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申请/专利权人：沈阳飞机工业(集团)有限公司

摘要：双站视觉目标跟踪的方法，属于计算机视觉中的目标跟踪技术领域。该方法包括：利用目标检测，获得跟踪目标的图像区域；对两个图像进行特征提取，分别建立判别相关滤波模型，并对模型进行融合；在随后帧中，利用融合模型进行目标跟踪；根据滤波器响应度判定跟踪结果，进行目标重识别，在线更新模型。实现该方法的目标跟踪的装置，包括：双目图像采集单元、检测单元、跟踪单元和伺服驱动单元。

主权项：1.双站视觉目标跟踪的方法，其特征在于，步骤如下：步骤1：针对特定目标类别，离线训练目标检测器；在线运行时获取双站的图像，利用目标检测器获取目标在两幅图像中的区域；步骤2：分别处理两幅图像，首先以目标位置为中心，裁剪图像样本，并进行特征提取，训练相关滤波模型，并将两个模型进行融合；所述步骤2中，相关滤波模型创建的具体步骤为：1构造二维高斯矩阵y作为回归目标，尺度为特征图分辨率，高斯中心为特征图中心，并对二维高斯矩阵进行快速傅里叶变换，得到Y；2对多通道特征图x进行二维快速傅里叶变换,得到X；3利用步骤1和步骤2的结果求得相关滤波系数F，即为相关滤波模型；4对双站图像分别进行步骤1至步骤3，得到相关滤波模型FL和FR，融合得到的相关滤波模型为F＝1-μFL+μFR，其中μ∈0,1为权重系数；多通道特征图表示为x∈RM×N×D，其中M和N为特征图的空间尺度，D为特征通道数；学习最优相关滤波器f，设置目标置信度服从空间高斯分布即二维高斯矩阵y，最小化所有训练样本的回归损失，定义目标函数为： 其中，f是判别相关滤波器参数，＊代表卷积运算，λ是正则项系数，d代表特征通道数；通过转化到频域计算，解决岭回归问题，得到相关滤波器的闭合解为： 其中，大写字母表示为相应的DFT变换，⊙表示对应元素相乘，表示为X的共轭转置；按照以上步骤，得到的两个相关滤波器为FL和FR，则最终融合后的相关滤波器为：F＝1-μFL+μFR3其中，μ为权重系数；步骤3：在随后帧中，分别在两幅图像中以上一帧为中心，裁剪出搜索图像区域，并进行特征提取，利用融合模型得到目标所在位置及尺度；所述步骤2和步骤3中，裁剪图像的具体步骤为：1目标框为cx,cy,w,h，其中cx,cy为目标中心，w,h为目标的宽和高；2以cx,cy为中心，裁剪出边长为的正方形区域，并重新改变大小为240×240；步骤4：设置响应阈值，当低于阈值时，判定目标丢失或者遮挡，启动目标在线检测进行目标的重发现，当重新检测到目标时，重复步骤2、3，直到最后一帧结束。

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