CN113160281A - 基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标位置计算方法及系统 - Google Patents

基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标位置计算方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标位置计算方法及系统，方法包括：获取目标运动图像中的检测位置；根据检测位置利用卡尔曼滤波器计算目标的第一初始位置；卡尔曼滤波器是基于匀速模型的卡尔曼滤波器；根据检测位置利用粒子滤波器计算目标的第二初始位置；根据卡尔曼滤波器检测目标是否出现连续运动，得到检测结果；根据检测结果确定卡尔曼滤波器的权重和粒子滤波器的权重；根据第一初始位置、第二初始位置、卡尔曼滤波器和粒子滤波器的权重计算目标位置。本发明实现了对目标连续运动阶段的噪声滤除以及不连续运动阶段的及时追踪，极大提升了目标位置的计算准确度。

Description

基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标位置计算方法及系统
技术领域
本发明涉及目标位置计算技术领域，特别是涉及一种基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标位置计算方法及系统。
背景技术
准确跟踪模式生物运动是显微操作系统运行的基础，同时也是对显微操作的效果验证的重要手段。另外，生物学中常常会做投毒实验和应激反应实验，在放有模式生物的培养皿中放入药品或施加外界刺激，需要跟踪模式生物的运动和对刺激的反应，通过分析轨迹来评估药物效果和研究模式生物的生理功能。
模式生物运动的追踪，通常由检测算法获得模式生物的位置信息，将每一帧同一个生物个体的位置串联起来得到生物的运动轨迹。但是由于检测算法存在噪声，即检测到的位置相对于目标的实际位置有一定偏差，需要使用滤波算法减小偏差。目前最常用的算法为卡尔曼滤波器，传统的卡尔曼滤波器算法基于匀速运动模型(假设目标运动速度恒定)，匀速运动模型对于目标的平缓运动阶段能有效滤除噪声，但是对于目标的突变运动(如速度突然增大)，输出结果存在滞后。而粒子滤波器能够对非线性运动目标紧密追踪，具有可以描述任何一种目标运动不确定性分布的优点，但是对于稳定连续运动目标的最优参数估计效果不尽人意。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标位置计算方法及系统，以更准确地计算目标位置。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标位置计算方法，包括：
获取目标运动图像中的检测位置；所述检测位置由检测算法检测；
根据所述检测位置利用卡尔曼滤波器计算目标的第一初始位置；所述卡尔曼滤波器是基于匀速模型的卡尔曼滤波器；
根据所述检测位置利用粒子滤波器计算目标的第二初始位置；
根据所述卡尔曼滤波器检测目标是否出现连续运动，得到检测结果；
根据所述检测结果确定所述卡尔曼滤波器的权重和所述粒子滤波器的权重；
根据所述第一初始位置、所述第二初始位置、所述卡尔曼滤波器的权重和所述粒子滤波器的权重计算目标位置。
可选地，所述第一初始位置计算过程如下：
根据所述检测位置对所述卡尔曼滤波器进行初始化；
根据上一帧目标运动图像中的检测位置利用初始化后的卡尔曼滤波器计算当前帧目标运动图像中的第一计算位置；
根据所述第一计算位置和当前帧目标运动图像中的检测位置对初始化后的卡尔曼滤波器进行更新；
根据更新后的卡尔曼滤波器计算第一初始位置。
可选地，所述第二初始位置计算过程如下：
根据所述检测位置对粒子滤波器进行初始化；
根据上一帧目标运动图像中的检测位置利用初始化后的粒子滤波器计算当前帧目标运动图像中的第二计算位置；
根据所述第二计算位置和当前帧目标运动图像中的检测位置对初始化后的粒子滤波器进行更新；
根据更新后的粒子滤波器计算第二初始位置。
可选地，所述根据所述卡尔曼滤波器检测目标是否出现连续运动，得到检测结果，具体包括：
根据所述第一计算位置和当前帧目标运动图像中的检测位置计算初始化后的卡尔曼滤波器的残差；
根据所述初始化后的卡尔曼滤波器的残差计算初始化后的卡尔曼滤波器归化后的残差；
判断所述归化后的残差是否大于设定阈值；
若是，则判断目标没有出现连续运动；
若否，则判断目标出现连续运动；
所述检测结果包括目标没有出现连续运动和目标出现连续运动。
可选地，所述根据所述检测结果确定所述卡尔曼滤波器的权重和所述粒子滤波器的权重，具体包括：
若检测结果为目标没有出现连续运动，则所述卡尔曼滤波器的权重小于所述粒子滤波器的权重；
若检测结果为目标出现连续运动，则所述卡尔曼滤波器的权重大于所述粒子滤波器的权重；
所述卡尔曼滤波器的权重与所述粒子滤波器的权重之和为1。
可选地，所述目标位置的计算公式如下：
Figure BDA0003046116120000031
其中，Xk为第k帧目标运动图像中的目标位置，
Figure BDA0003046116120000032
为卡尔曼滤波器v在第k帧目标运动图像中的权重，Hv为卡尔曼滤波器v的观测矩阵，
Figure BDA0003046116120000033
为卡尔曼滤波器v在第k帧目标运动图像中的状态向量，
Figure BDA0003046116120000034
由第一初始位置得到，
Figure BDA0003046116120000035
为粒子滤波器p在第k帧目标运动图像中的权重，
Figure BDA0003046116120000036
为粒子滤波器p计算出的第k帧目标运动图像中的第二初始位置。
一种基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标位置计算系统，包括：
获取模块，用于获取目标运动图像中的检测位置；所述检测位置由检测算法检测；
第一计算模块，用于根据所述检测位置利用卡尔曼滤波器计算目标的第一初始位置；所述卡尔曼滤波器是基于匀速模型的卡尔曼滤波器；
第二计算模块，用于根据所述检测位置利用粒子滤波器计算目标的第二初始位置；
检测模块，用于根据所述卡尔曼滤波器检测目标是否出现连续运动，得到检测结果；
权重确定模块，用于根据所述检测结果确定所述卡尔曼滤波器的权重和所述粒子滤波器的权重；
第三计算模块，用于根据所述第一初始位置、所述第二初始位置、所述卡尔曼滤波器的权重和所述粒子滤波器的权重计算目标位置。
可选地，所述第一计算模块具体包括：
初始化单元，用于根据所述检测位置对所述卡尔曼滤波器进行初始化；
第一计算单元，用于根据上一帧目标运动图像中的检测位置利用初始化后的卡尔曼滤波器计算当前帧目标运动图像中的第一计算位置；
更新单元，用于根据所述第一计算位置和当前帧目标运动图像中的检测位置对初始化后的卡尔曼滤波器进行更新；
第二计算单元，用于根据更新后的卡尔曼滤波器计算第一初始位置。
可选地，所述检测模块具体包括：
第三计算单元，用于根据所述第一计算位置和当前帧目标运动图像中的检测位置计算初始化后的卡尔曼滤波器的残差；
第四计算单元，用于根据所述初始化后的卡尔曼滤波器的残差计算初始化后的卡尔曼滤波器归化后的残差；
第一判断单元，用于判断所述归化后的残差是否大于设定阈值；
第二判断单元，用于当所述归化后的残差大于设定阈值时，判断目标没有出现连续运动；
第三判断单元，用于当所述归化后的残差小于等于设定阈值时，判断目标出现连续运动；
所述检测结果包括目标没有出现连续运动和目标出现连续运动。
可选地，所述权重确定模块具体包括：
第一权重确定单元，用于当检测结果为目标没有出现连续运动时，确定所述卡尔曼滤波器的权重小于所述粒子滤波器的权重；
第二权重确定单元，用于检测结果为目标出现连续运动时，确定所述卡尔曼滤波器的权重大于所述粒子滤波器的权重；
所述卡尔曼滤波器的权重与所述粒子滤波器的权重之和为1。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明通过设置基于匀速模型的卡尔曼滤波器的权重和粒子滤波器的权重，并根据设置后的权重、基于匀速模型的卡尔曼滤波器计算的第一初始位置以及粒子滤波器计算的第二初始位置计算目标位置，实现了对目标连续运动阶段的噪声滤除以及不连续运动阶段的及时追踪，极大提升了目标位置的计算准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标位置计算方法流程图；
图2为粒子滤波器的粒子散布范围示意图；
图3为粒子滤波器的粒子运动示意图；
图4(1)为第k帧目标运动图像重采样前的粒子示意图；图4(2)为第k帧目标运动图像重采样后的粒子示意图；
图5为粒子滤波器计算出的第二初始位置示意图；
图6(1)为基于卡尔曼滤波和粒子滤波的检测位置与实际位置对比示意图；图6(2)为基于卡尔曼滤波和粒子滤波的残差与检测位置的残差对比示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标位置计算方法及系统，以更准确地计算目标位置。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标位置计算方法，包括：
步骤101：获取目标运动图像中的检测位置，检测位置由检测算法检测。其中，检测位置可由任意检测算法检测，在此不做赘述。
步骤102：根据检测位置利用卡尔曼滤波器计算目标的第一初始位置，卡尔曼滤波器是基于匀速模型的卡尔曼滤波器。步骤102具体包括：
步骤1021：根据检测位置对卡尔曼滤波器进行初始化。
步骤1022：根据上一帧目标运动图像中的检测位置利用初始化后的卡尔曼滤波器计算当前帧目标运动图像中的第一计算位置。
步骤1023：根据第一计算位置和当前帧目标运动图像中的检测位置对初始化后的卡尔曼滤波器进行更新。
步骤1024：根据更新后的卡尔曼滤波器计算第一初始位置。
步骤102具体原理如下：
获取第一帧目标运动图像的检测信息，检测信息包括目标的位置(x，y)，x为目标的横坐标，y为目标的纵坐标。根据第一帧目标运动图像的检测信息对卡尔曼滤波器进行初始化：
初始化卡尔曼滤波器的状态向量
Figure BDA0003046116120000061
Figure BDA0003046116120000062
其中，上角标v表示卡尔曼滤波器是基于匀速模型的卡尔曼滤波器，下角标k表示目标运动图像的帧数，
Figure BDA0003046116120000063
表示卡尔曼滤波器计算出的第一帧目标运动图像中的目标位置的横坐标，
Figure BDA0003046116120000071
表示卡尔曼滤波器计算出的第一帧目标运动图像中的目标位置的纵坐标，
Figure BDA0003046116120000072
表示卡尔曼滤波器计算出的第一帧目标运动图像中的目标在x轴方向的速度(初始时为0)，
Figure BDA0003046116120000073
表示卡尔曼滤波器计算出的第一帧目标运动图像中的目标在y轴方向的速度(初始时为0)。
初始化卡尔曼滤波器的状态转移矩阵Fv：
Figure BDA0003046116120000074
初始化状态转移矩阵Fv的协方差噪声矩阵Qv：
Figure BDA0003046116120000075
Figure BDA0003046116120000076
为卡尔曼滤波器在x轴方向预测的高斯分布的标准差，
Figure BDA0003046116120000077
为卡尔曼滤波器在y轴方向预测的高斯分布的标准差。
Figure BDA0003046116120000078
和
Figure BDA0003046116120000079
衡量了卡尔曼滤波器的不确定性，具体数值可预先设定并调整。
初始化卡尔曼滤波器的观测矩阵Hv：
Figure BDA00030461161200000710
初始化观测矩阵Hv的协方差噪声矩阵Rv：
Figure BDA00030461161200000711
Figure BDA00030461161200000712
为检测算法在x轴方向预测的高斯分布的标准差，
Figure BDA00030461161200000713
为检测算法在y轴方向预测的高斯分布的标准差。
Figure BDA00030461161200000714
和
Figure BDA00030461161200000715
衡量了检测算法的不确定性，具体数值可预先设定并调整。
初始化卡尔曼滤波器的状态向量
Figure BDA00030461161200000716
的协方差矩阵
Figure BDA00030461161200000717
Figure BDA0003046116120000081
使用卡尔曼滤波器的第k-1帧目标运动图像的状态向量
Figure BDA0003046116120000082
预测第k帧目标运动图像的状态向量
Figure BDA0003046116120000083
Figure BDA0003046116120000084
Figure BDA0003046116120000085
上角标v表示卡尔曼滤波器是基于匀速模型的卡尔曼滤波器，下角标k表示目标运动图像的帧数，
Figure BDA0003046116120000086
表示卡尔曼滤波器计算出的第k-1帧目标运动图像中的目标位置的横坐标，
Figure BDA0003046116120000087
表示卡尔曼滤波器计算出的第k-1帧目标运动图像中的目标位置的纵坐标，
Figure BDA0003046116120000088
表示卡尔曼滤波器计算出的第k-1帧目标运动图像中的目标在x轴方向的速度，
Figure BDA0003046116120000089
表示卡尔曼滤波器计算出的第k-1帧目标运动图像中的目标在y轴方向的速度。
更新卡尔曼滤波器在第k帧目标运动图像中的状态向量的协方差矩阵
Figure BDA00030461161200000810
Figure BDA00030461161200000811
物理意义是
Figure BDA00030461161200000812
所衡量的状态向量
Figure BDA00030461161200000813
的不确定性增大了，即置信度降低。
Figure BDA00030461161200000814
Figure BDA00030461161200000815
为
Figure BDA00030461161200000816
对应的协方差矩阵。
对卡尔曼滤波器进行更新：
Figure BDA00030461161200000817
Figure BDA00030461161200000818
Figure BDA00030461161200000819
Figure BDA00030461161200000820
Figure BDA00030461161200000821
Figure BDA00030461161200000822
为卡尔曼滤波器的残差，zk为检测算法在第k-1帧目标运动图像中检测出的检测信息，即检测算法检测到的检测位置，
Figure BDA00030461161200000823
衡量了zk与
Figure BDA00030461161200000824
的距离(即检测算法检测到的检测存在噪声，需要进行滤除)，
Figure BDA0003046116120000091
为
Figure BDA0003046116120000092
的协方差矩阵，
Figure BDA0003046116120000093
为卡尔曼滤波器的卡尔曼增益，I为与
Figure BDA0003046116120000094
大小一致的单位矩阵。
最后根据更新后的卡尔曼滤波器计算第一初始位置。
步骤103：根据检测位置利用粒子滤波器计算目标的第二初始位置。步骤103具体包括：
步骤1031：根据检测位置对粒子滤波器进行初始化。
步骤1032：根据上一帧目标运动图像中的检测位置利用初始化后的粒子滤波器计算当前帧目标运动图像中的第二计算位置。
步骤1033：根据第二计算位置和当前帧目标运动图像中的检测位置对初始化后的粒子滤波器进行更新。
步骤1034：根据更新后的粒子滤波器计算第二初始位置。
步骤103具体原理如下：
初始化粒子滤波器粒子，初始化N个粒子
Figure BDA0003046116120000095
(粒子数N具体数值可预先设定，一般N＞3000)，上角标i表示第i个粒子，下角标k表示目标运动图像的帧数。
Figure BDA0003046116120000096
xi表示粒子的横坐标，yi表示粒子的纵坐标，
Figure BDA0003046116120000097
表示粒子存在的位置，即目标可能存在的位置。每个粒子对应一个权重
Figure BDA0003046116120000098
权重
Figure BDA0003046116120000099
表示目标出现在该位置的可能性，初始化
Figure BDA00030461161200000910
使用如下高斯分布进行采样得到粒子：
Figure BDA00030461161200000911
f(X)表示高斯分布在位置X＝(x,y)的概率密度，Z为检测位置，∑表示协方差矩阵，
Figure BDA00030461161200000912
σ0为设定的第一标准差，描述了粒子散布的范围，σ0越大，粒子散布范围越广，粒子散布范围示意图如图2所示。
粒子滤波器计算第二计算位置时，首先预测每个粒子的位置
Figure BDA0003046116120000101
Figure BDA0003046116120000102
其中，
Figure BDA0003046116120000103
表示高斯分布，
Figure BDA0003046116120000104
表示以[0,0]为均值，以ΣQ为协方差矩阵的高斯分布随机生成的二维向量[xQ,yQ]，
Figure BDA0003046116120000105
σQ为设定的第二标准差，描述了粒子运动的不确定性，即目标运动的不确定性，如图3所示。
每个粒子代表了目标可能出现的位置，计算第二计算位置时粒子分布更分散了，如果目标出现非线性运动，只要运动范围在粒子的分布范围内，就会被捕捉到。图3中黑色箭头表示目标从k-1帧目标运动图像到k帧目标运动图像的运动。
第二计算位置使用如下公式计算：
Figure BDA0003046116120000106
Figure BDA0003046116120000107
为粒子滤波器p计算出的第k帧目标运动图像中的第二计算位置，
Figure BDA0003046116120000108
为第k帧目标运动图像中第i个粒子的位置，
Figure BDA0003046116120000109
为第k-1帧目标运动图像中第i个粒子的权重。
然后更新粒子滤波器：
首先根据检测算法的检测位置zk更新每个粒子的权重
Figure BDA00030461161200001010
Figure BDA00030461161200001011
Figure BDA00030461161200001012
满足
Figure BDA00030461161200001013
如果粒子过于分散，即粒子离计算位置太远，还需要进行重采样，衡量粒子分散程度的指标为
Figure BDA0003046116120000111
Figure BDA0003046116120000112
如果
Figure BDA0003046116120000113
则进行重采样，否则不进行重采样。重采样为从原来的粒子中重新生成N个粒子，使用如下公式进行计算：
Figure BDA0003046116120000114
Figure BDA0003046116120000115
表示新生成的第i个粒子的状态向量，
Figure BDA0003046116120000116
表示重采样前的第j个粒子的状态向量。新生成的粒子的权重为
Figure BDA0003046116120000117
图4(1)为第k帧目标运动图像重采样前的粒子示意图；图4(2)为第k帧目标运动图像重采样后的粒子示意图。
图5为粒子滤波器计算出的第二初始位置示意图，粒子滤波器最终计算出的目标的第二初始位置
Figure BDA0003046116120000118
为：
Figure BDA0003046116120000119
步骤104：根据卡尔曼滤波器检测目标是否出现连续运动，得到检测结果。其中步骤104具体包括：
步骤1041：根据第一计算位置和当前帧目标运动图像中的检测位置计算初始化后的卡尔曼滤波器的残差。其中初始化后的卡尔曼滤波器的残差
Figure BDA00030461161200001110
计算公式为：
Figure BDA00030461161200001111
步骤1042：根据初始化后的卡尔曼滤波器的残差计算初始化后的卡尔曼滤波器归化后的残差。
步骤1042：判断归化后的残差是否大于设定阈值。
步骤1043：若归化后的残差大于设定阈值，则判断目标没有出现连续运动。
步骤1044：若归化后的残差小于等于设定阈值，，则判断目标出现连续运动。
检测结果包括目标没有出现连续运动和目标出现连续运动。
步骤105：根据检测结果确定卡尔曼滤波器的权重和粒子滤波器的权重。步骤105具体包括：
若检测结果为目标没有出现连续运动，则卡尔曼滤波器的权重小于粒子滤波器的权重。
若检测结果为目标出现连续运动，则卡尔曼滤波器的权重大于粒子滤波器的权重。
卡尔曼滤波器的权重与粒子滤波器的权重之和为1。
其中，权重利用如下公式确定：
Figure BDA0003046116120000121
pmax为设定的第二阈值，pmin为设定的第三阈值，pmax＞0.5，pmin＜0.5。
步骤106：根据第一初始位置、第二初始位置、卡尔曼滤波器的权重和粒子滤波器的权重计算目标位置。其中，目标位置的计算公式如下：
Figure BDA0003046116120000122
Xk为第k帧目标运动图像中的目标位置，
Figure BDA0003046116120000123
为卡尔曼滤波器v在第k帧目标运动图像中的权重，Hv为卡尔曼滤波器v的观测矩阵，
Figure BDA0003046116120000124
为卡尔曼滤波器v在第k帧目标运动图像中的状态向量，
Figure BDA0003046116120000125
由第一初始位置得到，
Figure BDA0003046116120000126
为粒子滤波器p在第k帧目标运动图像中的权重，
Figure BDA0003046116120000127
为粒子滤波器p计算出的第k帧目标运动图像中的第二初始位置。图6(1)为基于卡尔曼滤波和粒子滤波的检测位置与实际位置对比示意图，图6(2)为基于卡尔曼滤波和粒子滤波的残差与检测位置的残差对比示意图。
本实施例还提供了一种基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标位置计算系统，系统包括：
获取模块，用于获取目标运动图像中的检测位置；检测位置由检测算法检测。
第一计算模块，用于根据检测位置利用卡尔曼滤波器计算目标的第一初始位置；卡尔曼滤波器是基于匀速模型的卡尔曼滤波器。
第二计算模块，用于根据检测位置利用粒子滤波器计算目标的第二初始位置。
检测模块，用于根据卡尔曼滤波器检测目标是否出现连续运动，得到检测结果。
权重确定模块，用于根据检测结果确定卡尔曼滤波器的权重和粒子滤波器的权重。
第三计算模块，用于根据第一初始位置、第二初始位置、卡尔曼滤波器的权重和粒子滤波器的权重计算目标位置。
在本实施例中，第一计算模块具体包括：
初始化单元，用于根据检测位置对卡尔曼滤波器进行初始化。
第一计算单元，用于根据上一帧目标运动图像中的检测位置利用初始化后的卡尔曼滤波器计算当前帧目标运动图像中的第一计算位置。
更新单元，用于根据第一计算位置和当前帧目标运动图像中的检测位置对初始化后的卡尔曼滤波器进行更新。
第二计算单元，用于根据更新后的卡尔曼滤波器计算第一初始位置。
在本实施例中，检测模块具体包括：
第三计算单元，用于根据第一计算位置和当前帧目标运动图像中的检测位置计算初始化后的卡尔曼滤波器的残差。
第四计算单元，用于根据初始化后的卡尔曼滤波器的残差计算初始化后的卡尔曼滤波器归化后的残差。
第一判断单元，用于判断归化后的残差是否大于设定阈值。
第二判断单元，用于当归化后的残差大于设定阈值时，判断目标没有出现连续运动。
第三判断单元，用于当归化后的残差小于等于设定阈值时，判断目标出现连续运动。
所述检测结果包括目标没有出现连续运动和目标出现连续运动。
在本实施中，权重确定模块具体包括：
第一权重确定单元，用于当检测结果为目标没有出现连续运动时，确定卡尔曼滤波器的权重小于粒子滤波器的权重。
第二权重确定单元，用于检测结果为目标出现连续运动时，确定卡尔曼滤波器的权重大于粒子滤波器的权重。
卡尔曼滤波器的权重与粒子滤波器的权重之和为1。
本发明将处理目标连续运动的卡尔曼滤波器与处理目标非连续运动的粒子滤波器进行融合，解决了卡尔曼滤波器对于目标不连续运动时运动参数估计的滞后问题以及粒子滤波器在目标连续运动阶段参数估计精度低的问题。通过卡尔曼滤波器对目标连续运动阶段的噪声滤除以及粒子滤波器对目标不连续运动阶段的及时追踪，极大提升了目标位置的计算准确度。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标位置计算方法，其特征在于，包括：
获取目标运动图像中的检测位置；所述检测位置由检测算法检测；
根据所述检测位置利用卡尔曼滤波器计算目标的第一初始位置；所述卡尔曼滤波器是基于匀速模型的卡尔曼滤波器；
根据所述检测位置利用粒子滤波器计算目标的第二初始位置；
根据所述卡尔曼滤波器检测目标是否出现连续运动，得到检测结果；
根据所述检测结果确定所述卡尔曼滤波器的权重和所述粒子滤波器的权重；
根据所述第一初始位置、所述第二初始位置、所述卡尔曼滤波器的权重和所述粒子滤波器的权重计算目标位置。
2.根据权利要求1所述的基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标位置计算方法，其特征在于，所述第一初始位置计算过程如下：
根据所述检测位置对所述卡尔曼滤波器进行初始化；
根据上一帧目标运动图像中的检测位置利用初始化后的卡尔曼滤波器计算当前帧目标运动图像中的第一计算位置；
根据所述第一计算位置和当前帧目标运动图像中的检测位置对初始化后的卡尔曼滤波器进行更新；
根据更新后的卡尔曼滤波器计算第一初始位置。
3.根据权利要求1所述的基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标位置计算方法，其特征在于，所述第二初始位置计算过程如下：
根据所述检测位置对粒子滤波器进行初始化；
根据上一帧目标运动图像中的检测位置利用初始化后的粒子滤波器计算当前帧目标运动图像中的第二计算位置；
根据所述第二计算位置和当前帧目标运动图像中的检测位置对初始化后的粒子滤波器进行更新；
根据更新后的粒子滤波器计算第二初始位置。
4.根据权利要求2所述的基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标位置计算方法，其特征在于，所述根据所述卡尔曼滤波器检测目标是否出现连续运动，得到检测结果，具体包括：
根据所述第一计算位置和当前帧目标运动图像中的检测位置计算初始化后的卡尔曼滤波器的残差；
根据所述初始化后的卡尔曼滤波器的残差计算初始化后的卡尔曼滤波器归化后的残差；
判断所述归化后的残差是否大于设定阈值；
若是，则判断目标没有出现连续运动；
若否，则判断目标出现连续运动；
所述检测结果包括目标没有出现连续运动和目标出现连续运动。
5.根据权利要求4所述的基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标位置计算方法，其特征在于，所述根据所述检测结果确定所述卡尔曼滤波器的权重和所述粒子滤波器的权重，具体包括：
若检测结果为目标没有出现连续运动，则所述卡尔曼滤波器的权重小于所述粒子滤波器的权重；
若检测结果为目标出现连续运动，则所述卡尔曼滤波器的权重大于所述粒子滤波器的权重；
所述卡尔曼滤波器的权重与所述粒子滤波器的权重之和为1。
6.根据权利要求1所述的基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标位置计算方法，其特征在于，所述目标位置的计算公式如下：
Figure FDA0003046116110000021
其中，Xk为第k帧目标运动图像中的目标位置，
Figure FDA0003046116110000022
为卡尔曼滤波器v在第k帧目标运动图像中的权重，Hv为卡尔曼滤波器v的观测矩阵，
Figure FDA0003046116110000023
为卡尔曼滤波器v在第k帧目标运动图像中的状态向量，
Figure FDA0003046116110000031
由第一初始位置得到，
Figure FDA0003046116110000032
为粒子滤波器p在第k帧目标运动图像中的权重，
Figure FDA0003046116110000033
为粒子滤波器p计算出的第k帧目标运动图像中的第二初始位置。
7.一种基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标位置计算系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标运动图像中的检测位置；所述检测位置由检测算法检测；
第一计算模块，用于根据所述检测位置利用卡尔曼滤波器计算目标的第一初始位置；所述卡尔曼滤波器是基于匀速模型的卡尔曼滤波器；
第二计算模块，用于根据所述检测位置利用粒子滤波器计算目标的第二初始位置；
检测模块，用于根据所述卡尔曼滤波器检测目标是否出现连续运动，得到检测结果；
权重确定模块，用于根据所述检测结果确定所述卡尔曼滤波器的权重和所述粒子滤波器的权重；
第三计算模块，用于根据所述第一初始位置、所述第二初始位置、所述卡尔曼滤波器的权重和所述粒子滤波器的权重计算目标位置。
8.根据权利要求7所述的基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标位置计算系统，其特征在于，所述第一计算模块具体包括：
初始化单元，用于根据所述检测位置对所述卡尔曼滤波器进行初始化；
第一计算单元，用于根据上一帧目标运动图像中的检测位置利用初始化后的卡尔曼滤波器计算当前帧目标运动图像中的第一计算位置；
更新单元，用于根据所述第一计算位置和当前帧目标运动图像中的检测位置对初始化后的卡尔曼滤波器进行更新；
第二计算单元，用于根据更新后的卡尔曼滤波器计算第一初始位置。
9.根据权利要求8所述的基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标位置计算系统，其特征在于，所述检测模块具体包括：
第三计算单元，用于根据所述第一计算位置和当前帧目标运动图像中的检测位置计算初始化后的卡尔曼滤波器的残差；
第四计算单元，用于根据所述初始化后的卡尔曼滤波器的残差计算初始化后的卡尔曼滤波器归化后的残差；
第一判断单元，用于判断所述归化后的残差是否大于设定阈值；
第二判断单元，用于当所述归化后的残差大于设定阈值时，判断目标没有出现连续运动；
第三判断单元，用于当所述归化后的残差小于等于设定阈值时，判断目标出现连续运动；
所述检测结果包括目标没有出现连续运动和目标出现连续运动。
10.根据权利要求9所述的基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标位置计算系统，其特征在于，所述权重确定模块具体包括：
第一权重确定单元，用于当检测结果为目标没有出现连续运动时，确定所述卡尔曼滤波器的权重小于所述粒子滤波器的权重；
第二权重确定单元，用于检测结果为目标出现连续运动时，确定所述卡尔曼滤波器的权重大于所述粒子滤波器的权重；
所述卡尔曼滤波器的权重与所述粒子滤波器的权重之和为1。
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