(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210376234.0 (22)申请日 2022.04.11 (71)申请人 华南农业大 学 地址 510610 广东省广州市天河区五山 (72)发明人 韩宇星　林鹏　顾一帆　 (74)专利代理 机构 北京英创嘉友知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11447 专利代理师 温易娜 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/77(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于多特征的滤波器降帧更新方法 (57)摘要 本公开涉及一种基于多特征的滤波器 降帧 更新方法， 以提高对目标对象跟踪定位的准确 性。 方法包括： 获取目标样 本图像； 对目标样本图 像进行特征提取， 得到目标样 本图像对应的多个 特征通道的特征， 多个特征通道的特征至少对应 两类特征提取方式提取到的特征； 将多个特征通 道的特征进行融合， 得到目标样 本图像对应的融 合特征； 基于待更新滤波器矩阵以及融合特征， 得到目标对象对应的置信得分； 至少基于目标对 象对应的置信得分与目标对象对应的位置标签， 构建损失函数， 基于损失函数对待更新滤波器矩 阵进行一次参数更新， 待更新滤波器矩阵的参数 更新过程满足预设条件之后， 得到用于对视频中 的目标对象进行跟踪定位的目标滤波器矩阵。 权利要求书2页 说明书14页 附图5页 CN 114926650 A 2022.08.19 CN 114926650 A 1.一种基于多特 征的滤波器降帧更新方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取目标样本 图像， 所述目标样本 图像为样本视频中的图像， 所述目标样本 图像包括 目标对象对应的位置标签； 对所述目标样本图像进行特征提取， 得到所述目标样本图像对应的多个特征通道的特 征， 所述多个特 征通道的特 征至少对应两类特 征提取方式提取到的特 征； 将所述多个特 征通道的特 征进行特征融合， 得到所述目标样本图像对应的融合特 征； 基于待更新滤波器矩阵以及所述融合特征， 得到所述目标对象对应的置信得分， 所述 置信得分表征目标对象在各个位置的可能性大小； 至少基于所述目标对象对应的置信得分与 所述目标对象对应的位置标签， 构建损失函 数， 并基于所述损失函数对所述待 更新滤波器矩阵进 行一次参数更新， 其中， 所述待 更新滤 波器矩阵的参数更新过程满足预设条件之后， 得到训练完成的目标滤波器矩阵， 所述 目标 滤波器矩阵用于对目标视频中的目标对象进行跟踪定位。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述多个特征通道的特征进行特征 融合， 得到所述目标样本图像对应的融合特 征， 包括： 对所述多个特征通道的特征分别进行插值运算， 得到位于连续特征空间下的各个插值 算子， 所述融合特 征包括所述各个插值 算子。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述连续特征空间为希尔伯特空间， 所述 插值运算计算式包括： 其中， Pd{xd}表示第d个特征通道对应 的插值算子， xd表示第d个特征通道的特征， 设特 征通道为D个， d∈{1,2, …,D}， 为在时间t上连续的周期函数， t∈[0,T)， Nd表示 第d个特征通道对应的行数以及列数的乘积， n∈{1,2, …,Nd}表示索引值， bd∈L2(T)表示希 尔伯特空间的标准 正交基， t∈[0,T)。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 每隔预设帧数， 从所述样本 视频中获取一帧样本图像作为所述目标样本图像。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于目标滤波器矩阵以及所述融合特 征， 得到所述目标对象对应的置信得分， 包括： 对所述待更新滤波器矩阵进行降维处 理， 得到降维后的滤波器矩阵； 基于所述降维后的滤波器矩阵以及所述融合特征， 得到所述目标对象对应的置信得 分。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述至少基于所述目标对象对应的置信得 分与所述目标对象对应的位置标签， 构建损失函数， 包括： 基于所述目标对象对应的置信得分与所述目标对象对应的位置标签， 构建目标损失 项； 获取所述目标滤波器矩阵对应的第一正则项以及所述目标分解算子对应的第二正则 项；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114926650 A 2将所述目标损失项、 第一 正则项以及第二 正则项的和 确定为所述损失函数。 7.根据权利要求1 ‑6任一项所述的方法， 其特征在于， 所述至少对应两类特征提取方式 提取到的特征包括采用ResNet ‑50网络提取到的图像深度特征、 采用H OG提取到的方向梯度 直方图特 征以及采用CN 提取到的颜色特 征。 8.一种基于多特 征的滤波器降帧更新装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 目标样本 图像获取模块， 用于获取目标样本 图像， 所述目标样本 图像为样本视频中的 图像， 所述目标样本图像包括目标对象对应的位置标签； 特征提取模块， 用于对所述目标样本 图像进行特征提取， 得到所述目标样本 图像对应 的多个特征通道的特征， 所述多个特征通道的特征至少对应两类特征提取方式提取到的特 征； 特征融合模块， 用于将所述多个特征通道的特征进行特征融合， 得到所述目标样本 图 像对应的融合特 征； 置信得分确定模块， 用于基于待更新滤波器矩阵以及所述融合特征， 得到所述目标对 象对应的置信得分， 所述置信得分表征目标对象在各个位置的可能性大小； 参数更新模块， 用于至少基于所述目标对象对应的置信得分与 所述目标对象对应的位 置标签， 构建损失函数， 并基于所述损失函数对所述待 更新滤波器矩阵进 行一次参数更新， 其中， 所述待更新滤波器矩阵的参数更新过程满足预设条件之后， 得到训练完成的目标滤 波器矩阵， 所述目标 滤波器矩阵用于对目标视频中的目标对象进行跟踪定位。 9.一种非临时性计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被 处理器执行时实现权利要求1 ‑7中任一项所述方法的步骤。 10.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 其上存 储有计算机程序； 处理器， 用于执行所述存储器 中的所述计算机程序， 以实现权利要求1 ‑7中任一项所述 方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114926650 A 3