针对动态目标跟踪中快速运动和目标遮挡而跟踪失败问题,提出了一种特征点辅助的时空上下文跟踪算法.首先提取目标特征点,通过特征点匹配和光流跟踪方法进行目标追踪,获得目标预估位置;其次,建立特征点变化率和时空上下文模型更新率关系模型,实时调控更新率,防止引入错误信息;最后,在预估位置区域内,构建局部上下文外观模型,计算与时空上下文模型的相关性获取置信图,进一步精确定位目标.算法在一组测试视频集中进行验证,相比目前4种主流算法(平均跟踪成功率最高为60％,平均跟踪误差最小为26.14 pixel),本算法综合性能达到最优,平均跟踪成功率为90％,平均跟踪误差为7.47 pixel,平均跟踪速率25.31 f/s.在双目视觉移动机器人平台上对随机运动目标进行跟踪实验,在背景干扰、遮挡、目标旋转和快速运动等组合情况下,跟踪成功率97.4％,跟踪距离平均相对误差为4.05％.
目标跟踪 时空上下文 特征点跟踪 双目视觉 目标测量