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摘要：本发明提供一种水面无人船长时跟踪方法、装置及存储介质。本发明方法，包括：S1、读取第一帧图片训练SVM检测器、位置滤波器和尺度滤波器；S2、读取下一帧图片并进行遮挡判断；S3、基于该图片提取HOG特征和CN特征学习相关滤波器，并根据相关滤波器确定对应的位置和权重，进行目标定位；S4、通过SVM检测器在候选区域通过模板匹配进行目标定位；S5、进行采集尺度更新，进而更新位置滤波器、尺度滤波器和SVM检测器参数。本发明在KCF相关滤波算法基础上引入SVM重检测机制。首先重新训练一个检测滤波器用来计算跟踪结果置信度，以确定是否跟踪失败，然后训练一个在线SVM分类器用于重检测，当出现跟踪漂移或跟踪失败的情况时，利用SVM重新修正跟踪目标。

主权项：1.一种水面无人船长时跟踪方法，其特征在于，包括：S1、读取第一帧图像，一方面由所述第一帧图像数据提取正、负样本集训练SVM检测器，包括由无遮挡图片提取正、负样本集，并加入至SVM检测器的训练集中对SVM进行训练，另一方面由所述第一帧图像数据提取候选样本集训练位置滤波器和尺度滤波器，所述SVM检测器对被遮挡的目标进行重新定位，所述位置滤波器用于对下一帧图像数据进行目标定位，所述尺度滤波器用于获取下一帧图像数据的采集尺度；S2、读取下一帧图片并进行遮挡判断，当判断为无遮挡时执行步骤S3，否则执行步骤S4；具体包括：根据峰值相关能量和响应图输出的最大值作为置信度指标，当二者满足以下条件时判断目标未被遮挡： 其中，表示第t帧图像的最高响应值，表示前t-1帧图像最高响应值的历史均值，β1表示第一置信度系数，APCEt表示第t帧图像的峰值相关能量，AAPCEt-1表示前t-1帧图像峰值相关能量的历史均值，β2表示第二置信度系数，且 其中，Fmax、Fmin、Fw,h分别为最高响应值，最低响应值和区域不同响应值；S3、基于该图片提取HOG特征和CN特征学习相关滤波器，并根据相关滤波器确定对应的位置和权重，进行目标定位，然后执行S5；具体包括：S301、获取当前图像并通过位置相关滤波器采集第一候选样本，所述位置相关滤波器使用目标周围区域的循环矩阵采集预测样本，利用所述预测样本训练分类器，所述分类器输出下一帧图像的最佳位置，所述最佳位置为预测样本中针对分类器响应值最大的位置，S302、将所述第一候选样本送入第一位置寻优通道和第二位置寻优通道，所述第一位置寻优通道用于提取样本的HOG特征并基于该特征获取第一目标位置，所述第二位置寻优通道用于提取样本的CN特征并基于该特征获取第二目标位置，S303、将所述第一目标位置和第二目标位置自适应加权融合得到最终位置，包括根据以下公式获取最终位置： 式中，Pt表示最终位置，PHOG表示表示HOG特征对应的跟踪目标的位置、PCN表示CN特征对应的跟踪目标的位置， 表示HOG特征对应的第t帧的特征权重，根据以下公式更新： 其中，表示HOG特征对应的第t+1帧的特征权重，表示HOG特征对应的第t帧的归一化权重，fHOGZ为HOG特征输出的相关响应值，fCNZ为CN特征输出的相关响应值，δ为权重更新因子， 表示CN特征对应的第t帧的特征权重，根据以下公式更新： 其中，表示CN特征对应的第t+1帧的特征权重，表示CN特征对应的第t帧的归一化权重，S304、通过尺度相关滤波器在最终位置处采集第二候选样本，所述尺度相关滤波器用于输出下一帧图像的最佳尺度，所述最佳尺度为时预测样本中尺度响应得分最高的尺度，S305、将所述第二候选样本送入尺度位置寻优通道，所述尺度位置寻优通道用于提取样本的HOG特征并基于该特征获取目标尺度，S306、在最终位置处以目标尺度提取下一帧样本；S4、通过SVM检测器在候选区域通过模板匹配进行目标定位，然后执行S5；S5、进行采集尺度更新，进而更新位置滤波器、尺度滤波器和SVM检测器参数。

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百度查询： 大连海事大学 一种水面无人船长时跟踪方法、装置及存储介质