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　　TLD智能跟蹤器技術(shù)分析

　　在城市軌道交通的監(jiān)控中，智能視頻分析技術(shù)曾風(fēng)極一時(shí)，然而由于城市軌道交通的監(jiān)控環(huán)境比較復(fù)雜，其不僅區(qū)域大、周界長、擁有多站臺(tái)多出入及眾多圍欄等相關(guān)設(shè)備。這種復(fù)雜的環(huán)境給智能分析帶來諸多困難，而作為當(dāng)前新穎的TLD[跟蹤-學(xué)習(xí)-檢測”(Tracking-Learning-Detection)的縮寫]視覺跟蹤技術(shù)能夠解決這些問題。

　　TLD跟蹤系統(tǒng)最大的特點(diǎn)就在于能對(duì)鎖定的目標(biāo)進(jìn)行不斷的學(xué)習(xí)，以獲取目標(biāo)最新的外觀特征，從而及時(shí)完善跟蹤，以達(dá)到最佳的狀態(tài)。也就是說，開始時(shí)只提供一幀靜止的目標(biāo)圖像，但隨著目標(biāo)的不斷運(yùn)動(dòng)，系統(tǒng)能持續(xù)不斷地進(jìn)行探測，獲知目標(biāo)在角度、距離、景深等方面的改變，并實(shí)時(shí)識(shí)別，經(jīng)過一段時(shí)間的學(xué)習(xí)之后，目標(biāo)就再也無法躲過。

　　TLD技術(shù)有三部分組成，即跟蹤器、學(xué)習(xí)過程和檢測器。TLD技術(shù)采用跟蹤和檢測相結(jié)合的策略，是一種自適應(yīng)的、可靠的跟蹤技術(shù)。TLD技術(shù)中，跟蹤器和檢測器并行運(yùn)行，二者所產(chǎn)生的結(jié)果都參與學(xué)習(xí)過程，學(xué)習(xí)后的模型又反作用于跟蹤器和檢測器，對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，從而保證了即使在目標(biāo)外觀發(fā)生變化的情況下，也能夠被持續(xù)跟蹤。

　　跟蹤器

　　TLD跟蹤器采用重疊塊跟蹤策略，單塊跟蹤使用Lucas-Kanade光流法。TLD在跟蹤前需要指定待跟蹤的目標(biāo)，由一個(gè)矩形框標(biāo)出。最終整體目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)取所有局部塊移動(dòng)的中值，這種局部跟蹤策略可以解決局部遮擋的問題。

　　學(xué)習(xí)過程

　　TLD的學(xué)習(xí)過程是建立在在線模型(online model)的基礎(chǔ)上。在線模型是一個(gè)大小為15×15的圖像塊的集合，這些圖像塊來自跟蹤器和檢查器所得的結(jié)果，初始的在線模型為起始跟蹤時(shí)指定的待跟蹤的目標(biāo)圖像。

　　在線模型是一個(gè)動(dòng)態(tài)模型，它隨視頻序列增長或減小。在線模型的發(fā)展有兩個(gè)事件來驅(qū)動(dòng)，分別為增長事件和修剪事件。由于在實(shí)際中，來自環(huán)境和目標(biāo)本身等多因素的影響，使目標(biāo)的外觀不斷發(fā)生變化，這使得由跟蹤器預(yù)測產(chǎn)生的目標(biāo)圖像會(huì)包含更多其它感興趣的因素。如果我們把跟蹤軌跡上所有目標(biāo)圖像看成一個(gè)特征空間，那么隨著視頻序列的推進(jìn)，由跟蹤器所致的特征空間將不斷增大，這就是所說的增長事件。為了防止增長事件帶來的雜質(zhì)(其他非目標(biāo)圖像)影響跟蹤效果，采用了與之相對(duì)的修剪事件來平衡。修剪事件就是用來去除增長事件所致的雜質(zhì)。由此，兩事件的相互作用促使在線模型一直保持與當(dāng)前的跟蹤目標(biāo)相一致。

　　由增長事件帶來的特征空間的擴(kuò)張來自于跟蹤器，即從處于跟蹤軌跡上的目標(biāo)圖像中選擇合適的樣本，并以此來更新在線模型。有三種選擇策略，具體如下。