一种基于视频预测的红外行人目标跟踪方法

摘要

红外视频与普通彩色视频相比易受周围环境的影响,在红外行人跟踪中行人目标外观轮廓和灰度分布常有较大幅度变化,导致跟踪困难.为解决此问题,本文提出了一种VPSiamRPN(Video Prediction with Siamese Region Proposal Network)红外行人目标跟踪系统.在SiamRPN(Siamese Region Proposal Network)网络的基础上,针对目标形变、目标遮挡和背景杂波等严重影响红外跟踪效果的因素进行研究,设计将PredNet(Deep Predictive Coding Networks for Video Prediction and Unsupervised)网络的图像预测功能结合应用到SiamRPN网络上,以提高跟踪模板与被检测目标的相似度,增强目标跟踪中的模型匹配能力,从而提高对红外行人目标的跟踪能力.通过改变网络层数、预测所用的目标图像及图像帧数、网络的跟踪策略,对网络进行优化,设计了9组对比试验,在PTB-TIR数据集上,与SiamRPN网络客观定量对比,通过跟踪的成功率和重叠率在10种属性上对网络进行评估.实验结果表明:本文网络对红外目标的识别在热交叉、强度变化、遮挡和尺寸变化等多种属性上的跟踪成功率和重叠率均较SiamRPN网络有较大提高,显示出对红外行人跟踪的良好性能,在这一领域将有广阔的应用前景.