標的問題。
[0011 ] 綜上所述，現有技術中提出的目標跟蹤方法，使得自動跟蹤球機進行目標跟蹤時的準確性較差。


【發明內容】

[0012]本發明實施例提供了一種跟蹤球機的目標跟蹤方法及跟蹤球機，能夠較好地提高自動跟蹤球機跟蹤目標的準確性。
[0013]一種跟蹤球機的目標跟蹤方法，包括:針對獲取的待檢測圖像，確定跟蹤球機的當前狀態信息；根據所述當前狀態信息，確定跟蹤球機的轉動速度；以及基于確定出的轉動速度，確定預設時間段內運動目標在目標跟蹤區域內的目標位置信息，其中所述目標跟蹤區域是跟蹤球機對待檢測圖像進行初始化處理得到的；根據所述目標位置信息，跟蹤球機對所述跟蹤目標進行跟蹤。
[0014]一種跟蹤球機，包括:確定模塊，用于針對獲取的待檢測圖像，確定跟蹤球機的當前狀態信息；根據所述當前狀態信息，確定跟蹤球機的轉動速度；以及基于確定出的轉動速度，確定預設時間段內運動目標在目標跟蹤區域內的目標位置信息，其中所述目標跟蹤區域是跟蹤球機對待檢測圖像進行初始化處理得到的；跟蹤模塊，用于根據所述目標位置信息，對所述跟蹤目標進行跟蹤。
[0015]采用上述技術方案，通過針對獲取的待檢測圖像，確定跟蹤球機的當前狀態信息，進而確定出跟蹤球機的轉動速度，基于確定出的轉動速度，確定預設時間段內運動目標在目標跟蹤區域內的目標位置信息，并對目標進行跟蹤，相對于現有技術，引入跟蹤球機的轉動速度，從而能夠確定出球機的狀態，進而確定目標位置信息進行跟蹤，避免環境干擾，提出了以跟蹤球機轉動速度結合確定目標位置信息的方法，并不是現有技術中提出的純粹以相似度來進行判斷，能夠較好地提高自動跟蹤球機跟蹤目標的準確性，也提高了系統可靠性。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0016]圖1為本發明實施例中，提出的跟蹤球機的目標跟蹤方法流程圖；
[0017]圖2為本發明實施例中，提出的確定跟蹤球機轉動速度的方法流程圖；
[0018]圖3a為本發明實施例中，提出的將待檢測圖像劃分為具有相同大小的圖像塊的第一種劃分形式；
[0019]圖3b為本發明實施例中，提出的將待檢測圖像劃分為具有相同大小的圖像塊的第二種劃分形式；
[0020]圖4為本發明實施例中，提出的跟蹤球機的結構組成示意圖。

【具體實施方式】
[0021]針對現有技術中存在的目標跟蹤過程中準確性較低的問題，本發明實施例這里提出的技術方案中，提出一種在動態場景下持續跟蹤視頻中的特定運動目標而不易丟失的方法。通過對跟蹤球機轉動速度的確定，選擇不同的跟蹤算法，然后在運動區域范圍內，搜索最匹配目標，能夠較好地提高目標跟蹤過程中跟蹤的準確率，也提高了系統可靠性。
[0022]下面將結合各個附圖對本發明實施例技術方案的主要實現原理、【具體實施方式】及其對應能夠達到的有益效果進行詳細地闡述。
[0023]本發明實施例這里提出一種跟蹤球機的目標跟蹤方法，針對獲取的待檢測圖像，確定跟蹤球機的轉動速度，以及根據確定出的轉動速度，按照預設算法，確定目標跟蹤區域內的目標位置信息，其中，目標跟蹤區域是跟蹤球機對待檢測圖像進行初始化處理得到的，最后根據目標位置信息，對目標位置信息中包含的目標進行跟蹤。如圖1所示，其具體處理流程如下述:
[0024]步驟11，針對獲取的待檢測圖像，確定跟蹤球機的當前狀態信息，并根據跟蹤球機的當前狀態信息，確定跟蹤球機的轉動速度。
[0025]由于跟蹤球機正常工作時，即跟蹤球機未工作時，可以處于兩種狀態，分別是停止狀態以及轉動狀態，因此，如圖2所示，可以按照下述步驟來確定跟蹤球機的轉動速度:
[0026]步驟21，確定跟蹤球機的當前狀態信息。
[0027]步驟一:將待檢測圖像劃分為至少兩個圖像塊。
[0028]其中，將待檢測圖像劃分為至少兩個圖像塊，圖像塊的大小可以相同，也可以不相同，較佳地，本發明實施例這里提出的技術方案中，將待檢測圖像劃分為具有相同大小的圖像塊，可以較好地節省處理資源。
[0029]其中，將待檢測圖像劃分為具有相同大小的圖像塊，可以但不限于有兩種劃分形式，如圖3a和圖3b所示，圖3a是劃分的具有相同大小的圖像塊之間沒有間隔，圖3b是劃分的具有相同大小的圖像塊之間有一定間隔。較佳地，本發明實施例這里提出的技術方案中，采用第二種劃分方式，即劃分的具有相同大小的圖像塊之間有一定間隔。
[0030]首先確定獲取的待檢測圖像的大小，根據待檢測圖像的大小，確定待劃分的圖像塊之間的間隔，按照確定出的間隔，將該待檢測圖像劃分為具有相同大小的圖像塊。其中，圖像塊之間的間隔包括水平方向上的圖像塊之間的間隔和豎直方向上的圖像塊之間的間隔。可以按照下述公式1，來確定待劃分的圖像塊之間水平方向上的間隔:.W
[0031]A 二 ^ 公式 I
[0032]其中，^'是待劃分的圖像塊之間水平方向上的間隔，W是待檢測圖像水平方向的長度，Nffl是控制待劃分的圖像塊間隔的參數。
[0033]較佳地，在水平方向上，Nm具體為水平方向上，待劃分的圖像塊的數量。Nm的取值范圍可以是在20~40之間。例如，假設在水平方向上，待劃分出30個圖像塊，則此時Nm=30。
[0034]按照下述公式2來確定待劃分的圖像塊之間豎直方向上的間隔:

【權利要求】
1.一種跟蹤球機的目標跟蹤方法，其特征在于，包括: 針對獲取的待檢測圖像，確定跟蹤球機的當前狀態信息； 根據所述當前狀態信息，確定跟蹤球機的轉動速度；以及 基于確定出的轉動速度，確定預設時間段內運動目標在目標跟蹤區域內的目標位置信息，其中所述目標跟蹤區域是跟蹤球機對待檢測圖像進行初始化處理得到的； 根據所述目標位置信息，跟蹤球機對所述跟蹤目標進行跟蹤。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，確定跟蹤球機的當前狀態信息，包括: 將所述待檢測圖像劃分為至少兩個圖像塊； 確定劃分的每個圖像塊對應的運動矢量； 根據所述運動矢量，確定跟蹤球機的當前狀態信息。
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，確定劃分的每個圖像塊對應的運動矢量，包括: 判斷劃分的圖像塊是否是紋理塊； 在確定出劃分的圖像塊是紋理塊時，按照下述公式判斷劃分的圖像塊是否是紋理塊: EX1-(KXf > Td 其中，X是劃分的圖像塊的像素值，EX2是X2的期望值，(EX)2的期望值的平方，Td是預設第一閾值。
4.如權利要求2所述的方法，其特征在于，確定每個紋理塊對應的運動矢量，包括: 基于預設的運動矢量計算方法，確定每個紋理塊對應的水平方向上的運動矢量以及豎直方向上的運動矢量； 根據所述運動矢量，確定跟蹤球機的當前狀態信息，包括: 確定劃分的每個紋理塊的速度矢量方向； 根據所述速度矢量方向，統計速度的方向直方圖； 確定所述方向直方圖中包含的最高柱的位置信息； 根據所述最高柱的位置信息，確定跟蹤球機的當前狀態信息。
5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，按照下述公式確定劃分的每個紋理塊的速度矢量方向:.V;.& = arctan —
vi 其中，Θ 1是第i個紋理塊的速度矢量方向1是第i個紋理塊的豎直方向上的速度矢量，< 第i個紋理塊的水平方向上的速度矢量。
6.如權利要求4所述的方法，其特征在于，按照下述公式統計速度的方向直方圖:

?=1 其中，Histu是速度的方向直方圖，η是紋理塊的數量，δ ui是克羅內克Kronecker函數，如果紋理塊i的方向屬于第u個bin，函數值為1，否則為0，其中bin是直方圖上的一個柱。
7.如權利要求4所述的方法，其特征在于，根據所述最高柱的位置信息，確定跟蹤球機的當前狀態信息，包括: 若所述最高柱的高度值為O，則確定跟蹤球機的當前狀態信息是停止狀態，否則，采用下述公式確定跟蹤球機的當前狀態信息是否是轉動狀態:
Hisi 十 Hist 十 Hist > I'M* Sum( Hi si) 其中，MWftf是最高柱位置處的柱數量信息，M氣^， Hist—是速度的方向直方圖中與最高柱相鄰的柱位置處的柱數量信息，Sum(Hist)是速度的方向直方圖的累加和值，TH是預設第二閾值。
8.如權利要求7所述的方法，其特征在于，根據所述狀態信息，確定跟蹤球機的轉動速度，包括: 在確定出跟蹤球機的當前狀態信息是停止狀態時，則所述跟蹤球機的轉動速度為O ;以及 在確定出跟蹤球機的當前狀態信息是轉動狀態時，則分別確定跟蹤球機在水平方向上的水平速度和垂直方向上的垂直速度。
9.如權利要求8所述的方法，其特征在于，采用下述公式確定速度的方向直方圖中包含的最高柱對應的紋理塊的速度平均值，所述速度平均值作為跟蹤球機在水平方向上的水平速度和跟蹤球機在垂直方向上的垂直速度:
其中，Vcx是跟蹤球機在水平方向上的水平速度，Pnrl和Plrt是速度的方向直方圖中包含的最高柱相鄰的柱，Vcy是跟蹤球機在垂直方向上的垂直速度，V〗是第i個紋理塊的垂直方向上的速度矢量ν是第i個紋理塊的水平方向上的速度矢量，是第i個紋理塊的速度矢量方向，若91在(Pm-UPlrt)之間，δ取值為1，否則取值為零。
10.如權利要求1所述的方法，其特征在于，基于確定出的轉動速度，確定預設時間段內跟蹤目標在目標跟蹤區域內運動的目標位置信息，包括: 在確定出的目標跟蹤區域內提取特征像素點；并 基于二值圖表征所述特征像素點； 對得到的二值圖進行光流計算，確定目標區域在水平方向上的速度矢量和豎直方向上的速度矢量；并 根據目標區域在水平方向上的速度矢量、豎直方向上的速度矢量和所述轉動速度，對待檢測圖像進行光流分割，得到當前幀的運動二值圖； 統計所述運動二值圖，得到目標跟蹤區域內的目標位置信息。
11.如權利要求10所述的方法，其特征在于，采用下述公式，根據目標區域在水平方向上的速度矢量、豎直方向上的速度矢量和所述轉動速度，對待檢測圖像進行光流分割:
KL,- >th—min& SlVcx - K； I V^iaxx > th _ segs^ &&Vcy - V； / Vs^sv > th—segi'其中，
Vex是跟蹤球機在水平方向上的水平速度，G是第i個紋理塊的水平方向上的速度矢量，是Vey是跟蹤球機在垂直方向上的垂直速度，G是第i個紋理塊的垂直方向上的速度矢量，th_min是預設第三閾值,th_segv是預設第四閾值； 根據目標區域在水平方向上的速度矢量和豎直方向上的速度矢量，對分割后得到的光流二值圖中包含的像素點進行位置校正，得到當前幀的運動二值圖。
12.如權利要求10所述的方法，其特征在于，統計所述運動二值圖，得到目標跟蹤區域內的目標位置信息，包括: 確定跟蹤球機在目標跟蹤區域內的搜索間隔； 確定在目標跟蹤區域內的當前顏色直方圖和初始目標位置處的初始顏色直方圖； 確定當前顏色直方圖和初始顏色直方圖之間的匹配度； 以所述搜索間隔，按照匹配度在運動二值圖中包含的預設匹配范圍內，選擇最相似位置信息作為目標位置信息。
13.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在對所述跟蹤目標進行跟蹤之后，還包括: 若當前跟蹤的目標的水平方向上的速度矢量等于0，且豎直方向上的速度矢量等于0，確定所述跟蹤的目標處于靜止。
14.如權利要求13所述的方法，其特征在于，在對所述跟蹤目標進行跟蹤之后，還包括: 確定跟蹤的目標當前位置信息和跟蹤的目標前一位置信息之間的相似度； 根據所述相似度，確定計數值； 若所述計數值大于預設第五閾值，則確定跟蹤的目標丟失；其中采用下述公式確定相似度:
其中，Siml是相似度，p(X)是目標位置信息的顏色直方圖，P(y)是當前目標跟蹤區域的顏色直方圖； 采用下述公式確定計數值:
其中，siml是相似度，Cnt是計數值。
15.一種跟蹤球機，其特征在于，包括: 確定模塊，用于針對獲取的待檢測圖像，確定跟蹤球機的當前狀態信息；根據所述當前狀態信息，確定跟蹤球機的轉動速度；以及基于確定出的轉動速度，確定預設時間段內運動目標在目標跟蹤區域內的目標位置信息，其中所述目標跟蹤區域是跟蹤球機對待檢測圖像進行初始化處理得到的； 跟蹤模塊，用于根據所述目標位置信息，對所述跟蹤目標進行跟蹤。
16.如權利要求15所述的跟蹤球機，其特征在于，所述確定模塊，具體用于將所述待檢測圖像劃分為至少兩個圖像塊；確定劃分的每個圖像塊對應的運動矢量；根據所述運動矢量，確定跟蹤球機的當前狀態信息。
17.如權利要求16所述的跟蹤球機，其特征在于，所述確定模塊，具體用于判斷劃分的圖像塊是否是紋理塊；在確定出劃分的圖像塊是紋理塊時，按照下述公式判斷劃分的圖像塊是否是紋理塊:
其中，X是劃分的圖像塊的像素值，EX2是X2的期望值，(EX)2是X的期望值的平方，Td是預設第一閾值。
18.如權利要求16所述的跟蹤球機，其特征在于，所述確定模塊，具體用于基于預設的運動矢量計算方法，確定每個紋理塊對應的水平方向上的運動矢量以及豎直方向上的運動矢量；其中，根據所述運動矢量，確定跟蹤球機的當前狀態信息，包括:確定劃分的每個紋理塊的速度矢量方向；根據所述速度矢量方向，統計速度的方向直方圖；確定所述方向直方圖中包含的最高柱的位置信息；根據所述最高柱的位置信息，確定跟蹤球機的當前狀態信息。
19.如權利要求18所述的跟蹤球機，其特征在于，所述確定模塊，具體用于按照下述公式確定劃分的每個紋理塊的速度矢量方向:
其中，Θ 1是第i個紋理塊的速度矢量方向，< 是第i個紋理塊的豎直方向上的速度矢量，<第i個紋理塊的水平方向上的速度矢量。
20.如權利要求18所述的跟蹤球機，其特征在于，所述確定模塊，具體用于按照下述公式統計速度的方向直方圖:
其中，Histu是速度的方向直方圖，η是紋理塊的數量，δ ui是克羅內克Kronecker函數，如果紋理塊i的方向屬于第u個bin，函數值為1，否則為0，其中bin是直方圖上的一個柱。
21.如權利要求18所述的跟蹤球機，其特征在于，所述確定模塊，具體用于若所述最高柱的高度值為0，則確定跟蹤球機的當前狀態信息是停止狀態，否則，采用下述公式確定跟蹤球機的當前狀態信息是否是轉動狀態:
其中，是最高柱位置處的柱數量信息，5 MWi1是速度的方向直方圖中與最高柱相鄰的柱位置處的柱數量信息，Sum(Hist)是速度的方向直方圖的累加和值，TH是預設第二閾值。
22.如權利要求21所述的跟蹤球機，其特征在于，所述確定模塊，具體用于在確定出跟蹤球機的當前狀態信息是停止狀態時，則所述跟蹤球機的轉動速度為O ;以及在確定出跟蹤球機的當前狀態信息是轉動狀態時，則分別確定跟蹤球機在水平方向上的水平速度和垂直方向上的垂直速度。
23.如權利要求22所述的裝置，其特征在于，所述確定模塊，具體用于采用下述公式確定速度的方向直方圖中包含的最高柱對應的紋理塊的速度平均值，所述速度平均值作為跟蹤球機在水平方向上的水平速度和跟蹤球機在垂直方向上的垂直速度:
其中，Vcx是跟蹤球機在水平方向上的水平速度，Pnrl和Plrt是速度的方向直方圖中包含的最高柱相鄰的柱，Vcy是跟蹤球機在垂直方向上的垂直速度，4是第i個紋理塊的垂直方向上的速度矢量，<是第i個紋理塊的水平方向上的速度矢量，Θ 1是第i個紋理塊的速度矢量方向，若91在(Pm-UPlrt)之間，δ取值為1，否則取值為零。
24.如權利要求15所述的跟蹤球機，其特征在于，所述確定模塊，具體用于在確定出的目標跟蹤區域內提取特征像素點；并基于二值圖表征所述特征像素點；對得到的二值圖進行光流計算，確定目標區域在水平方向上的速度矢量和豎直方向上的速度矢量；并根據目標區域在水平方向上的速度矢量、豎直方向上的速度矢量和所述轉動速度，對待檢測圖像進行光流分割，得到當前幀的運動二值圖；統計所述運動二值圖，得到目標跟蹤區域內的目標位置信息。
25.如權利要求24所述的跟蹤球機，其特征在于，所述確定模塊，具體用于采用下述公式，根據目標區域在 水平方向上的速度矢量、豎直方向上的速度矢量和所述轉動速度，對待檢測圖像進行光流分割:KLx > th _mm& &VCX — FJ / V^x > th—segv & ScVcy — V； / V^y > th segv 其中，丨z二,.= max(Ky ；)，= niax{ 1:?, V；).Vcx是跟蹤球機在水平方向上的水平速度，G是第i個紋理塊的水平方向上的速度矢量，是Vey是跟蹤球機在垂直方向上的垂直速度，v'是第i個紋理塊的垂直方向上的速度矢量，th_min是預設第三閾值，th_segv是預設第四閾值； 根據目標區域在水平方向上的速度矢量和豎直方向上的速度矢量，對分割后得到的光流二值圖中包含的像素點進行位置校正，得到當前幀的運動二值圖。
26.如權利要求24所述的跟蹤球機，其特征在于，所述確定模塊，具體用于確定跟蹤球機在目標跟蹤區域內的搜索間隔；確定在目標跟蹤區域內的當前顏色直方圖和初始目標位置處的初始顏色直方圖；確定當前顏色直方圖和初始顏色直方圖之間的匹配度；以所述搜索間隔，按照匹配度在運動二值圖中包含的預設匹配范圍內，選擇最相似位置信息作為目標位置信息。
27.如權利要求15所述的跟蹤球機，其特征在于，判丟模塊，還用于在對所述跟蹤目標進行跟蹤之后，若當前跟蹤的目標的水平方向上的速度矢量等于O，且豎直方向上的速度矢量等于O，確定所述跟蹤的目標處于靜止。
28.如權利要求27所述的跟蹤球機，其特征在于，所述判丟模塊，具體用于確定跟蹤的目標當前位置信息和跟蹤的目標前一位置信息之間的相似度；根據所述相似度，確定計數值；若所述計數值大于預設第五閾值，則確定跟蹤的目標丟失；其中采用下述公式確定相似度:
其中，siml是相似度，p(X)是目標位置信息的顏色直方圖，P(y)是當前目標跟蹤區域的顏色直方圖； 采用下述公式確定計數值:
其中，siml是相似度，Cnt是計數值。
【文檔編號】H04N7/18GK104168444SQ201310187161
【公開日】2014年11月26日 申請日期:2013年5月17日 優先權日:2013年5月17日
【發明者】周璐, 潘石柱, 張興明, 傅利泉, 朱江明, 吳軍, 吳堅 申請人:浙江大華技術股份有限公司