15、OpenVX 目标跟踪技术详解

OpenVX 目标跟踪技术详解

1. 跟踪基础与特征处理

在目标跟踪过程中，准确记录边界框的位置和大小至关重要。通过记录边界框角点的原始位置、质心和扩展范围，我们能够重新计算相对大小和归一化位移。然而，由于遮挡、旋转、噪声或目标移出视野等原因，跟踪的特征可能会消失。当跟踪的特征数量减少时，新计算的边界框位置和大小的可靠性也会降低。

为应对这些情况，我们需要设定跟踪特征数量的最小绝对值或相对值。当特征数量低于该值，或者在任一维度上扩展范围变为零时，应采取相应措施：
- 重新运行角点检测，使用与初始相同的参数，以纠正因噪声或临时部分遮挡而丢失的点。
- 重新运行原始的目标检测算法，即重启整个跟踪过程。

若重新运行角点检测，需将结果与之前跟踪器的估计结果进行比较。若扩展范围或位置存在较大差异，可能也需要重新运行目标检测。

同时，用于跟踪的特征（即“角点”）应定义明确且数量充足。例如，若仅选择四个特征，其中一个因瞬态镜面反射消失，可能会显著影响扩展范围和质心的测量。

2. 处理质心跟踪的用户节点

OpenVX 本身不支持质心跟踪，我们可选择在图外处理，或定义一个或多个用户节点进行计算。以下是相关的 API 定义：

typedef struct {
    vx_rectangle_t bounding_box; // 最后计算的目标边界框
    vx_coordinates2df_t bb_centroid; // 原始边界框质心
    vx_coordinates2df_t bb_std_dev; // 原始边界框标准差