成果介绍
本发明公开了一种动静态背景下的目标跟踪算法,首先将待检测的视频或是图片流数据导入,基于第一帧图像裁剪目标区域;然后进行第一步的目标物校正,通常第一张图像中是标准的信息,校正主要是对第二帧及其后的所有帧中的目标物进行,让目标物尽可能的位于框的中心;第二次校正主要是为了解决在第一次校正不准确的情况下目标物的偏差校正,两次校正保证了目标物不论怎么运动或是相机怎么运动都能实现精准的目标物动态跟踪;利用校正后的位置信息在本帧(即现在时刻分析的帧)裁剪出新的区域,作为下一帧跟踪的依据;读取下一帧,基于上一帧校正的区域去判断当前帧中目标物的位置,并在原图中框选出来;依次不断的校正直到检测完成。
成果亮点
本发明解决了现有技术在动态背景下目标物跟踪准确率低、易丢失的问题,同时为任何在动静态背景下目标物的跟踪提供了一种指导性的检测、追踪方法,本发明采用两次联合校正的思想让待检测目标物一直处于矩形区域的中心,保证了目标物不会丢失。
团队介绍
浙江大学机器人研究院(以下简称“研究院)是为了贯彻落实浙江省委省政府关于推进工业转型升级的战略部署,在余姚市的大力推动下,于2017年由浙江大学和余姚市合作共建的新型研发机构。
研究院面向科技前沿、面向经济发展主战场,将机器人、智能装备研发及产业化作为主要突破方向;立足余姚、服务浙江、面向全国。以“合作、创新、智能、引领”为理念,以体制机制创新为抓手,以科技研发、成果转化和人才培育为核心,着力构建技术-人才-产业深度融合的创新创业生态;努力建成为国内一流的机器人领域政、产、学、研、用深度融通的新高地。
成果资料