目标跟踪方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种目标跟踪方法和装置，其中，该目标跟踪方法包括：采用跟踪学习检测算法对被跟踪目标进行跟踪，以判断所述被跟踪目标是否处于无人驾驶飞行器的拍摄视野内；在所述被跟踪目标从所述拍摄视野内消失的情况下，向所述无人驾驶飞行器发送状态调整控制命令，以调整所述无人驾驶飞行器的跟踪拍摄状态。将跟踪检测学习算法搭载到无人机的控制平台，能够实现无人机对拍摄目标的实时有效跟踪。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视觉跟踪领域，尤其涉及一种目标跟踪方法和装置。
技术介绍
无人驾驶飞行器(通常也简称为无人机)在飞行过程中，可以根据用户在手持客户端上面选定目标，然后根据跟踪目标，给出无人机飞行策略。目前，当目标被树木，房屋，彩旗等物体遮挡后再出现时候，采用现在的视频追踪技术无法再继续追踪目标，会导致目标消失，并且对无人机的飞行策略产生较大的影响。
技术实现思路
技术问题有鉴于此，本专利技术要解决的技术问题是，如何控制无人机有效跟踪目标。解决方案为了解决上述技术问题，根据本专利技术的一实施例，提供了一种目标跟踪方法，包括：采用跟踪学习检测算法对被跟踪目标进行跟踪，以判断所述被跟踪目标是否处于无人驾驶飞行器的拍摄视野内；在所述被跟踪目标从所述拍摄视野内消失的情况下，向所述无人驾驶飞行器发送状态调整控制命令，以调整所述无人驾驶飞行器的跟踪拍摄状态。对于上述方法，在一种可能的实现方式中，还包括：在所述被跟踪目标再次出现在所述拍摄视野内的情况下，采用所述跟踪学习检测算法继续对所述被跟踪目标进行跟踪。对于上述方法，在一种可能的实现方式中，还包括：在所述被跟踪目标从所述拍摄视野内消失的时间间隔超出设定时间间隔的情况下，判定本次跟踪失败。对于上述方法，在一种可能的实现方式中，在所述被跟踪目标从所述拍摄视野内消失的情况下，向所述无人驾驶飞行器发送状态调整控制命令，以调整所述无人驾驶飞行器的跟踪拍摄状态，包括：向所述无人驾驶飞行器的云台控制模块发送旋转控制命令，以调整所述无人驾驶飞行器的云台的旋转角度；或向所述无人驾驶飞行器的飞控模块发送飞行控制命令，调整所述无人驾驶飞行器的飞行动作。对于上述方法，在一种可能的实现方式中，所述跟踪学习检测算法通过移动图形处理单元来处理。对于上述方法，在一种可能的实现方式中，采用跟踪学习检测算法对所拍摄的被跟踪目标进行跟踪，以判断所述被跟踪目标是否处于无人驾驶飞行器的拍摄视野内，包括：检测模块根据已经训练得到的目标模型，在当前帧图像检测得到与所述被跟踪目标特征相符合的多个图像区域；跟踪模块在所拍摄的所述被跟踪目标的视频流中，跟踪得到所述被跟踪目标在连续的帧图像之间的运动状态，并根据所述运动状态在所述检测模块所确定的多个图像区域中确定所述被跟踪目标在所述当前帧图像的位置，以判断所述被跟踪目标是否处于所述无人驾驶飞行器的拍摄视野内；学习模块采用PN学习算法根据所述检测模块与所述跟踪模块的结果确定最新的训练样本，并采用最新的训练样本更新所述目标模型。根据本专利技术的另一实施例，还提供了一种目标跟踪装置，包括：跟踪学习检测单元，用于采用跟踪学习检测算法对被跟踪目标进行跟
踪，以判断所述被跟踪目标是否处于无人驾驶飞行器的拍摄视野内；调整控制单元，用于在所述被跟踪目标从所述拍摄视野内消失的情况下，向所述无人驾驶飞行器发送状态调整控制命令，以调整所述无人驾驶飞行器的跟踪拍摄状态。对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述跟踪学习检测单元还用于在所述被跟踪目标再次出现在所述拍摄视野内的情况下，采用所述跟踪学习检测算法继续对所述被跟踪目标进行跟踪。对于上述装置，在一种可能的实现方式中，还包括：所述调整控制单元还用于在所述被跟踪目标从所述拍摄视野内消失的时间间隔超出设定时间间隔的情况下，判定本次跟踪失败。对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述调整控制单元包括：旋转控制模块，用于向所述无人驾驶飞行器的云台控制模块发送旋转控制命令，以调整所述无人驾驶飞行器的云台的旋转角度；和/或飞行控制模块，用于向所述无人驾驶飞行器的飞控模块发送飞行控制命令，调整所述无人驾驶飞行器的飞行动作。对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述跟踪学习检测算法通过移动图形处理单元来执行。对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述跟踪学习检测单元包括：检测模块，用于根据已经训练得到的目标模型，在当前帧图像检测得到与所述被跟踪目标特征相符合的多个图像区域；跟踪模块，与所述检测模块连接，用于在所拍摄的所述被跟踪目标的视频流中，跟踪得到所述被跟踪目标在连续的帧图像之间的运动状态，并根据所述运动状态在所述检测模块所确定的多个图像区域中确定所述被跟踪目标在所述当前帧图像的位置，以判断所述被跟踪目标是否处于所述无人驾驶
飞行器的拍摄视野内；学习模块，与所述检测模块和所述跟踪模块分别连接，用于采用PN学习算法根据所述检测模块与所述跟踪模块的结果确定最新的训练样本，并采用最新的训练样本更新所述目标模型。有益效果将跟踪检测学习算法搭载到无人机的控制平台，能够实现无人机对拍摄目标的实时有效跟踪。在目标暂时消失的情况下，无人机仍能继续拍摄，如果目标再次出现，则可以继续跟踪。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本专利技术的其它特征及方面将变得清楚。附图说明包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本专利技术的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本专利技术的原理。图1示出根据本专利技术一实施例的目标跟踪方法的示意图；图2示出根据本专利技术一实施例的目标跟踪方法中TLD算法的架构图；图3示出根据本专利技术一实施例的目标跟踪方法中TLD算法的运行机制图；图4示出根据本专利技术一实施例的目标跟踪方法中学习模块的工作原理示例图；图5示出根据本专利技术一实施例的目标跟踪装置的示意图。具体实施方式以下将参考附图详细说明本专利技术的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施
例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。另外，为了更好的说明本专利技术，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本专利技术同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本专利技术的主旨。图1示出根据本专利技术一实施例的目标跟踪方法的示意图。如图1所示，该目标跟踪方法主要可以包括：步骤101、采用跟踪学习检测(Tracking-Learning-Detection，TLD)算法对被跟踪目标进行跟踪，以判断所述被跟踪目标是否处于无人驾驶飞行器(简称无人机)的拍摄视野内；步骤102、在所述被跟踪目标从所述拍摄视野内消失的情况下，向所述无人驾驶飞行器发送状态调整控制命令，以调整所述无人驾驶飞行器的跟踪拍摄状态。在一种可能的实现方式中，该目标跟踪方法还包括：步骤103、在所述被跟踪目标再次出现在所述拍摄视野内的情况下，采用所述跟踪学习检测算法继续对所述被跟踪目标进行跟踪。在一种可能的实现方式中，该目标跟踪方法还包括：步骤104、在所述被跟踪目标从所述拍摄视野内消失的时间间隔超出设定时间间隔的情况下，判定本次跟踪失败。在一种可能的实现方式中，步骤101包括：检测模块根据已经训练得到的目标模型，在当前帧图像检测得到与所述被跟踪目标特征相符合的多个图像区域；跟踪模块在所拍摄的所述被跟踪目标的视频流中，跟踪得到所述被跟踪
目标在连续的帧图像之间的运动状态，并根据所述运动状态在所述检测模块所确定的多个图像区域中确定所述被跟踪目本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：采用跟踪学习检测算法对被跟踪目标进行跟踪，以判断所述被跟踪目标是否处于无人驾驶飞行器的拍摄视野内；在所述被跟踪目标从所述拍摄视野内消失的情况下，向所述无人驾驶飞行器发送状态调整控制命令，以调整所述无人驾驶飞行器的跟踪拍摄状态。

【技术特征摘要】
1.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：采用跟踪学习检测算法对被跟踪目标进行跟踪，以判断所述被跟踪目标是否处于无人驾驶飞行器的拍摄视野内；在所述被跟踪目标从所述拍摄视野内消失的情况下，向所述无人驾驶飞行器发送状态调整控制命令，以调整所述无人驾驶飞行器的跟踪拍摄状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在所述被跟踪目标再次出现在所述拍摄视野内的情况下，采用所述跟踪学习检测算法继续对所述被跟踪目标进行跟踪。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在所述被跟踪目标从所述拍摄视野内消失的时间间隔超出设定时间间隔的情况下，判定本次跟踪失败。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，在所述被跟踪目标从所述拍摄视野内消失的情况下，向所述无人驾驶飞行器发送状态调整控制命令，以调整所述无人驾驶飞行器的跟踪拍摄状态，包括：向所述无人驾驶飞行器的云台控制模块发送旋转控制命令，以调整所述无人驾驶飞行器的云台的旋转角度；或向所述无人驾驶飞行器的飞控模块发送飞行控制命令，调整所述无人驾驶飞行器的飞行动作。5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述跟踪学习检测算法通过移动图形处理单元来处理。6.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，采用跟踪学习检测算法对所拍摄的被跟踪目标进行跟踪，以判断所述被跟踪目标是否处于无人驾驶飞行器的拍摄视野内，包括：检测模块根据已经训练得到的目标模型，在当前帧图像检测得到与所述被跟踪目标特征相符合的多个图像区域；跟踪模块在所拍摄的所述被跟踪目标的视频流中，跟踪得到所述被跟踪目标在连续的帧图像之间的运动状态，并根据所述运动状态在所述检测模块所确定的多个图像区域中确定所述被跟踪目标在所述当前帧图像的位置，以判断所述被跟踪目标是否处于所述无人驾驶飞行器的拍摄视野内；学习模块采用PN学习算法根据所述检测模块与所述跟踪模块的结果确定最新的训练样本，并采用最新的训练样本更新所述目标模型。7...

【专利技术属性】
技术研发人员：何琨，
申请(专利权)人：北京博瑞爱飞科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11