·778 智能系统学报 第10卷 的直方图分别记为H,和Hy 目标所在位置。 2)初始化可更新模板H=H",",=0,vp=0。 3)获取新一帧图像，根据"。、"。大小预测目标 在当前帧可能位置及搜索窗口的大小、方向，其中 P2=P1+,W2=(W1+eo)0。 4)在预测位置P2及其邻域内，并根据预测搜索 窗口W2,在一定范围内连续改变窗口的尺寸及方向 生成一个窗口检测序列，计算相应检测区域的投影 图5投影方向示例 直方图H。利用式(3)计算H与H相关性，将满足 Fig.5 Sample of projection orientation 相关系数大于设定阈值的位置及其投影直方图H 目标的正常运动状态是连续一致的，这一特点 记录到目标候选区域集合O中。 可有效引导搜索目标的方向和范围。目标在视频序 5)若4)未检测到相关性满足条件的区域，则扩 列中的运动方式分为：平面运动y。、深度运动"。和旋 大搜索范围，执行4)继续检测目标。若第2次调整 转运动()。平面运动引起目标位置的改变，深度运 搜索范围后仍未检测目标，系统提示目标丢失，请求 动引起目标大小的改变，旋转运动引起目标倾斜方向 再次人工辅助选择目标。若检测到相关性满足条件 的变化。y。用来引导搜索窗口的移动距离，'。用来 的区域，则继续执行6)。 引导搜索窗口的长宽改变程度，0用来引导搜索窗口 6)计算0中各投影直方图与H"的相关性，提 方向的旋转。目标在上一帧和当前帧预测位置分别 记为P,和P2,窗口尺寸（长、宽）为W=(Wx,Wy),上 取相关系数最大的位置P、其投影直方图H和检测 帧和当前帧预测尺寸大小分别记为W,和W2。 窗口WM。更新U,=p-P1,p=WM-W1,8=(Ww)- 为了有效适应目标的变化，并防止目标丢失，算 (W),P1=P,=H。若相关系数均不能满足设 法定义了2个模板：可更新模H和固定模板H。 定的参考阈值，说明目标丢失，系统请求再次人工辅 在运动一致性的约束下，基于直方图匹配的目 助选择目标。 标跟踪算法实现如下： 7)一次目标跟踪完成，从3)开始在新的一帧中 1)人工辅助选定跟踪目标，并提取目标的投影 检测并跟踪目标。 直方图作为目标特征。投影直方图特征记为H= 其中，模板更新是算法的重要组成部分，决定了 H以，，…，H},={,,…,},P为当前 算法跟踪性能。算法流程图如图6所示。 标准模析P 保持 不变 人工辅助 N 选择日标 计算H预W Y 相似度满 计算H预丹 匹配模析什 相似度满 保持更新 相似度 足条件 相似度 足条件 H=H N 目标搜索 更换搜 标记当前位置为 位置H 索位置 目标候选区域 图6 模板更新流程图 Fig.6 Flow chart for template updating 1.3实验测试 标，最终实现利用机械手任意抓取、移动和安放目标 人工标注是为了操作人员灵活选择目标，然后 的目的。1.2部分所述实验结果如图7所示。 利用直方图匹配算术根据直方图特征检测和跟踪目 (a)测试目标1的直方图分别记为 ＨＸ和 ＨＹ 。 图 ５ 投影方向示例 Ｆｉｇ．５ Ｓａｍｐｌｅ ｏｆ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ 目标的正常运动状态是连续一致的，这一特点 可有效引导搜索目标的方向和范围。 目标在视频序 列中的运动方式分为：平面运动 ｖｐ、深度运动 ｖＤ 和旋 转运动（θ）。 平面运动引起目标位置的改变，深度运 动引起目标大小的改变，旋转运动引起目标倾斜方向 的变化。 ｖｐ 用来引导搜索窗口的移动距离，ｖＤ 用来 引导搜索窗口的长宽改变程度，θ 用来引导搜索窗口 方向的旋转。 目标在上一帧和当前帧预测位置分别 记为 ｐ１ 和 ｐ２ ，窗口尺寸（长、宽）为 Ｗ ＝ （ＷＸ，ＷＹ ），上 一帧和当前帧预测尺寸大小分别记为 Ｗ１ 和 Ｗ２ 。 为了有效适应目标的变化，并防止目标丢失，算 法定义了 ２ 个模板：可更新模 Ｈ Ｃ 和固定模板 Ｈ Ｍ 。 在运动一致性的约束下，基于直方图匹配的目 标跟踪算法实现如下： １）人工辅助选定跟踪目标，并提取目标的投影 直方图作为目标特征。 投影直方图特征记为 Ｈ Ｍ Ｘ ＝ ｛Ｈ １ Ｘ ，Ｈ ２ Ｘ ，…，Ｈ Ｎ Ｘ ｝ ，Ｈ Ｍ Ｙ ＝ ｛Ｈ １ Ｙ ，Ｈ ２ Ｙ ，…，Ｈ Ｎ Ｙ ｝ ，ｐ１为当前 目标所在位置。 ２）初始化可更新模板 Ｈ Ｃ ＝Ｈ Ｍ ，ｖｐ ＝ ０，ｖＤ ＝ ０。 ３）获取新一帧图像，根据 ｖｐ、ｖＤ 大小预测目标 在当前帧可能位置及搜索窗口的大小、方向，其中 ｐ２ ＝ ｐ１ ＋ｖｐ，Ｗ２ ＝ （Ｗ１ ＋ｖＤ）θ。 ４）在预测位置 ｐ２ 及其邻域内，并根据预测搜索 窗口 Ｗ２ ，在一定范围内连续改变窗口的尺寸及方向 生成一个窗口检测序列，计算相应检测区域的投影 直方图 Ｈ。 利用式（３）计算 Ｈ 与 Ｈ Ｃ相关性，将满足 相关系数大于设定阈值的位置及其投影直方图 Ｈ 记录到目标候选区域集合 ＯＣ中。 ５）若 ４）未检测到相关性满足条件的区域，则扩 大搜索范围，执行 ４）继续检测目标。 若第 ２ 次调整 搜索范围后仍未检测目标，系统提示目标丢失，请求 再次人工辅助选择目标。 若检测到相关性满足条件 的区域，则继续执行 ６）。 ６）计算 ＯＣ中各投影直方图与 Ｈ Ｍ的相关性，提 取相关系数最大的位置 ｐ、其投影直方图 Ｈ Ｍ和检测 窗口 ＷＭ 。 更新 ｖ ｐ ＝ ｐ－ｐ１ ，ｖＤ ＝ ＷＭ －Ｗ１ ，θ ＝ θ（ＷＭ ） － θ（Ｗ１ ），ｐ１ ＝ ｐ，Ｈ Ｃ ＝ Ｈ Ｍ 。 若相关系数均不能满足设 定的参考阈值，说明目标丢失，系统请求再次人工辅 助选择目标。 ７）一次目标跟踪完成，从 ３）开始在新的一帧中 检测并跟踪目标。 其中，模板更新是算法的重要组成部分，决定了 算法跟踪性能。 算法流程图如图 ６ 所示。 图 ６ 模板更新流程图 Ｆｉｇ．６ Ｆｌｏｗ ｃｈａｒｔ ｆｏｒ ｔｅｍｐｌａｔｅ ｕｐｄａｔｉｎｇ １．３ 实验测试 人工标注是为了操作人员灵活选择目标，然后 利用直方图匹配算术根据直方图特征检测和跟踪目 标，最终实现利用机械手任意抓取、移动和安放目标 的目的。 １．２ 部分所述实验结果如图 ７ 所示。 （ａ） 测试目标 １ ·７７８· 智 能 系 统 学 报 第 １０ 卷