基于改进光流法的目标跟踪技术研究

刘向前; 闫娟; 杨慧斌; 贾茜伟

基于改进光流法的目标跟踪技术研究

上海工程技术大学机械与汽车工程学院，上海 201620

基金项目: 上海工程技术大学研究生校企产学合作资助项目（（19）JQ-009）

详细信息

作者简介:
刘向前（1994−），男，在读硕士，研究方向为智能控制及数字图像处理. E-mail：599238120@qq.com

通讯作者:
闫　娟（1978−），女，副教授，硕士，研究方向为智能控制及机械制造加工. E-mail：aliceyan_shu@126.com

中图分类号: TP317.4
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出版历程
- 收稿日期: 2021-05-28
- 刊出日期: 2021-09-30

Research on target tracking based on improved optical flow method

School of Mechanical and Automotive Engineering, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai 201620, China

摘要

摘要: 针对传统光流法处理视频序列时存在运行效率低及跟踪偏移问题，结合粒子滤波模型提出一种改进光流法的视频目标跟踪技术. 该技术首先通过遍历法搜索运动点，采用质心定位方式捕获目标质心坐标，然后将得到的视频序列进行光流处理，最后经粒子滤波求解质心运动信息，以实现对视频中目标的精确检测与追踪. 在不同场景下对不同数量、不同类型目标进行仿真跟踪试验，并与光流法、ViBe算法及YOLO算法进行比较. 仿真结果表明，该跟踪技术可使目标跟踪的精准率有效提高5.2%，跟踪效率提高13.7%，同时表现出较好的鲁棒性.
- 目标跟踪 /
- 粒子滤波 /
- 低时间复杂度 /
- 光流法 /
- 视频序列 /
- 质心定位
Abstract: In view of the low operating efficiency of the optical flow method in tracking motion video sequences and the problem that the video sequence can only be processed in real time, designing a method based on optimized particle filter and optical flow method. Firstly, the algorithm strategy uses the method to find its target point, applys adaptive positioning to obtain the target central situations, and then processes the obtained video sequence with optical flow, then predicts the centroid movement information through particle filtering. Finally, in terms of the algorithm with the optical flow strategy, ViBe and YOLO algorithm, and track various video sequences and all kinds of objects in different situations. Test and simulation datas prove that the optimization strategy can not only effectively enhance the efficiency 13.7 percent and precision of target tracking 5.2 percent, but also demonstrate better anti-interference performance.
- target tracking /
- particle filter /
- low time complexity /
- optical flow method /
- video sequence /
- centroid positioning

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图 1 金字塔光流迭代

Figure 1. Pyramid optical flow iteration

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图 2 改进算法执行流程

Figure 2. Implementation process of improved algorithm

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图 3 静态多目标跟踪试验效果图

Figure 3. Experimental renderings of static multi-target tracking

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图 4 动态单目标跟踪试验效果图

Figure 4. Experimental renderings of dynamic single target tracking

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图 5 动态多目标跟踪试验效果图

Figure 5. Experimental renderings of dynamic multi-target tracking

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图 6 不同环境下目标跟踪

Figure 6. Target tracking in different environments

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图 7 不同方法下的跟踪速率

Figure 7. Tracking rate under different methods

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表 1 静态环境多目标仿真跟踪结果

Table 1. Multi-target simulation tracking results in static environment

试验方法	目标跟踪数量	实际跟踪数量	平均速率
光流法	17	10	67.36
ViBe算法	17	8	129.03
YOLO算法	17	7	42.66
卷积神经网络算法	17	12	53.39
本文算法	17	13	97.41

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表 2 动态环境单目标仿真跟踪结果

Table 2. Tracking results of single target simulation in dynamic environment

试验方法	目标跟踪数量	实际跟踪数量	平均速率
光流法	1	1	67.36
ViBe算法	1	1	129.03
YOLO算法	1	1	42.66
卷积神经网络算法	1	1	58.38
本文算法	1	1	97.41

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表 3 动态环境下多目标仿真跟踪结果

Table 3. Multi-target simulation tracking results in dynamic environment

试验方法	目标跟踪数量	实际跟踪数量	平均速率
本文算法	9	7	82.9

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