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龙图腾网恭喜河北汉光重工有限责任公司申请的专利一种基于响应图的目标检测及目标遮挡判断的方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114119656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111141966.3，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于响应图的目标检测及目标遮挡判断的方法及装置是由陈延真;井世丽;郝肖冉;吴盼良;曹璨设计研发完成，并于2021-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于响应图的目标检测及目标遮挡判断的方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于响应图的目标遮挡判断方法及装置，所述方法包括获取目标的原始图像，将初始帧I1作为当前帧，获取I1的模板T1；将当前帧的下一图像帧作为当前帧，基于目标位置，计算当前帧Ii中目标的HOG特征，基于目标模板T及当前帧Ii当前帧Ii提取到的目标的HOG特征Hi计算当前帧Ii的目标响应图G'i；获取当前帧Ii的理想响应图G0；计算当前帧Ii的所述目标响应图G'i与理想响应图G0的欧式距离di；计算当前帧Ii的模板Ti；若欧式距离di小于预设阈值，则更新目标模板T和目标位置Iix,Iiy；否则，确定在当前帧中目标被遮挡，不需要执行更新操作。本方法对复杂场景下的半遮挡和全遮挡有自适应性，能够满足实时性要求，具有较强抗遮挡性和抗干扰性的技术效果。

本发明授权一种基于响应图的目标检测及目标遮挡判断的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于响应图的目标遮挡判断的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S101：获取目标的原始图像，获取视频流的初始帧I1，将初始帧I1作为当前帧，获取I1的模板T1；将目标模板T初始化为模板T1；步骤S102：判断视频流是否处理完毕，若是，方法结束；若否，进入步骤S103；步骤S103：将当前帧的下一图像帧作为当前帧，记为Ii，2≤i≤N，N为视频流的图像帧数；基于目标位置，计算当前帧Ii中目标的HOG特征，记为Hi；步骤S104：基于目标模板T及当前帧Ii当前帧Ii提取到的目标的HOG特征Hi计算当前帧Ii的目标响应图Gi'；获取当前帧Ii的理想响应图G0；计算当前帧Ii的所述目标响应图Gi'与理想响应图G0的欧式距离di；计算当前帧Ii的模板Ti；步骤S105：若欧式距离di小于预设阈值，则更新目标模板T和目标位置Iix,Iiy，进入步骤S102；否则，确定在当前帧中目标被遮挡，不需要执行更新操作；进入步骤S102；所述步骤S101：获取目标的原始图像，获取视频流的初始帧I1，将初始帧I1作为当前帧，获取I1的模板T1，包括：步骤S1011：将所述目标的原始图像的二维图像矩阵fx,y由RGB空间转换到灰度空间，获得所述原始图像的灰度图像矩阵gx,y；其中，x为二维图像中水平X方向的像素坐标，y为二维图像中垂直Y方向的像素坐标；步骤S1012：在视频初始帧中确定目标的位置和尺寸，基于所述目标的位置和尺寸，在所述原始图像的灰度图像中提取与所述目标对应的ROI,确定所述ROI对应的图像块Cx,y；步骤S1013：将图像块划分为相互连接的多个细胞单元Cj，计算每个细胞单元的梯度gjx,y，其中，1≤j≤M，M为细胞单元数，gjx为细胞单元j在水平方向的梯度，gjy为细胞单元j在垂直方向的梯度； 其中，Cx+1,y为图像块Cx,y在x+1,y处的灰度值，Cx-1,y为图像块Cx,y在x-1,y处的灰度值，Cx,y+1为图像块Cx,y在x,y+1处的灰度值，Cx,y-1为图像块Cx,y在x,y-1处的灰度值；步骤S1014：统计每个所述细胞单元的梯度直方图，形成当前帧的HOG特征的梯度向量；步骤S1015：组合全部细胞单元的梯度向量，形成所述目标的HOG特征向量矩阵，记为H1；步骤S1016：根据所述目标的HOG特征，建立高斯模型并获取模板T1，其中，G0为当前帧的理想高斯响应图，为傅里叶变换；理想高斯响应图的计算方法为： 其中，x1、y1分别为理想响应图G0水平X方向和垂直Y方向的坐标，lenx、leny分别为理想响应图G0水平X方向和垂直Y方向的长度，σ＝sqrtlenx·leny，α为归一化常数；所述步骤S104：基于目标模板T及当前帧Ii提取到的目标的HOG特征Hi计算当前帧Ii的目标响应图Gi'；获取当前帧Ii的理想响应图G0；计算当前帧Ii的所述目标响应图Gi'与理想响应图G0的欧式距离di；计算当前帧Ii的模板Ti，其中：当前帧Ii的目标响应图Gi'的计算方法为： 其中，为对Hi进行傅里叶变换，Ti-1为上一帧训练得到的目标模板，为上一帧训练得到的目标模板Ti-1与当前帧特征的卷积结果，为对进行傅立叶逆变换；计算当前帧Ii的所述目标响应图Gi'与理想响应图G0的欧式距离di，包括：步骤S1041：对所述目标响应图Gi'进行线性变换，转换到[0,255]区间，以8为间隔统计32个区间的灰度个数，由32个灰度数构成一维向量Xi；步骤S1042：对所述理想响应图G0进行线性变换，转换到[0,255]区间，以8为间隔统计32个区间的灰度个数，由32个灰度数构成一维向量X0；步骤S1043：计算当前帧Ii的所述目标响应图Gi'与理想响应图G0的欧式距离di，di＝||Xi-X0||2，其中Xi为当前帧目标响应图对应的一维向量，X0为理想响应图对应的一维向量，Xij为当前帧目标响应图对应的一维向量中第j个元素，X0j为理想响应图对应的一维向量中第j个元素；计算当前帧Ii的模板Ti，包括： 其中，Ti为当前帧模板，G0为当前帧的理想高斯响应图，为傅里叶变换，Hi为当前帧提取到的目标的HOG特征。

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