为提高相关滤波(CF)跟踪算法的稳健性,并克服传统CF方法无法处理目标尺度变化以及未利用图像颜色特征等问题,提出了一种基于融合颜色特征的尺度自适应相关滤波改进跟踪算法。首先,将目标搜索区域从3原色(RGB)颜色空间转换到Lab颜色空间,提取搜索区域的Lab 3通道颜色特征;然后,融合Lab颜色特征与方向梯度直方图(HOG)特征得到多通道特征,利用核相关滤波(KCF)计算输出响应图并寻找图中最大响应位置即目标位置;最后,基于Lab颜色特征建立尺度模型,从当前帧的目标位置处截取不同尺度图像块,通过将其与尺度模型比较得到目标尺度最优估计。实验选取35段公开彩色视频序列进行测试,并将所提算法与其他5种跟踪性能较好的跟踪方法进行对比。实验结果表明,所提方法对彩色视频序列中的目标遮挡、变形、尺度变化等现象具有良好的适应性,其平均性能优于对比方法,同时具有76 frame·s ^-1的实时跟踪速度。

为了解决现有目标跟踪系统难以小型化和跟踪速度慢的问题, 设计了一种以型号为STM32F103ZET6的32位ARM处理器为主控芯片的二维运动目标跟踪系统。系统包括搭载了高清网络摄像机的二维跟踪云台和以STM32为核心的超声电机双路驱动器。系统通过上位机图像处理识别目标, 控制下位机超声电机双路驱动器驱动二维云台跟踪目标。实验结果表明, 该系统响应速度快、结构简单且跟踪精度高, 云台可实现水平方向0°~360°、竖直方向0°~180°旋转。